El difundir de la COVID-19 está agotando los sistemas operativos de la atención médica y más allá. La razón es a la vez simple: nuestra economía y nuestros sistemas de salud están orientados a gestionar una demanda lineal e incremental, mientras que el virus crece a un ritmo exponencial. Nuestro sistema nacional de salud no puede hacer frente a este tipo de demanda explosiva sin la adopción rápida y a gran escala de modelos operativos digitales. Mientras nos esforzamos por frenar la propagación del virus, podemos optimizar nuestros mecanismos de respuesta digitalizando tantas medidas como sea posible. Así es como algunos hospitales emplean la inteligencia artificial para gestionar el aumento de pacientes.
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El lunes 9 de marzo, en un esfuerzo por hacer frente a la creciente demanda de pacientes en Boston, Partners HealthCare puso en marcha una línea directa para pacientes, médicos y cualquier otra persona que tuviera preguntas o inquietudes sobre la COVID-19. Los objetivos son identificar y tranquilizar a las personas que no necesitan cuidados adicionales (la gran mayoría de las personas que llaman), dirigir a las personas con síntomas menos graves a la información relevante y a las opciones de atención virtual, y dirigir al menor número de pacientes de alto riesgo y mayor agudeza a los recursos más adecuados, incluidos los centros de pruebas, las clínicas de enfermedades respiratorias recién creadas o, en ciertos casos, los departamentos de emergencia. A medida que la línea directa se sobrecargaba, el tiempo medio de espera alcanzó un máximo de 30 minutos. Muchas personas que llamaron se dieron por vencidas antes de poder hablar con el equipo de expertos de enfermería que trabajaba en la línea directa. Estábamos perdiendo oportunidades de facilitar la clasificación prehospitalaria para llevar al paciente al centro de atención adecuado en el momento adecuado.
El equipo de Partners, dirigido por Lee Schwamm, Haipeng (Mark) Zhang y Adam Landman, comenzó a considerar opciones tecnológicas para abordar la creciente necesidad de autoclasificación de los pacientes, incluidos los sistemas de respuesta de voz interactivos y los chatbots. Nos pusimos en contacto con el sistema de salud Providence St. Joseph en Seattle, que atendió a algunos de los primeros pacientes con COVID-19 del país a principios de marzo. En colaboración con Microsoft,Providence creó una herramienta de selección y clasificación en línea eso podría diferenciar rápidamente entre los que realmente podrían estar enfermos de la COVID-19 y los que parecen padecer enfermedades menos amenazantes. En su primera semana, la herramienta de Providence atendió a más de 40 000 pacientes y prestó atención a una escala sin precedentes.
Nuestro equipo vio el potencial de este tipo de soluciones basadas en la IA y se esforzó por poner una herramienta similar a disposición de nuestra población de pacientes. ElPatrocinador de la COVID-19 de Partners proporciona una interfaz de chat sencilla y sencilla que presenta a los pacientes una serie de preguntas basadas en el contenido de los expertos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos y Partners HealthCare. De esta manera, también puede evaluar a un número enorme de personas y diferenciar rápidamente entre las que realmente podrían estar enfermas de la COVID-19 y las que probablemente padezcan enfermedades menos amenazantes. Prevemos que este bot de IA reducirá los grandes volúmenes de tráfico de pacientes a la línea directa y ampliará y estratificará la atención del sistema de formas que hubieran sido inimaginables hasta hace poco. Ya se están realizando avances para facilitar la clasificación de los pacientes con síntomas hasta el entorno de atención más adecuado, incluida la atención de urgencias virtual, los proveedores de atención primaria, las clínicas de enfermedades respiratorias o el servicio de urgencias. Lo que es más importante, el chatbot también puede servir como un método de difusión casi instantáneo para ayudar a nuestros proveedores ampliamente distribuidos, ya que hemos visto la necesidad de actualizar con frecuencia los algoritmos de clasificación clínica en función de un panorama que cambia rápidamente.
Del mismo modo, en ambosBrigham and Women’s Hospital y enHospital General de Massachusetts, médicos investigadores están explorando el uso potencial de los robots inteligentes desarrollados enBoston Dynamics yMIT desplegarse en las clínicas y salas de hospitalización de Covid para realizar tareas (obtener los signos vitales o administrar medicamentos) que, de otro modo, requerirían el contacto humano en un esfuerzo por mitigar la transmisión de la enfermedad.
