La inteligencia artificial (IA) está transformando la medicina de emergencias, ofreciendo tanto oportunidades como desafíos. A continuación, se presenta una apreciación de algunos de los campo de la Ia en Emergencias y algunas recomendaciones, recogidas, tanto de las conferencias del pasado Congreso EUSEM como de parte de la literatura actual disponible.
1. Introducción
La IA está revolucionando la atención médica, especialmente en entornos de emergencia. Durante el Congreso de la Sociedad Europea de Medicina de Emergencias (EUSEM) 2024, se discutieron las aplicaciones actuales y futuras de la IA en este campo, así como las implicaciones éticas y prácticas asociadas.
2. Aplicaciones Prometedoras de la IA en Medicina de Emergencias
•Diagnóstico y Toma de Decisiones Clínicas: La IA puede analizar rápidamente grandes volúmenes de datos, mejorando la precisión diagnóstica y facilitando decisiones clínicas informadas. Por ejemplo, algoritmos de IA han demostrado eficacia en la detección temprana de condiciones críticas como la sepsis.
También existen ya disponibles algoritmos de Ia que ayudan a realizar tareas de clasificación de pacientes a través de BOTs o asistentes telefónicos que orientan las preguntas y consultas de los pacientes y los van dirigiendo hacia recomendaciones de tomar una consulta prioritaria o asistir de inmediato a una atención de urgencias, pero aun tenemos limitaciones al respecto. Incluso otras herramientas sugeridas en situaciones de incidentes de múltiples víctimas o desastres.
•Optimización del Flujo de Trabajo: La automatización de tareas administrativas mediante IA permite a los médicos enfocarse más en la atención directa al paciente, aumentando la eficiencia operativa en entornos de alta presión.
Algunas aplicaciones nos ayudan a preparar informes clínicos, tomar dictados en la realización de Hc y redacción de la misma, incluso una colega en Punta Cana me mostraba como a través de una herramienta en google Drive que ella usaba con su equipo médico para poder registrara las atenciones del Triage en su hospital, ella había incorporado un script basado en Ia que le permitía obtener análisis periódicos del comportamiento del triage, de las demoras, retrasos, variaciones, etc que le permitían tomar decisiones operativas sobre la atención.
3. Desafíos y Riesgos Asociados con la IA en Medicina de Emergencias
•Confiabilidad y Precisión: Aunque la IA puede manejar tareas complejas, aún puede fallar en tareas simples, lo que genera desconfianza en su uso clínico. Es esencial que los médicos verifiquen y validen las recomendaciones de la IA para evitar errores diagnósticos o terapéuticos. Recordemos que la IA se podría de cierta forma definir como «inteligente» en su capacidad de obtener gran catidad de datos, analizarlos y presentralos, pero no se puede definir como «cocniente» en la forma como interpretaría esos datos, por ejemplo en el libro «NEXUS» de Yuval Noah Harari nos dan un ejemplo claro, usted podría entrenar un algoritmo en al detección d hallazgos en los Rx de Tórax sugestivos de Tuberculosis – TBC- de hecho ya existen, pero si usted entrena auna Ia como reducir los costos de la atención del manejo de la misma enfermedad, en términos de eficiencia la IA podría recomendar que es más eficiente y barato dejar morir los pacientes graves y así se utilizan de manera más adecuada los recursos, pero por supuesto que este dilema ético lo pensamos y analizamos los humanos pero un algoritmo de computador lo analizaría? Igual la IA podría ser muy «juiciosa» y está cumpliendo con el análisis pedido u ordenado de evaluar las acciones más eficientes , no puede analizar las consideraciones éticas de los mecanismos usados… este tema tiene «mucha tela por cortar» y muchas cosas que discutir aun.
•Deshumanización de la Atención: La dependencia excesiva en sistemas automatizados puede reducir la interacción humana, un componente crucial en la medicina de emergencias. Mantener el contacto humano es vital para una atención integral y compasiva. Sin embargo incluso, se han realizado experimentos donde se entrena al algoritmo tan bien en la compasión y que agrade al pacientes, que han puesto a competir médicos contra la IA en diálogos, «ciegos» donde el paciente no sabe si el que le responde una IA o un médico y en ocasiones los pacientes han percibido más cordialidad y humanismo en la Ia que en los mismos médicos… Cuales serían los factores asociados’ cansancio? Estrés de los médicos por que la prueba tenía un tiempo establecido de respuesta y por el afán de cumplir, a veces no se comportaron de la forma más amable, el médico que es un ser humano se cansa y se deja afectar de manera subjetiva por las situaciones, «transferencia» y «contra transferencia» pero la máquina no?
