El grado de comodidad de la comunidad médica con el uso de la inteligencia artificial en la práctica clínica está evolucionando rapidamente — porque tiene que hacerlo, según los líderes en informática sanitaria del NYU Langone Health.
Afirman que es probable que los agentes de IA realicen tareas clínicas de forma completamente autónoma — sin intervención humana — en un futuro próximo. Un ejemplo claro es la titulación de medicación para la hipertensión.
“Ya contamos con un asistente de IA desarrollado para nuestro programa de monitorización domiciliaria de la presión arterial. Actualmente aún requiere supervisión humana para ajustar las dosis. Dentro de cinco años, no habrá un humano realizando esos ajustes”, declaró el Dr. Devin Mann, director sénior de innovación en informática del Centro de Innovación y Ciencias de la Atención Sanitaria de la NYU.
El Dr. Paul Testa, director médico de informática de la NYU, coincidió, argumentando que “no hay razón para mantenerlo”.
En su opinión, la gestión de la hipertensión es un ejemplo evidente donde la automatización total resulta lógica. Según los modelos actuales, lograr que un paciente alcance su presión arterial objetivo puede tomar de seis a nueve meses, debido principalmente a los lentos ajustes graduales de medicación que requieren interacciones repetidas con el sistema sanitario y sus clínicos.
Sin embargo, esos pasos, señaló el Dr. Testa, siguen guías clínicas bien establecidas y se basan en datos objetivos de presión arterial domiciliaria, lo que los hace idóneos para la toma de decisiones impulsada por IA.
La automatización total también podría mejorar significativamente el “tiempo hasta la terapia efectiva” del paciente, añadió. Suele existir un retraso entre el diagnóstico y el tratamiento eficaz, un periodo a menudo innecesariamente largo — no por desconocimiento clínico, sino por la lentitud del sistema sanitario, explicó.
La IA podría reducir ese plazo automatizando pasos rutinarios como la revisión de datos, las decisiones basadas en guías y el seguimiento de pacientes para alcanzar el tratamiento adecuado más rápido, afirmó el Dr. Testa.
También destacó que existen flujos de trabajo clínico que ya no requieren interpretación humana, como el cribado de retinopatía diabética. La tasa de cribado para esta enfermedad sigue siendo baja a nivel nacional, rondando el 15%. No obstante, con una completa automatización, el Dr. Testa sostiene que esas tasas podrían aproximarse al 100%.
Las tasas de cribado se mantienen bajas porque el proceso aún depende de una serie de pasos manuales — solicitar la prueba, interpretar resultados y derivar — cada uno de los cuales introduce fricción y oportunidades de retraso. Un cribado y derivación totalmente automatizados podrían eliminar esas transferencias y garantizar una identificación y derivación consistentes de los pacientes elegibles.
El Dr. Mann enfatizó que este impulso hacia la automatización total no se trata solo de eficiencia o velocidad, sino de que la fuerza laboral necesaria para proporcionar la atención recomendada por las guías simplemente no existe.
Las guías clínicas suelen exigir mucho más asesoramiento sobre estilos de vida y apoyo continuo del que los sistemas sanitarios pueden ofrecer de manera realista, indicó. En áreas como nutrición o manejo de enfermedades crónicas, el número de clínicos necesarios sería órdenes de magnitud superior a la fuerza laboral disponible.
“Existe un vacío en la fuerza laboral que la IA ocupará directamente. Nunca vamos a contratar a 50.000 dietistas. Ni siquiera existen, y además la remuneración por ese trabajo no está realmente definida. Por lo tanto, la IA creará, creo, roles que siempre quisimos que fueran ocupados por humanos, pero los humanos simplemente no están”, afirmó el Dr. Mann.
Señaló además que el esfuerzo humano debería desplazarse hacia la atención basada en la relación y los casos complejos. Al automatizarse el trabajo rutinario, los clínicos podrían dedicar más tiempo a la educación del paciente, la toma de decisiones compartida y los casos atípicos — áreas donde la persuasión, la confianza y el matiz siguen siendo cruciales y donde la IA encuentra dificultades.
En conjunto, los Dres. Mann y Testa vislumbran un futuro en el que la IA completamente autónoma no será un experimento marginal, sino una respuesta práctica a las realidades de la sanidad moderna.
Foto: ThongSam, Getty Images