Las empresas de dispositivos médicos integran constantemente nuevos modelos de IA en sus productos, y para ello suelen requerir la colaboración de socios de desarrollo como hospitales y sistemas de salud.
Durante la conferencia de Reuters sobre MedTech en Boston, un panel de tres ejecutivos de empresas de dispositivos médicos debatió sobre cómo trabajan con estos socios clínicos para desarrollar y perfeccionar sus tecnologías. Basándose en estas colaboraciones, también destacaron tres ideas erróneas comunes que, en su opinión, suelen tener los líderes hospitalarios sobre la inteligencia artificial.
La IA va a apoderarse del proceso
Algunos directivos de sistemas de salud parecen recelar de que los algoritmos puedan convertirse en una parte más importante del proceso de atención que el juicio y la experiencia humana, señaló LaMont Bryant, vicepresidente de asuntos gubernamentales y acceso al mercado global de Stryker.
Pero enfatizó que este no es el caso.
“La IA no está aquí para apoderarse del proceso, sino que es otra herramienta que puede ayudar a que [los clínicos] tomen decisiones basadas en mejores datos y mejor información”, declaró Bryant.
Las empresas de dispositivos médicos entienden que los médicos y enfermeras saben lo que es mejor para sus pacientes, señaló, afirmando que Stryker vende herramientas para potenciar su toma de decisiones clínicas, nunca para reemplazarla. Estas herramientas prometen ayudar a los profesionales a ejercer en plenitud de sus capacidades, además de experimentar menos desgaste asociado a tareas administrativas y procesos manuales.
Las empresas tecnológicas solo quieren sus datos
Es común que los líderes hospitalarios asuman que las empresas tecnológicas y las startups de IA simplemente quieren comprar sus datos, dijo Nick Wilson, vicepresidente de producto y marketing de Philips.
“Todas las discusiones con la alta dirección a las que asisto inevitablemente giran en torno a alguna forma de: ‘Tenemos una base de datos enorme. ¿Qué podemos hacer? ¿Cómo podemos vendérsela?’, básicamente. Lo cual puede ser útil en circunstancias muy específicas. Pero monetizar los datos no es suficiente a menos que podamos transformalos en conocimientos y luego traducirlos en cambios y acciones reales, que es de donde proviene el verdadero trabajo arduo, no de la obtención de los datos brutos”, explicó.
Los desarrolladores tecnológicos normalmente no quieren simplemente comprar datos hospitalarios y trabajar con ellos por su cuenta; buscan socios que puedan ayudarles a descifrar cómo traducir esos datos en conocimientos útiles que conduzcan a mejores decisiones y resultados clínicos, declaró Wilson.
Los flujos de trabajo clínicos se están automatizando por completo
La IA no está automatizando completamente las tareas clínicas, y la mayoría de los desarrolladores de tecnología sanitaria no tienen la intención de construir herramientas para hacerlo en un futuro próximo, señaló Amir Tahmasebi, jefe de algoritmos e infraestructura de IA de Becton Dickinson.
“La IA está para aumentar, no para automatizar todo”, comentó.
La IA también puede hacer que la atención sea más segura, añadió Tahmasebi. Por ejemplo, los gemelos digitales —réplicas virtuales de los pacientes— permiten a los equipos de atención rastrear el rendimiento de un dispositivo y detectar patrones que señalan problemas. Esto permite intervenciones proactivas que evitan que los pacientes tengan que visitar la sala de emergencias, explicó.
En resumen, los fabricantes de dispositivos médicos quieren que el mensaje sea claro: la IA no está aquí para reemplazar a médicos o enfermeras, está aquí para ayudarles a tomar mejores decisiones, prevenir eventos adversos y mejorar la atención al paciente.