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No es ficción, es CIENCIA: La Inteligencia Artificial, una aliada en el consultorio.

En noviembre se conmemora el Día Mundial de la Diabetes, y a propósito de esta importante fecha, les contamos cómo el monitoreo y control de esta afección se relaciona con la Inteligencia Artificial – IA, el Machine Learning y el Internet de las Cosas – IoT.

Vale la pena mencionar que, según la Organización Mundial de las Naciones Unidas, el Día Mundial de la Diabetes representa la mayor campaña de sensibilización sobre diabetes del mundo, alcanzando una audiencia global de más de mil millones de personas en 165 países, campaña que llama la atención hacia problemas de máxima importancia para el mundo de la diabetes y mantiene esta enfermedad en el foco público y político 1.

Por otro lado, cabe resaltar que la Inteligencia Artificial - IA ha adquirido en la actualidad un papel esencial en la transformación digital de la sociedad, y la medicina no es la excepción, las aplicaciones de la IA a la salud interesan particularmente, teniendo en cuenta los avances que su uso puede representar y la repercusión que esta puede tener en los pacientes y en el diagnóstico temprano de enfermedades, tomando como base que hoy en día las soluciones basadas en elementos de IA en medicina son múltiples 2.

La IA se ha convertido en una herramienta sin precedentes en materia de diagnóstico temprano, gestión personalizada de enfermedades y monitoreo de tratamientos 2. En el caso de la Diabetes y la nefropatía diabética, que, según cifras de Naciones Unidas, para 2019 produjeron 2,0 millones de defunciones 3, la Inteligencia Artificial está jugando un papel determinante, al establecer, por ejemplo, un mejor control en las cifras de glucosa, control que tiene como consecuencia una menor tasa de complicaciones de la enfermedad 4

Sin embargo, es clave resaltar que las soluciones digitales, resultado de la implementación de algoritmos basados en IA, no pueden reemplazar al profesional de la salud, puesto que estos algoritmos necesitan ser reconocidos y gestionados adecuadamente desde el mismo momento de su diseño y hasta su aplicación práctica, no obstante, sí se convierte en una herramienta prometedora al apoyar al médico en la toma de decisiones, teniendo la posibilidad de mejorar la extracción, el análisis y la interpretación de grandes cantidades de datos, así como de ofrecer recomendaciones específicas y personalizadas 2.

En esa línea, cabe resaltar que el principio de autonomía requiere que el empleo de la IA u otros sistemas informáticos no afecten la autonomía humana, lo que en el contexto de la atención de la salud, significa que el personal debe tener el control sobre los sistemas de atención de la salud y las decisiones médicas 5.

Ahora bien, la monitorización y control de la diabetes han evolucionado a la par de la tecnología a través del diseño de nuevos dispositivos y tecnologías, un ejemplo de ello es el Machine Learning – ML, una rama de la Inteligencia Artificial que se clasifica en dos tipos; el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se caracterizan porque independientemente de su funcionamiento, todos aprenden a partir de datos y resultados establecidos de antemano, y, por su lado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado son los algoritmos de agrupamiento o de aprendizaje de características que aprenden buscando de forma autónoma patrones en los datos sin necesidad de conocer resultados con anticipación 6.

Por su parte, el Internet de las cosas Médicas - IoMT consta de dispositivos médicos capaces de transferir datos acerca del paciente mediante una determinada red, apoyando de esta manera al médico a la hora de tomar decisiones, generando un diagnóstico más rápido y preciso 4.

La IA resulta entonces un aliado en el consultorio, y en el caso específico de la Atención Primaria - AP, una herramienta disruptiva que exige que el profesional de la salud del futuro reconozca y gestione adecuadamente estas nuevas tecnologías, garantizando las normas éticas y legales, a fin de que estas hagan de la Atención Primaria una atención proactiva, reforzando uno de sus ejes centrales; las actividades de prevención, favoreciendo así una atención cada vez más personalizada y contribuyendo a reforzar la actividad asistencial, mejorando en la medida de lo posible el cuidado de los pacientes 2.

 

Referencias

  1. Día Mundial de la Diabetes. Organización de las Naciones Unidaswww.un.org/es/observances/diabetes-day. S.F
  2. Mayer MA. Inteligencia artificial en atención primaria: un escenario de oportunidades y desafíos [Artificial intelligence in primary care: A scenario of opportunities and challenges]. Inteligencia artificial en atención primaria: un escenario de oportunidades y desafíos - PMC (nih.gov). Aten Primaria. 2023 Sep 5;55(11):102744. Spanish. 
  3. Diabetes, datos y cifras. Organización Mundial de las Naciones Unidas. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/diabetes . Abril 5, 2023
  4. Dávila, J. Vilchis, A. Ávila, J. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Medicina.  Innovacion-en-la-Robotica-Medica-para-la-Rehabilitacion-de-Miembro-Superior.pdf (researchgate.net). Año XV, No. I. enero - abril 2023.
  5. World Health Organization (WHO). Ethics and governance of artificial intelligence for health. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200 . 2021
  6.  Manzini, E. Aguirre, J. Perera, A. El papel de la inteligencia artificial en el tratamiento de la diabetes: promesas y realidad. https://www.revistadiabetes.org/tecnologia/el-papel-de-la-inteligencia-artificial-en-el-tratamiento-de-la-diabetes-promesas-y-realidad/ . Julio 14, 2022.

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