La asistencia sanitaria deja de ser paternalista y se dedica al paciente

Por Lina Kalyanina (“Expert”)

(traducción Hernando Kleimans)

El auge del mercado de la tecnología médica digital, provocado por la pandemia, transformará los costosos modelos de atención médica y aumentará la disponibilidad de atención médica para la población. Rusia también busca su lugar en la nueva tendencia

En un futuro próximo, los médicos y los desarrolladores de productos de información médica deben determinar dónde y cómo la inteligencia artificial puede ser útil para médicos y pacientes.

Usted podrá obtener una consulta médica en cualquier momento y en cualquier lugar utilizando diversas aplicaciones y herramientas de comunicación. Tal vez un médico de verdad le hable en el otro extremo y, en muchos casos, será un robot, una red neuronal con algoritmos integrados para analizar información médica. Durante la recepción, podrá enviar datos al "médico" desde sus dispositivos digitales personales y desde su perfil digital (en algún lugar de la nube, su gemelo digital almacena toda la información de salud, desde el nacimiento hasta el presente: enfermedades pasadas, diagnóstico, resultados, citas médicas, etc.). Durante el proceso de consulta, se puede conectar un llamado asistente digital, que analizará sus nuevas quejas y resultados de diagnóstico y emitirá una conclusión en paralelo con el médico. Usted mismo será el integrador de tus datos personales y el responsable de gestionar su salud. Sin embargo, también puede acudir al médico físicamente si el problema que ha surgido es difícil de resolver de forma remota y se requiere un examen médico.

Así es aproximadamente como se ve la futura relación médico-paciente por parte de los adeptos de las nuevas tecnologías de la información en medicina que en los últimos dos años han inundado literalmente los mercados de diferentes países y ya están llevando a la transformación no sólo de la relación médico-paciente, sino del sistema de salud en su conjunto.

El año pasado hubo un crecimiento explosivo en la demanda de atención médica virtual y no habrá retroceso. Según datos de Rock Health, antes de la pandemia en Estados Unidos alrededor del 0,1% de la atención médica se brindaba mediante tecnologías de telemedicina. En el pico de la pandemia, esta cifra saltó al 14%. En el otoño, cuando la pandemia comenzó a disminuir, el indicador se recuperó como se esperaba, pero no al nivel anterior, sino al 7%. El crecimiento de la demanda de telemedicina está provocando un rápido crecimiento de la inversión en esta área.

Según CB Insights, el año pasado la inversión en medicina digital en el mundo creció un 45%, mientras que en Estados Unidos - un 90% (curiosamente, en 2019 en Estados Unidos hubo una caída del 10% en comparación con 2018). En términos absolutos, las inversiones en salud totalizaron 80,6 mil millones de dólares, de los cuales 26,5 mil millones, o el 33%, son inversiones en tecnología de la salud, tecnologías digitales. Al mercado estadounidense le corresponden $ 14.1 mil millones, o el 53% de todas las inversiones en tecnología de la salud.

Sin embargo, en Rusia en 2020, se estableció un récord en la atracción de inversiones en salud digital. Según los cálculos de la empresa K-Sky, en este sector se invirtieron más de 3.300 millones de rublos (unos 45 millones de dólares), 3 veces más que en 2019. El interés prioritario de los inversores es la telemedicina, en la que se invirtió el 46% de todos los fondos recaudados. En segundo lugar se encuentran diversas aplicaciones y servicios móviles para pacientes: 28%. La inteligencia artificial, con el 8%, cierra el terceto de líderes.

Hoy, decenas de empresas se dedican al desarrollo de productos médicos digitales en el país. Entre ellos se encuentra la ya conocida empresa "Intellogik" en el mercado internacional, que desarrolla el sistema Botkin AI; la empresa Celsus con la plataforma del mismo nombre, Petrozavodsk K-Sky, que desarrolla la plataforma de inteligencia artificial Webiomed, así como divisiones de grandes agencias gubernamentales (por ejemplo, el laboratorio de inteligencia artificial del Sberbank).

