Las nuevas tecnologías están ya presentes en el abordaje sanitario. La telemedicina y la teleconsulta están prácticamente instauradas en el día a día de distintas especialidades como la Dermatología o la Psicología. También están cada vez más presentes dispositivos que a partir de inteligencia artificial (IA) permiten pronosticar la evolución de un paciente. Las herramientas de IA de hecho, están siendo utilizadas en diversos ámbitos sanitarios, desde la prevención de la obesidad infantil, a la búsqueda de la sostenibilidad de los sistemas de salud o al desarrollo de fármacos.
Sin embargo, todos estos pasos que se están dando chocan con una realidad que los expertos consideran incuestionable: los profesionales sanitarios no están lo suficientemente preparados para implantar todos estos avances en la Medicina. Así concluye un análisis desarrollado por profesores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Maryland publicado el pasado 5 de agosto en New England Journal of Medicine.
Los profesionales sanitarios "deben de tener una comprensión básica de lo que hace un algoritmo en términos de probabilidad y ajuste de riesgo”
Como señala en nota de prensa Daniel Morgan, coautor del ensayo y profesor de Epidemiología y Salud pública en dicha Universidad, el potencial de estas nuevas tecnologías queda diluido ante la realidad de que los médicos no están formados en el funcionamiento de estas máquinas y su manera de incorporar los algoritmos a la práctica clínica.
Los patrones generados a partir del aprendizaje automático y la inteligencia artificial están suponiendo herramientas con las que prever diferentes escenarios que un mismo paciente puede presentar con una patología, diagnosticar de forma más precisa las patologías a partir de imágenes procesadas con IA o escoger la terapia que será más eficaz para los pacientes. Sin embargo, si los equipos médicos no saben cómo funcionan, difícilmente pueden usarlos para trabajar con grandes cantidades de datos con las que personalizar los abordajes de precisión para cada paciente.
RECETA PARA MEJORAR LA IMPLANTACIÓN
Como indica Katherine Goodman, profesora asistente de Epidemiología y Salud Pública y la otra autora del ensayo, los médicos no tienen por qué ser expertos en matemáticas o en informática, “pero sí deben de tener una comprensión básica de lo que hace un algoritmo en términos de probabilidad y ajuste de riesgo”. Una capacidad que actualmente no se enseña ni en las facultades ni a lo largo de la formación profesional continuada.
Los expertos llaman a mejorar las habilidades de interpretación de los profesionales, de incorporar las predicciones y evaluaciones en la toma de decisiones y de realizar prácticas en las universidades sobre ejercicios de interpretación de algoritmos
Ante esta situación, en la investigación señalan la importancia de mejorar las habilidades probabilística y de interpretación de los resultados de estas pruebas por parte de los profesionales; de incorporar las predicciones y evaluaciones aportadas por los algoritmos a la toma de decisiones; y, por último, que las prácticas de Medicina de las facultades incorporen ejercicios de interpretación de las predicciones de aprendizaje automatizado.
“El análisis de probabilidad y riesgo es fundamental para la práctica de la medicina basada en la evidencia, por lo que mejorar las habilidades probabilísticas de los médicos puede proporcionar ventajas que se extienden más allá del uso de algoritmos CDS", concluyen el decano de la UMSOM, Mark T. Gladwin, y el vicepresidente de Asuntos Médicos, Akiko K. Bowers.