•Privacidad y Seguridad de los Datos: El uso de IA implica la recopilación y análisis de datos sensibles. Es fundamental garantizar la protección de la información del paciente y cumplir con las regulaciones de privacidad. Que tal por ejemplo que los datos que el paciente da a una IA sobre sus antecedentes farmacológícos o toxicológicos (incluyendo consumo de sustancias psicoactivas – PSA-) sean luego conocidos por una empresa reclutadora de empleo e incida en la decisión de contratarlo? Que tal si la información que una IA obtiene de nuestros hábitos alimentarios o de ejercicio puedan ser usados por una compañía de seguros y eso genere que nos aumente el costo de nuestra póliza de salud por no tener hábitos saludables? o que decidan no asegurarnos?
4. Consideraciones Éticas en la Implementación de la IA
•Transparencia y Explicabilidad: Es crucial que los algoritmos de IA sean transparentes y que sus decisiones puedan ser explicadas de manera comprensible para los profesionales de la salud y los pacientes.
•Bias y Equidad: (BIAS = Sesgo; en inteligencia artificial, el bias es la tendencia de los algoritmos a tomar decisiones incorrectas o injustas debido a datos sesgados)
Los sistemas de IA pueden perpetuar sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados, lo que podría llevar a disparidades en la atención médica. Es necesario implementar medidas para identificar y mitigar estos sesgos. hay experimentos en USA donde alimentan o entrenan la IA con una bases de datos de personas y coo en esa base de datos habían menos mujeres y menos personas de raza negra mujer, la IA asume que las consideraciones para seleccionar a un empleo o elegir para lo que se le entrene deje por fuera o en condición de desventaja a mujeres o mujeres de raza negra? Recuerden al IA no sabe de Equidad e Igualdad , solo se basa en los algoritmos que genera con base en los datos que se le aporten
5. Recomendaciones para la Integración Efectiva de la IA en Medicina de Emergencias
•Educación y Capacitación: Los profesionales de la salud deben recibir formación continua sobre el uso de herramientas de IA y mantenerse actualizados sobre los avances tecnológicos. Yio le digo a mis alumnos, colegas o en las conferencias que he dado en varios escenarios sobre IA una frase. «No se preocupen; No creo que la IA vaya a sustituir a los médicos pero estoy seguro que los médicos que usen IA si van a sustituir a los que no la usen.» Sin duda si usamos de manera adcuada responsable herraminetas que nos apoyen a la búsqueda bibliográfica como Open Evidence, si nos apoyamos en CHATGPT para qeu nos resuma una serie de 10 artículos y así sabemos exactamente cuales son los que vale la pena leer y analizar para nuestra búqsuqeda objtiva, etc esa , consideo e una buiena foma de usar la IA o este BOT, pero si un médico joven va a basar sus conductas médicas y tratamientos, en la información que le suministre CHAT GPT o alguna otra herramienta; GEMINI, COPILOT, SORA, etc., pues vamos a tener unos errores diagnósticos y terapéuticos graves y peligrosos, además que este tipo de BOTs usan IA blanda o básica y no pueden hacer una revisión profunda y análisis en al cantidad de información disponible en revistas indexadas y bases de datos que no son en su mayoría de alcance pública ni acceso libre en la web.
•Implementación Gradual y Supervisada: Introducir sistemas de IA de manera progresiva permite evaluar su desempeño y realizar ajustes necesarios antes de una adopción completa.
•Desarrollo de Políticas y Regulaciones Claras: Es necesario establecer directrices éticas y marcos regulatorios que guíen el uso responsable de la IA en la atención médica.
6. Conclusión
La IA tiene el potencial de transformar la medicina de emergencias, mejorando la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa. Sin embargo, su implementación debe ser cuidadosa, considerando los desafíos éticos y prácticos, y siempre manteniendo al paciente en el centro de la atención.
Creo que al igual que la IA, los seres humanos estamos en proceso de aprendizaje y debemos ser muy motivados a aprender, por supuesto, pero muy cautos en la forma de usarla. La mejor recomendación que les doy es que nosotros usemos y le ordenemos a la IA, para apoyar nuestro trabajo y decisiones, pero no permitan que la IA les de las órdenes o los lineamientos de como hacer su trabajo o manejar a sus pacientes
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