La pandemia impulsó indudablemente el crecimiento de la tecnología de la información médica, pero la razón principal de esto sigue siendo fundamental: los medicamentos se han vuelto muy costosos. Los presupuestos de salud de todos los países están a reventar, no están a la altura de la carrera tecnológica en la industria farmacéutica y la producción de equipos médicos. Los precios de los medicamentos y los servicios médicos están aumentando y los presupuestos gubernamentales y la cobertura de seguros no se ajustan a ellos. La medicina se está volviendo inaccesible para un número cada vez mayor de pacientes que durante mucho tiempo ya no son el objetivo de los sistemas de atención médica, sino sólo una herramienta para el trasvase de fondos de un bolsillo a otro.

Por lo tanto, en muchos países, principalmente en los Estados Unidos, la popularidad de las clínicas virtuales, las aplicaciones para la provisión de atención médica y los medios de transmisión remota de datos médicos está creciendo con rapidez. Por ejemplo, la plataforma Teladoc Helth está ganando allí popularidad. Al suscribirse a la aplicación (la suscripción cuesta de $ 20 a $ 100 por año), un paciente puede recibir en cualquier momento una consulta remota de un médico de cualquier perfil, evaluar los resultados de los diagnósticos y recibir una cita. En 2020, 50 millones de personas se inscribieron en este servicio pago. A finales del año pasado, los ingresos de la empresa aumentaron de 500 millones de dólares a 1.000 millones de dólares.

Alexander Gúsev, director de desarrollo comercial de Webiomed, mencionó otro ejemplo: recientemente en los Estados Unidos presentó una IPO la startup de tecnología Signify Health con una capitalización de $ 7 mil millones. Desarrolla una plataforma de atención al paciente en el hogar, utiliza análisis predictivos avanzados basados en inteligencia artificial y un modelo innovador de pago por cada episodio del tratamiento. Signify Health completó 1,4 millones de exámenes domiciliarios en 2020, creando una red nacional de más de 9.000 médicos. La plataforma almacena datos sobre 35 millones de pacientes, incluidos todos los casos de diagnóstico y tratamiento. Usando modelos predictivos basados en IA, la plataforma ayuda a tomar mejores decisiones para mantener a los pacientes sanos. Al mismo tiempo, la empresa recibe dinero por un resultado positivo del tratamiento y no por el proceso de brindar atención médica. El nuevo modelo es el resultado de una feroz competencia dentro de los Estados Unidos para reducir los costos de atención médica mientras se mejora la calidad de la atención. La compañía estima que ha logrado aumentar el número de casos de tratamiento de enfermedades agudas en condiciones de internación domiciliaria en un 15% en lugar de hospitalizaciones, al tiempo que redujo el número de reingresos en un 10%. Los ingresos de la empresa fueron de 417 millones de dólares. El día de la IPO, el valor de sus acciones aumentó un 33%, lo que permitió recaudar $ 564 millones.

“En la actualidad, en el sistema de salud de diferentes países se está produciendo un proceso revolucionario aún imperceptible pero fundamental: las tecnologías digitales conducen a la transformación de la industria, a un cambio en los procesos de atención médica”, observa Gúsev. La esencia de estos cambios radica en dos cosas. Primero: el modelo paternalista de la medicina, cuando un médico o centro de salud es un monopolista en la toma de decisiones y el sistema de atención médica, cambia a un modelo orientado al paciente, cuando el paciente decide por sí mismo dónde y con quién recibir el tratamiento, supervisa y gestiona sus indicadores de salud. En segundo lugar, con la ayuda de los "números" no se produce una mejora y optimización de las tecnologías antiguas sino su sustitución por nuevos procesos, productos y servicios que hacen que la medicina sea más barata y accesible, dando al paciente la oportunidad de monitorear proactivamente su salud sin tener que “apagar el fuego” constantemente y buscar ayuda cuando ya existen graves problemas de salud.

El aumento del interés de los inversores en las tecnologías médicas en Rusia además de seguir la tendencia global, evidencia el resultado de las acciones del principal contratista de la atención médica rusa: el estado, que en los últimos años ha comenzado a asignar dinero para la digitalización de la industria. Además, por primera vez en Moscú el año pasado se lanzó un experimento único (para mercados no estadounidenses) en el campo de la radiología: la introducción en la práctica clínica de productos digitales que utilizan IA para analizar patologías en imágenes. Gracias al experimento, las empresas de desarrollo pudieron dar un salto significativo en la mejora de sus productos. La industria también comenzó a formar una base legal para el uso de productos digitales. Ya son cuatro las empresas rusas desarrolladoras de productos que utilizan IA, que han recibido certificados de registro del Servicio Federal de Control Sanitario y otras diez lo han solicitado.

