Agentes IA para agilizar el flujo de trabajo de forma autónoma
En el panorama internacional vemos el corazón en 3D y marcadores digitales del habla. Sobre IA; los agentes, más de 1.000 proyectos en una empresa, su coste, el uso en dermatología y más.
El corazón en 3D reduce pruebas innecesarias
Hace un año estuve en la presentación de CARDIA que reconstruye el corazón en 3D y esta semana leo que han implementado en 56 hospitales de Inglaterra la solución Heartflow que convierte una tomografía computarizada del corazón de un paciente en una imagen 3D personalizada. Un estudio realizado sobre el uso de esta tecnología ha mostrado que “las imágenes personalizadas redujeron las pruebas innecesarias y potencialmente con riesgos, al tiempo que aumentaron el número de personas tratadas por enfermedades cardíacas al diagnosticar a los pacientes con mayor precisión”.
En concreto los resultados descubrieron que la tecnología redujo el número de pacientes que necesitaban pruebas de angiografía invasivas en un 16% para los casos en que no era necesario ningún tratamiento adicional, y en un 7% en general. Además se ha reducido en un 12% el número de segundos análisis cardiacos que necesitan los pacientes en un periodo de dos años.
Los datos del NHS muestran que más de 24.300 pacientes se han beneficiado desde que se implementó la tecnología y ha supuesto un ahorro estimado de 11 millones de euros.
Agárrense que viene los agentes IA
Una vez superada la ola de los ChatGPTs, ahora nos vienen los agentes de IA. En Newsweek han hecho un conciso repaso sobre iniciativas en salud que comienzan a testar estos productos basándose en los proveedores “agentic AI”.
Hablamos de implementaciones en todo el flujo asistencial desde aspectos financieros, o administrativos como la automatización de llamadas telefónicas, a la ayuda en la toma de decisión que está probando Google con un “pathway assistant” que sintetiza la información de vías clínicas para un más rápido acceso a la información.
Otro proyectos más ambiciosos como el de Kontakt.io que intenta orquestar mediante un equipo de agentes, cada uno diseñado para una tarea específica, la realidad de la atención hospitalaria. Buceando en la relación entre pacientes, profesionales y espacios físicos gracias la recopilación, el análisis y la actuación con datos en tiempo real, quieren predecir situaciones e iniciar medidas preventivas.
En el artículo se argumenta que las alucinaciones que persiguen a la IA generativa pueden ser subsanadas en los proyectos, algo que aún no se ha demostrado, en un intento de alejar a los agentes IA de esa “maldición”. Lo que parece más claro es que en un principio su uso más común será para agilizar los flujos de trabajo, bien operativos, bien clínicos.
Marcadores digitales del habla en enfermedades neurodegenerativas
¿Pueden los marcadores digitales del habla ayudar en la detección y el seguimiento de enfermedades neurodegenerativas? Un artículo de World Economic Forum recoge información sobre estudios recientes con un éxito de casi el 90% en la detección de personas con Alzheimer usando análisis automatizado de las palabras que usan, y de personas con Parkinson usando medidas de tiempo de habla y articulación, todas basadas en tareas de dos minutos.
El uso de estas tecnologías está ganando impulso porque es rentable (reduce la necesidad de personal experto), no invasivo (evita molestias y riesgos), eficiente en términos de tiempo (ofrece resultados inmediatos) y aplicable para pruebas en el hogar (supera las barreras geográficas).
Estas tecnologías podrían permitir pruebas masivas, una mejor “fenotipificación” y un seguimiento más eficiente reduciendo la brecha con las poblaciones bien atendidas. Aunque por otro lado corren el riesgo de convertirse en una nueva fuente de inequidad, ya que la mayoría de las empresas e iniciativas de investigación se dirigen exclusivamente a poblaciones de países de altos ingresos.
El NICE respalda el uso de IA en dermatología
Os remito a LinkedIn donde publiqué una entrada sobre DERM la aplicación de Skin Analytics que había recibido la acreditación como primer y único dispositivo médico con marcado CE de clase III de la UE, al alcanzar una precisión del 99,8 % en el diagnóstico de cáncer de piel, superando el rendimiento de los dermatólogos.
Ahora el NICE británico ha respaldado oficialmente la herramienta para liberar a los médicos especialistas, 2,4 millones de derivaciones dermatológicas al año, y mejorar los resultados del NHS. Con su uso autónomo se puede dar de alta a pacientes con lesiones cutáneas benignas.
La mayoría de las derivaciones urgentes no resultan en un diagnóstico de cáncer, pero sí suponen una enorme carga de capacidad y retrasan el acceso a pacientes que sí necesitan tratamiento. Las derivaciones rutinarias también se ven afectadas, con tiempos de espera más largos para casos no urgentes pero preocupantes. DERM ayuda a aliviar esta presión gestionando de forma autónoma hasta el 40 % de las derivaciones urgentes y ayudando a reducir las citas presenciales de dermatología hasta en un 95 % en algunos entornos, liberando así tiempo de los especialistas para las personas con mayor riesgo.
