El efecto de la inteligencia artificial sobre la población a través de la atención médica.

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ElTelemedicina.com 21.11.2020

El Dr. Chaim Linhart, CTO y cofundador de Ibex Medical Analytics, considera el efecto que tendrá la inteligencia artificial en la población a través de la atención médica.

Llevando el diagnóstico de cáncer al siguiente nivel

En el Reino Unido y en todo el mundo, las tasas de cáncer están aumentando, pero no hay suficientes patólogos a bordo para hacer frente al mayor número de casos. Esto ha provocado retrasos en el diagnóstico de cáncer agravados por la crisis de COVID-19. De hecho, Cancer Research UK estima que, desde que comenzaron los cierres en marzo, se han perdido más de 350.000 referencias. Esto está ejerciendo una tremenda presión sobre los departamentos de patología que se ocupan de una afluencia de casos más complejos y en etapas posteriores, al tiempo que genera preocupaciones sobre la precisión del diagnóstico.

Los patólogos tienen un trabajo especialmente difícil. Están sobrecargados de trabajo y simplemente no hay suficientes para satisfacer la demanda; incluso antes de que llegara el COVID-19, uno de cada diez puestos de diagnóstico en el NHS estaba vacante. Cancer Research UK advirtió en octubre que, a medida que se acumulan las vacantes y aumenta la demanda de servicios contra el cáncer, los equipos de diagnóstico en las cuatro naciones del Reino Unido están perdiendo los objetivos de tiempos de espera. Una cuestión clave es que la mayoría de los patólogos examinan manualmente las muestras, un proceso que requiere tiempo y esfuerzo y, en ocasiones, es subjetivo y propenso a errores humanos. Está claro que la patología necesita un nuevo enfoque si va a hacer frente a la carga de trabajo.

Esto es especialmente cierto en patología anatómica. Los patólogos examinan muestras de tejido para determinar si contienen o no células cancerosas, generalmente bajo un microscopio, como lo han estado haciendo durante más de un siglo. Si bien los patólogos bien capacitados y experimentados podrán discernir la presencia de esas células, cualquier cosa que se haga manualmente estará sujeta a errores. El control de calidad es un desafío y las segundas lecturas aleatorias son bastante laboriosas, lo que requiere que los patólogos repitan todo el diagnóstico y, por lo tanto, no son muy efectivas en una escala más amplia. Y, según un estudio del Instituto Nacional de Salud, la tasa de diagnósticos erróneos en patología anatómica es tan alta como el 9%, lo que significa que hasta uno de cada diez pacientes está recibiendo el tratamiento incorrecto o está siendo tratado cuando en realidad no debería. ser tratado en absoluto.

Una forma de reducir esa tasa de error y mejorar la atención a los pacientes es implementando el uso de tecnologías de patología digital avanzadas, y especialmente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), en la caja de herramientas de patología. Mediante el uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, los patólogos podrán determinar con mucha más precisión si las muestras de tejido que están examinando realmente indican la presencia de cáncer y proporcionan un diagnóstico más rápido.

Las técnicas avanzadas de aprendizaje automático utilizan muestras de grandes bases de datos de biopsias para entrenar un algoritmo de IA a fin de identificar patrones que indiquen si una parte particular de tejido es cancerosa o no. Cuanto más grande sea la base de datos utilizada para el entrenamiento, más inteligente será el algoritmo para “comprender” lo que está buscando y más capaz será de realizar evaluaciones más precisas. En estudios recientes, estos algoritmos de IA demostraron una precisión casi perfecta, lo que los convierte en el compañero perfecto para los patólogos, ayudándolos de las siguientes maneras:

Control de calidad y precisión mejorados

Con muchos patólogos sobrecargados de trabajo y basando su diagnóstico únicamente en lo que ven en el microscopio, la IA puede ser esencial para el control de calidad. Garantiza que a pesar de las dificultades de la profesión, los errores se detecten, rastreen, mantengan al mínimo y, lo más importante, que los pacientes reciban un diagnóstico preciso. Nuestra solución de inteligencia artificial, Galen Prostate, se utiliza en la práctica de rutina en los laboratorios de patología de todo el mundo, incluidos el Reino Unido, Puerto Rico, Francia e Israel, y ya ha ayudado a detectar errores de “ falso negativo ” en biopsias de próstata, cánceres que los patólogos pasaron por alto y detectarían. de otra manera no han sido tratados. Estos laboratorios ahora pueden ofrecer a sus pacientes una mejor calidad de diagnóstico, y la IA proporciona una red de seguridad para el 100% de los casos.

Mejores flujos de trabajo

Los sistemas basados ​​en IA pueden hacer que los flujos de trabajo de patología sean más rápidos y mucho más eficientes. Clasifican y clasifican automáticamente los casos en función de si son cancerosos o benignos, lo que reduce el tiempo de diagnóstico al resaltar las áreas sospechosas para su revisión. La IA también se puede utilizar para identificar ciertos tipos de cáncer para un análisis más detallado, enviar casos más complejos a patólogos expertos o activar procesos que ahorran tiempo en el laboratorio de forma automática, según los hallazgos del algoritmo.

Un importante paso adelante para hacer que estas tecnologías estén más disponibles en el Reino Unido es una serie de iniciativas presentadas por el gobierno recientemente, destinadas a acelerar la adopción de la IA y la patología digital en el NHS. Uno de estos programas es el consorcio PathLAKE, construido alrededor de un centro de excelencia en patología digital creado en los Hospitales Universitarios de Coventry y Warwickshire, y encargado de liderar proyectos de digitalización en los laboratorios del NHS y de impulsar la innovación de IA en patología.

En otra iniciativa, el premio AI in Health and Care, liderado por NIHR y NHSx, seis hospitales desplegarán una solución de IA en sus departamentos de patología y estudiarán su impacto en los resultados clínicos y la economía de la salud.

La visión definitiva de los sistemas basados ​​en IA es convertirse en herramientas de apoyo a la toma de decisiones que proporcionarán a los patólogos la información que necesitan para hacer su trabajo, evitándolos de tener que lidiar con tareas rutinarias y liberándolos para lidiar con los casos más graves que necesitan. atención especial. Además, los sistemas avanzados podrán expandir sus funciones, contribuyendo aún más al diagnóstico y tratamiento a medida que las bases de datos crezcan, optimizando ambos para garantizar que los pacientes obtengan lo que necesitan cuando lo necesitan.

Finalmente, utilizando el aprendizaje automático, los algoritmos futuros podrán examinar muestras y establecer nuevas conexiones, entre imágenes y condiciones médicas, entre patrones y resultados, que ayudarán a los patólogos a realizar evaluaciones mejores y más precisas. Esto conducirá a nuevos pronósticos sobre la progresión de la enfermedad, tratamientos nuevos y más efectivos, atención más eficiente y efectiva, y una gran cantidad de otros beneficios.

Al trabajar con estas herramientas, los patólogos tendrán un impacto más significativo en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, asegurando que los pacientes reciban la atención más eficaz, con menos tiempo perdido y más recursos (y dinero) ahorrados. La patología nunca ha sido una profesión “fácil” y las condiciones laborales actuales hacen que el trabajo sea más difícil que nunca. Con tecnologías avanzadas, los patólogos encontrarán que sus cargas de trabajo volverán a ser más razonables, al tiempo que les permitirán lograr más que nunca.

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