Los expertos creen que Rusia está tres años por detrás de Estados Unidos en términos de introducción de productos de información médica. La medicina pública en todos los países es el sujeto más inerte de las transformaciones, por lo que no debemos esperar cambios rápidos en nuestro país. Sin embargo, nuestra atención médica también se transformará inevitablemente: al igual que los países occidentales estamos lidiando con un déficit presupuestario. La optimización de la asistencia sanitaria en años anteriores mediante la reducción del número de clínicas y fusiones ha terminado en fracaso. Las tecnologías digitales están brindando a la industria una nueva oportunidad para reducir el costo de los procesos y hacer que la atención médica sea más accesible. Sin embargo, todavía no está del todo claro cómo y dónde exactamente las nuevas tecnologías pueden ser útiles para los pacientes y cómo pueden cambiar el modelo existente de atención médica. Por ahora, podemos hablar de la creación de algún tipo de sistema alternativo de atención médica.

Digitalización 1.0

En la historia de la asistencia sanitaria rusa, ha habido varios intentos de digitalizar el sector. Al estar bajo la jurisdicción del estado, la atención médica desde el principio se destacó de otras ramas: minorista, banca, bienes raíces, donde los productos de software se introdujeron rápida y exitosamente para mejorar la eficiencia de las empresas. La atención médica no era de gran interés para las empresas líderes de IT: el cliente era inerte, el producto era complejo y no se asignó dinero.

Todo empezó a cambiar en 2011, cuando se anunció un gran programa federal de informatización de la salud, que incluía un subprograma para la creación de un Sistema Unificado de Información Estatal en Salud (SUIS). Bajo este negocio, comenzó la informatización básica de la industria: se crearon redes, se compraron computadoras, se comenzaron a crear sistemas de información médica. Según la compañía K-Sky, se asignaron 30 mil millones de rublos (unos 400 millones de dólares) para esto y en dos años hubo un salto en el equipo de las clínicas en todo el país: del 5-10 al 80%.

Además, en tres años y ya con recursos de las regiones, comenzaron a crearse sistemas de información regionales unificados, que se convirtieron en componentes del SUIS. Cada año, en esta dirección se invirtieron de cinco a siete mil millones de rublos (entre 66 y 93 millones de dólares). Se crearon e implementaron varios sistemas y servicios de información médica (MIS). En pocas palabras, los MIS más populares, que se encuentran actualmente en muchas clínicas, son los programas con la ayuda de los cuales un médico mantiene un registro médico electrónico, los gerentes reciben informes estadísticos y los economistas elaboran y envían facturas por pagos de atención médica en virtud de seguros médicos obligatorios. Se han creado varias decenas de estos sistemas de información en el país. Según estimaciones de K-Sky, se gastaron alrededor de 90 mil millones de rublos (unos 1.200 millones de dólares) de los presupuestos de todos los niveles en 2011-2020 en informatización de la atención médica. Es importante señalar que todos estos productos permitieron digitalizar los procesos existentes y no cambiaron la esencia de los procesos tecnológicos en salud de ninguna manera.

En 2015-2017, surgió una nueva tendencia en todo el mundo: el desarrollo e implementación de productos digitales que comenzaron a cambiar los procesos tecnológicos en el sector. Estos productos se pueden dividir tentativamente en tres partes: dispositivos y aplicaciones para diagnósticos de salud individuales; programas y herramientas para consultas a distancia (telemedicina); programas que utilizan una red neuronal para el análisis de imágenes y textos médicos, designados con el fuerte nombre de "sistemas de inteligencia artificial en medicina". En los últimos tres años, han aparecido decenas de nuevas empresas en Rusia, algunas de ellas ya han podido atraer inversiones en sus desarrollos. La mayoría de los productos se encuentran actualmente en fase de prueba.

A las redes neuronales se les enseña a mirar

Si la telemedicina está lejos de ser un fenómeno nuevo en la medicina, en cambio los productos digitales que utilizan inteligencia artificial son una nueva tendencia, la atención principal tanto de los especialistas como de los pacientes está clavada en ella en la actualidad. “La inteligencia artificial en este caso es un nombre comercial. Todavía no existe la llamada inteligencia artificial fuerte (máquina de pensamiento independiente) en estos productos. Este nombre cubre toda una clase de diferentes tecnologías de mecanizado. Esto nos permite ingresar seriamente en la industria de las IT, porque utilizan algoritmos más avanzados y métodos más eficientes para procesar grandes cantidades de datos”, dice Andrey Almazov, director de actividades de proyectos de la asociación “Base Nacional de Conocimientos Médicos”.