Una organización de salud con 1.000 aplicaciones de IA
Turno para UnitedHealth Group, la mayor aseguradora de salud de EE.UU. y del mundo por primas netas, presente en las noticias por su controversia sobre las prácticas de facturación en Medicare, las reclamaciones en sus seguros y el asesinato de su CEO.
En el Wall Street Journal aseguran que tiene mil aplicaciones de IA en producción en sus unidades de seguros, atención médica y farmacia. La mitad basadas en generativa.
transcribiendo conversaciones de consultas médicas, resumiendo datos, facilitando el procesamiento de reclamaciones y potenciando chatbots de atención al cliente. Unos 20.000 ingenieros de la compañía también utilizan IA para desarrollar software.
En el artículo además de tratar sobre la automatización (con IA o sin ella) de procesos de reclamaciones de seguros, muestra algunos casos de uso que son revisados por una junta de IA responsable formada por expertos en privacidad y seguridad, legales, en ética clínica y tecnólogos.
La mayoría de los casos de uso están diseñados para reducir las cargas administrativas o mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo un chatbot que ayuda a los clientes a encontrar su médico adecuado interpretando el lenguaje natural, por supuesto una herramienta de transcripción de la consulta clínica, u otro servicio que analiza los registros médicos para identificar enfermedades potencialmente no diagnosticadas y hacer recomendaciones a los profesionales.
Eso sí, mil servicios basados en IA son muchos, ¿eh?
El coste de un proyecto de inteligencia artificial en salud
Ahora, encaja perfectamente hablar de los costes de la implantación de IA. Un imprescindible artículo en Techtarget apunta a conocer el coste de la IA para poder evaluar los casos de uso y seleccionar aquellos con el mayor potencial de retorno de la inversión (ROI).
El artículo considera ocho factores de coste al implementar un nuevo proyecto de IA.
Construir o mantener el equipo de personas
Recopilar y preparar los datos
Qué solución se implementará
La complejidad de los modelos
la integración con otros sistemas
El cumplimiento normativo y la gestión de riesgos
La gestión del cambio y los costes de formación
El coste de operación y mantenimiento de la solución
Un experto consultado supuso que un prototipo de baja complejidad puede construirse entre 150.000 y 200.000 dólares. Sin embargo, añadió que el costo de integrar dicho prototipo y garantizar la disponibilidad de producción para todos los componentes y conexiones podría ser dos o tres veces mayor o incluso más. Para un proyecto de IA más complejo, el desarrollo y la integración podrían comenzar en torno al millón de dólares,
La buena noticia es que tras el caso de uso inicial, el costo de los siguientes casos de uso que utilizan los mismos conjuntos de datos se reduce entre un 30 % y un 40 %.
Por supuesto estos proyectos se realizan, también, para reducir costes en los servicios, así que… el objetivo es la captura de valor del negocio actual de una organización sanitaria y busca resultados como la reducción de costes, una mejor toma de decisiones o una mayor participación del paciente. Por otro lado, la creación de valor, en los modelos privados de asistencia, busca nuevas fuentes de ingresos, como el lanzamiento de un negocio de datos.
En noticias breves…
Ha nacido la Iniciativa Global sobre Inteligencia Artificial para la Salud (The Global Initiative on Artificial Intelligence for Health) (GI-AI4H), establecida por la Organización Mundial de la Salud, busca armonizar los estándares de gobernanza para la inteligencia artificial (IA). Las cuatro prioridades estratégicas del marco de gobernanza global son las dimensiones éticas, regulatorias, de implementación y operativas de la gobernanza de la IA en la salud.
Si quieres saber cómo han evaluado el uso de una unidad de “virtual wards” en UK, aquí tienes un elocuente “paper” donde no se deja detalle sobre el asunto. Imprescindible para quien tenga interés en el tema de la salas virtuales y la atención domiciliaria apoyada en telemedicina.
Samsung Electronics y la Universidad de Stanford están colaborando en una investigación con Stanford Medicine en el desarrollo de soluciones de salud que aprovechen la función “de novo” de Samsung para la apnea obstructiva del sueño (AOS) recientemente autorizada por la FDA.
El proveedor sanitario Stanford Health Care, en California, ha desarrollado un sistema de IA para enviar mensajes a los pacientes con los resultados de pruebas clínicas y para responder preguntas administrativas. Es otra funcionalidad más, después de ser uno de los primeros en utilizar el DAX Copilot de Microsoft dentro del MyChart de Epic.