Este artículo destaca una serie de herramientas de IA que tienen el potencial de generar un impacto considerable en las desigualdades en la atención médica. Los hallazgos presentados en este artículo se basan en nuestro trabajo asesorando a organizaciones de salud y ciencias de la vida. No hemos tenido participación en ninguna de esas compañías ni tenemos intereses financieros en ellas.
-- Identificación de pacientes en riesgo
La atención preventiva es el punto de intervención más eficiente (tanto financiera como clínicamente) para mejorar la salud de los pacientes. Sin embargo, los grupos de pacientes en situación de desventaja suelen tener poca conciencia sobre las medidas que deben tomar y pueden sentirse desorientados a la hora de lidiar con las complejidades del sistema de salud. Los proveedores de atención médica tienen una oportunidad crucial para identificar y contactar de forma proactiva a los pacientes con riesgo de presentar resultados graves de salud.
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El historial médico de un paciente puede contener señales sutiles de que está en riesgo. Estos indicadores son increíblemente difíciles de identificar y atender para los profesionales de la salud. Aledade, la red más grande de atención primaria independiente en Estados Unidos, utiliza IA para interpretar estos datos altamente complejos de los pacientes y potenciar estrategias de contacto personalizado relacionadas con vacunación, detección de enfermedades y planificación anticipada de cuidados.
-- Superar las barreras de comunicación
Es fundamental que los pacientes puedan comunicarse de manera efectiva con su equipo médico, y viceversa. El riesgo de brechas en la comunicación que conducen a peores resultados de salud es mayor en pacientes que experimentan barreras lingüísticas, tienen bajos niveles de alfabetización en salud o padecen enfermedades neurocognitivas. La IA abre la puerta a una mejor comunicación. Puede actuar como traductor bajo demanda y enlace entre los sistemas de salud y los pacientes, proporcionando información clara y fácil de comprender sobre riesgos, síntomas y planes de tratamiento.
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Estas soluciones también son esenciales para mejorar la productividad de los proveedores de salud, cuyos recursos están cada vez más presionados. Al agilizar y automatizar las tareas administrativas relacionadas con el acceso y la evaluación de pacientes, los profesionales pueden reenfocar su tiempo en el trabajo clínico, donde generan el mayor valor para mejorar los resultados de salud de los pacientes.
-- Abordar las desigualdades en el acceso a los recursos
La ley de cuidados inversos establece que los pacientes con mayores necesidades suelen ser los que tienen menos acceso a los recursos de atención médica. Muchas personas en zonas rurales viven lejos de servicios médicos especializados o pueden carecer de redes de apoyo social que resultan fundamentales para la salud y la recuperación. La IA muestra los primeros indicios de convertirse en una solución esencial para ayudar a los responsables de políticas públicas a superar estas barreras.
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Ada Health ofrece a los pacientes una aplicación móvil impulsada por IA que evalúa síntomas, diagnostica diversos problemas médicos y sugiere atención personalizada. La IA permite que los pacientes en regiones con recursos limitados puedan realizar una clasificación confiable de sus propios síntomas y, posteriormente, buscar atención médica a través de la vía más adecuada. La IA también puede mejorar los resultados después del tratamiento.
-- Reducir el impacto de los sesgos humanos
Existe evidencia preocupante que sugiere que los proveedores de atención médica pueden perpetuar desigualdades debido a sus propios sesgos inconscientes, atribuyendo erróneamente síntomas a estereotipos culturales y sin reconocer la gravedad de ciertas enfermedades. Un ejemplo alarmante ocurre en el contexto del acceso adecuado al alivio del dolor: los pacientes de color tienen la mitad de probabilidades de recibir medicamentos opioides cuando presentan síntomas similares a los de los pacientes blancos con dolor abdominal. La IA podría convertirse en una herramienta vital para eliminar el impacto de estos sesgos humanos.
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Una investigación reciente ha demostrado que la IA puede ser altamente efectiva para detectar el dolor en los pacientes. Las evaluaciones de un modelo de IA, entrenado con más de 140,000 imágenes faciales de pacientes con y sin dolor, coincidieron con las de médicos expertos el 88% de las veces, demostrando que puede ser una solución escalable para evaluar rápidamente el dolor.
Los sesgos también influyen en las decisiones de tratamiento mediante diagnósticos erróneos de enfermedades importantes. Kaiser Permanente ha puesto a prueba una herramienta de IA con el objetivo de mejorar el rendimiento diagnóstico en ecocardiografías, lo que tiene un enorme potencial para reducir estas desigualdades.