La inmensa mayoría de las nuevas empresas dedicadas al desarrollo de sistemas de inteligencia artificial en la medicina en el mundo y en nuestro país están trabajando para crear los productos más simples desde el punto de vista de la creación de algoritmos, utilizando tecnologías de visión por computadora. Los desarrolladores, utilizando una enorme base de datos de imágenes (radiografías, resonancias magnéticas y ecografías, mamografías, etc., según la dirección elegida) enseñan a las redes neuronales informáticas a analizarlas e identificar patologías. El objetivo final es que la propia red neuronal identifique patologías en las imágenes con alta precisión. Hoy en día varias empresas rusas, como Botkin.AI, Celsus, Care Mentor AI, están probando sus productos digitales y ampliando el número de áreas de diagnóstico visual. El análisis de imágenes médicas es el área más competitiva del desarrollo de la IA en la medicina.

Algunas empresas, como Webiomed o Semantic Hub, se inclinaron por algoritmos más complejos (la complejidad radica principalmente en algoritmos matemáticos más complejos y la ausencia de un conjunto estandarizado de datos, una gran base de datos para entrenar inteligencia artificial), la creación de productos digitales para el análisis de textos médicos con analítica predictiva, cuando una red neuronal basada en registros médicos, datos de anamnesis, no solo da un diagnóstico sino que también predice la probabilidad de enfermarse en los próximos años.

Antes del gran experimento moscovita, iniciado el año pasado, sobre la introducción de sistemas de inteligencia artificial en radiología, los desarrolladores intentaron probar sus productos de manera caótica, en aquellas regiones y clínicas donde lograron interesar a las autoridades locales y a los médicos. Por ejemplo, la empresa Celsus resumió a finales del año pasado los resultados de la aplicación de su producto “Celsus.Mammography” en tres regiones: la República de Daguestán y las regiones de Briansk y Tambov. En total, el servicio procesó más de siete mil exámenes mamográficos allí. Hubo 29 casos en los que la inteligencia artificial encontró signos de patologías que eran invisibles para el ojo del radiólogo y exámenes adicionales confirmaron la presencia de cáncer de mama en las pacientes. También se realizó un experimento que comparó el tiempo que le toma a un radiólogo analizar 200 estudios con y sin el servicio. El tiempo promedio para la autolectura de una mamografía fue de 7 minutos y 15 segundos, con el uso de inteligencia artificial, de 4 minutos y 50 segundos.

Sin embargo, estas pruebas tienen limitaciones en cuanto a la cantidad de datos y la amplitud de la cobertura de la investigación. El año pasado, las autoridades de la ciudad decidieron acumular los desarrollos más avanzados de la industria lanzando un amplio experimento sobre el uso de productos de visión por computadora en radiología.

La condición clave para escalar el uso de servicios médicos con IA es el desarrollo de la telemedicina. “La telemedicina es un caballo de Troya para la IA en medicina. El término “telemedicina” en sí mismo no refleja de manera adecuada el significado de este fenómeno; hasta ahora, la mayoría de las veces se trata sólo de una videoconferencia con un médico, lo que se ha utilizado durante mucho tiempo en el mercado de servicios médicos”, dice Almazov. Los productos de telemedicina comenzaron a introducirse en la práctica médica durante mucho tiempo, pero en general, la tendencia se ha desarrollado con lentitud y vacilaciones. El año pasado hubo un punto de inflexión: según Almazov, el mercado de consultas médicas remotas se ha triplicado en comparación con 2019, de 1,5 mil millones a 5 mil millones de rublos  (teniendo en cuenta el sector empresarial, cuando los servicios de telemedicina están incluidos en las pólizas de seguro médico voluntario); según los analistas, el volumen de este mercado creció de 4 mil millones a 11,8 mil millones de rublos, pero en el sector corporativo estos servicios casi no tenían demanda.

Si miramos el desarrollo de la telemedicina desde el punto de vista de la tecnología, es importante que en el proceso de videoconferencia se intercambie información entre el paciente y el médico: datos de diagnóstico, cuestionarios y resultados de pruebas. Se pueden utilizar aplicaciones, dispositivos que miden y transmiten información automáticamente a la clínica o directamente al médico. Los sistemas de inteligencia artificial se pueden conectar al intercambio de información. Todo esto ahora está comenzando a integrarse en el sistema habitual de atención médica (principalmente en Occidente).

Según Gúsev, en la actualidad se están produciendo cambios radicales en los proyectos de telemedicina. “Tomemos a la startup de telemedicina inglesa Babylon Helth, que en un año pasó de ser una startup a un unicornio: la capitalización de la empresa es ahora de cinco mil millones de dólares. ¿Qué ofrece ella? Usted, como paciente, ingresa sus quejas en la aplicación móvil, al mismo tiempo que mira varias lecturas, pulso, actividad, etc. de su reloj inteligente. La IA descompone las quejas en síntomas, los síntomas se interpretan como posibles enfermedades. Además, una aplicación móvil sin ningún médico, pero creada con la participación de médicos e inteligencia artificial, emite una conclusión preliminar, sospecha que puede tener el más peligroso síntoma y selecciona un médico humano para usted para la consulta de telemedicina. Cuando contacta con este médico, él ya sabe todo sobre usted y simplemente le aconseja. En el futuro, ya existen tales previsiones para diez años, incluso esto no será necesario. Su aplicación diagnosticará con precisión, luego las píldoras se le entregarán automáticamente en su hogar, es decir, las organizaciones médicas, los médicos desaparecen para una gran proporción de pacientes. Sólo en los casos graves se le remitirá al hospital más cercano".

Almazov expresa pensamientos similares. “Tan pronto como parte del proceso pasa a la telemedicina, es decir, el médico y el paciente están separados por una distancia, entonces este médico puede ser reemplazado gradualmente por un sistema de inteligencia artificial –dice-. Estamos hablando de cuestiones técnicas de atención que están cubiertas por protocolos médicos estándar. Con el tiempo, estos temas pasarán al ámbito de las consultas a distancia”. Por ahora esto es tema de un futuro lejano. Es importante que las consultas a distancia, sumadas al intercambio de información y datos médicos, simplifiquen el modelo habitual de relación entre pacientes y médicos.

“Cuando su paciente y su médico están separados, encender y conectar la inteligencia artificial es mucho más fácil que obligar al médico a presionar un botón adicional y usar esta inteligencia artificial. La información del paciente se puede transmitir primero a través de la inteligencia artificial y luego al médico. En este caso, los proveedores de atención médica no tienen que negociar con un médico para utilizar servicios adicionales. Quien posee una computadora es dueño del paciente. Cuando el paciente se presenta en vivo es difícil insertar una computadora entre él y el médico. En el caso remoto, la computadora es un intermediario entre dos sujetos iguales. La inteligencia artificial está de lado, vigilando a ambos. La telemedicina crea tal paradigma para el uso de la inteligencia artificial, hay más oportunidades para el crecimiento de la cantidad de productos y su aplicación. Aunque hay más oportunidades para todo tipo de tonterías y exageraciones, especialmente en la etapa inicial".

Los expertos coinciden en que el uso de sistemas de IA en medicina sólo es posible en modo automático, sin la participación de un médico. Como demostró el experimento con radiólogos en Moscú, no todo el mundo es unánime en cuanto a la introducción de la IA en la práctica. La actitud negativa de los médicos, por regla general, es causada por los temores de perder sus trabajos y su supuesto reemplazo futuro por robots. Sin embargo, esto todavía está muy lejos: la red neuronal cubre sólo áreas limitadas de conocimiento, sólo puede analizar aquello para lo que fue entrenada, por ejemplo, identificar patologías en imágenes de rayos X de los pulmones o en imágenes de mamografías. El médico mira más ampliamente. Y segundo: el médico puede sintetizar información y sacar conclusiones. Los sistemas de información aún no pueden hacer esto. Bueno, nadie ha cancelado la intuición médica: existe y funciona.

“Las redes neuronales son complejas, autoprogramables, pero siguen siendo algunos algoritmos que analizan una gran cantidad de información. Si no se le proporciona esta información, no la analiza. Muy a menudo, el médico resulta ser más fuerte que la tecnología, incluso en cosas pequeñas. Ahora la Fundación Skólkovo va a anunciar un concurso para algún tipo de inteligencia artificial compleja, que, como médico, intentará simular este trabajo. Pero esto es apenas el comienzo, quién ganará este concurso, qué resultados habrá... Por ahora, el médico es indispensable. Todos estos algoritmos médicos son una calculadora grande, poderosa y monstruosa. Solo un asistente de información, pero nada más”, dice Almazov.

No hay objetivo, no hay mercado

El principal problema que persiste para las startups nacionales es la falta de mercado para sus nuevos productos. La salud es pública en el país: el cliente y el consumidor en una sola persona. Los desarrolladores temen que, una vez completado el experimento, con la tecnología y los ensayos clínicos en la mano, las autoridades encomienden el desarrollo de servicios a algunas de sus empresas y departamentos. Aparte del estado, los desarrolladores no tienen otro mercado. La medicina privada de este tipo con el uso de IA es hasta ahora de poco interés: no tienen tantos médicos como en las clínicas estatales, y además no ven ningún beneficio en esto en un futuro próximo. Aunque muchos ya están empezando a experimentar con productos digitales.

En particular, recientemente Arkady Stolpner, presidente de la junta del Instituto Médico Serguei Berezin (MIBS), una institución rusa líder en tratamiento oncológico, declaró en los medios de comunicación que su instituto no pudo introducir la IA en el trabajo de clasificar los centros de TC para el diagnóstico del COVID-19, dado que los errores de visión por computadora obligan a los radiólogos a verificar las imágenes, como resultado la preparación de la descripción del estudio lleva más tiempo. Según Stolpner, las capacidades de la IA actualmente están exageradas.

“Esto está sucediendo en todo el mundo -dice Almazov -. Las empresas y las instituciones médicas están probando gradualmente las posibilidades de utilizar productos de información en su práctica. No existe una comprensión inequívoca de la situación actual. Pero es obvio que se mejorarán las tecnologías y tienen buenas perspectivas”.

En Rusia, en la mayoría de las regiones, no hay ni los recursos ni el entusiasmo para introducir activamente las tecnologías digitales; los mercados regionales todavía están experimentando la digitalización 1.0: la creación de la gestión de documentos electrónicos, sistemas de información unificados, etc. Recién después de eso será posible describir de forma remota estudios e imágenes. Y sólo entonces será posible hablar sobre la inclusión de algoritmos de IA en los sistemas de información para ayudar a los médicos y sobre la incorporación gradual de tecnologías digitales en el sistema de atención médica.

Además, existen otras preocupaciones en las regiones. La mayor detectabilidad conduce a un aumento en las cifras de morbilidad de la población, lo que, en primer lugar, afecta el "estado médico" de la región y, en segundo lugar, aumenta la carga sobre la capacidad. Después de todo, si se identifica, es necesario tratar. Y, como regla general, no hay suficientes médicos, medicamentos, instalaciones estacionarias para esto. “Pero el problema es que el paciente no es el eslabón central del sistema sanitario actual, no sólo en nuestro país sino en todo el mundo. Las compañías de seguros, las compañías farmacéuticas, los laboratorios, las organizaciones médicas manejan la pelota. La inteligencia artificial puede cambiar este paradigma. Dado que el paciente también recibe un asistente digital determinado, puede utilizarlo para formular preguntas al médico”, dice Almazov.

En la actualidad, según los analistas, el sector de la salud digital más prometedor son los productos destinados al consumo no por los participantes de la atención sanitaria (médicos, enfermeras, etc.), sino por los pacientes. "Esta es una tendencia absoluta -dice Gúsev -. Tiene dos impulsores: el primero es el problema del paternalismo, cuando un médico o una organización médica cree que sólo ellos tienen derecho a examinar a un paciente, tomar una decisión sobre si tratar o no. La era del paternalismo está llegando a su fin. Hoy, incluso gracias a la transformación digital, el propio paciente puede decidir a qué médico acudir, si hacerlo de forma remota o presencial. Y al hacerlo, crea una nueva demanda económica, una nueva realidad. El segundo impulsor es el desarrollo de tecnologías como tales. Hace ya mucho tiempo que no es necesario acudir a la clínica para medir la presión arterial o los niveles de glucosa en sangre. Además, a esta misma situación se sumarán el electrocardiograma y otros estudios que una persona puede hacer por sí misma con la ayuda de la aplicación y, con la ayuda de otra aplicación, obtener una conclusión inmediata al respecto. La asistencia sanitaria deja de ser paternalista. Será del paciente".

En todo el mundo, tarde o temprano, las soluciones de visión por computadora se incorporarán a los equipos médicos: tomógrafos, máquinas de rayos X y ultrasonido, etc. El análisis de imágenes médicas se convertirá en parte de las soluciones de software que se adjuntan a los equipos médicos que reciben imágenes. Y luego, el análisis de imágenes por visión artificial se produce en forma automática.

Con los productos para analizar registros médicos, tenemos más perspectivas. “En esta etapa, necesitamos desarrollar nuestras soluciones con una orientación exportadora. Las empresas deben pensar no en cómo competir entre sí, sino en cómo competir con desarrolladores extranjeros por los mercados de ventas externos, donde la transformación de los sistemas de salud es más rápida que la nuestra -dice Almazov-. Lo más probable es que los mercados más avanzados tecnológicamente, Estados Unidos o Europa, estén cerrados para nosotros. Llevamos dos años intentando penetrar en los mercados de los países desarrollados. Sin éxito. Estados Unidos está cerrado para nosotros, Europa está casi cerrada; se plantean de inmediato una serie de requisitos, como tener la ciudadanía de la UE, dos millones de dólares en la cuenta, un montón de papeles diferentes, etc. Lo más probable es que nuestros productos sean de interés para países menos avanzados tecnológicamente. Como sucede ahora con la vacuna contra el COVID-19”.

Moscú experimenta tecnologías innovadoras en el diagnóstico por radiación.

El experimento fue iniciado por el Centro de Telemedicina del Departamento de Salud y el Departamento de Tecnologías de la Información del Gobierno de Moscú. En 2020, se llevaron a cabo estudios en cuatro áreas: diagnóstico por TC de COVID-19, diagnóstico por TC de cáncer de pulmón, radiografía de tórax y mamografía. El experimento involucró a 21 empresas, incluidas nuevas empresas que ofrecían 39 productos digitales utilizando tecnologías de visión por computadora. Como dijo Serguei Morózov, especialista principal en radiación y diagnóstico instrumental del Departamento de Salud de Moscú y supervisor científico del experimento, se eligió la radiología porque en ella en poco tiempo es posible introducir sistemas de IA en la práctica clínica, ya que el diagnóstico por radiación en Moscú está informatizado, altamente estandarizado y un gran número de empresas de desarrollo ya están trabajando. En Moscú se concretan varios millones de estos estudios cada año y se ha implementado el Sistema Unificado de Información Radiológica (ERIS), al que están conectados directamente más de 1.300 dispositivos de diagnóstico: esta es una de las redes digitales más grandes del mundo en medicina y la más grande de Europa.

Los productos de IT, que pasaron por pruebas en un sistema de información piloto y se validaron en conjuntos de datos de referencia especiales, se conectaron posteriormente al ERIS, que une a 100 organizaciones médicas de Moscú y más de 500 médicos. Hoy podemos hablar de la transición del experimento al estado de "operación de prueba". Los resultados finales del programa aún no se han resumido, se está desarrollando, pero los organizadores del experimento ya han recibido los primeros resultados prácticos.

“Se han obtenido buenos resultados tras la prueba y operación de servicios para el diagnóstico de COVID y patologías pulmonares durante los estudios de TC y RG, mientras que no hay datos suficientes sobre los resultados del trabajo de los servicios de IA en las áreas de cáncer de pulmón y mamografía”. La expansión de los programas de detección en 2021 brindará la oportunidad de obtener una evaluación clínica y científica de la aplicabilidad de las soluciones de IA existentes en estas y nuevas áreas”, puntualizó Morózov.

El objetivo del experimento es formar los principios de la integración de productos de inteligencia artificial en el proceso de brindar atención médica, según las tareas a las que se enfrentan los médicos. “Hoy en día no existen algoritmos 100% precisos, las tecnologías de inteligencia artificial pueden convertirse en asistentes confiables para un médico, pero este proceso aún requiere estudio científico y tutoría por parte de los médicos usuarios”, advierte Morózov.

 En algunas áreas, la precisión de la investigación supera el 80-90 por ciento pero aún no está claro cuánto puede ayudar la IA a la atención médica, cómo aumentará la tasa de detección de patologías cuando se utilicen programas de IA. Según una encuesta a profesionales realizada por los organizadores, alrededor del 70% de las instituciones médicas quieren seguir utilizando servicios específicos basados en inteligencia artificial.