Las iniciativas de IA ya están surgiendo
Varios gobiernos y sistemas hospitalarios de todo el mundo han utilizado los sensores alimentados por la IA para facilitar la clasificación de formas sofisticadas. Empresa de tecnología chinaBaidu desarrolló un sistema de sensores de infrarrojos sin contacto para identificar rápidamente a las personas con fiebre, incluso entre multitudes. La estación de tren de Qinghe de Pekín está equipada con este sistema para identificar a las personas potencialmente contagiosas, en sustitución del engorroso proceso de control manual. Del mismo modo, FloridaEl Hospital General de Tampa desplegó un sistema de IA en colaboración con Care.ai en sus entradas para interceptar a las personas con posibles síntomas de la COVID-19 que visiten a los pacientes. A través de las cámaras colocadas en las entradas, la tecnología realiza una tomografía térmica facial y detecta otros síntomas, como el sudor y la decoloración, para alejar a las visitas con fiebre.
Más allá de las pruebas de detección, la IA se utiliza para monitorear los síntomas de la COVID-19, brindar apoyo a las decisiones sobre las tomografías computarizadas y automatizar las operaciones del hospital. Mientras tanto,El hospital de Zhongnan, en China, utiliza un intérprete de tomografía computarizada impulsado por la IA que identifica la COVID-19 cuando los radiólogos no están disponibles. Se establece el hospital Wuhan Wuchang de Chinaun hospital de campaña inteligente compuesto en su mayoría por robots. Los signos vitales de los pacientes se monitorizaron mediante termómetros conectados y dispositivos tipo pulsera. Los robots inteligentes entregaron medicamentos y alimentos a los pacientes, lo que alivió la exposición de los médicos al virus y alivió la carga de trabajo de los trabajadores de la salud que estaban agotados. Y en Corea del Sur, elpublicado por el gobierno una aplicación que permite a los usuarios denunciar los síntomas por sí mismos y les alerta si abandonan una «zona de cuarentena» para frenar el impacto de los «superpropagadores» que, de otro modo, infectarían a grandes poblaciones.
La transformación digital ahora
Eldifundir de la COVID-19 está agotando los sistemas operativos de la atención médica y más allá. Hemos visto escasez de todo, desde máscaras y guantes hastaventiladores y desde la capacidad de la sala de emergencias hasta las camas de la UCI y la velocidad y la fiabilidad de la conectividad a Internet. La razón es a la vez simple y aterradora: nuestra economía y nuestros sistemas de salud están orientados a gestionar una demanda lineal e incremental, mientras que el virus crece a un ritmo exponencial. Nuestro sistema nacional de salud no puede hacer frente a este tipo de demanda explosiva sin la adopción rápida y a gran escala de modelos operativos digitales.
Mientras nos esforzamos por frenar la propagación del virus, podemos optimizar nuestros mecanismos de respuesta digitalizando tantos pasos como sea posible. Esto se debe a que los procesos tradicionales (aquellos que dependen de que las personas funcionen en la ruta crítica del procesamiento de señales) están limitados por el ritmo al que podemos capacitar, organizar y desplegar la mano de obra humana. Además, los procesos tradicionales ofrecen una rentabilidad decreciente a medida que se escalan. Por otro lado,los sistemas digitales se pueden ampliar sin esas restricciones, a velocidades prácticamente infinitas. Los únicos obstáculos teóricos son la potencia de cálculo y la capacidad de almacenamiento, y tenemos de sobra de ambas. Los sistemas digitales pueden seguir el ritmo del crecimiento exponencial.
Es importante destacar que la IA para el cuidado de la salud debe equilibrarse con el nivel adecuado de experiencia clínica humana a la hora de tomar las decisiones finales, a fin de garantizar que ofrecemos una atención segura y de alta calidad. En muchos casos, el razonamiento clínico y la toma de decisiones humanos no pueden sustituirse fácilmente por la IA, sino que la IA es una ayuda para la toma de decisiones que ayuda a las personas a mejorar la eficacia y la eficiencia.
La transformación digital en el cuidado de la salud ha ido a la zaga de otros sectores. Nuestra respuesta actual a Covid ha acelerado la adopción y la ampliación de las herramientas virtuales y de IA. Desde los bots de IA desplegados por Providence and Partners HealthCare hasta el hospital de campaña inteligente de Wuhan, se emplea una rápida transformación digital para hacer frente a la creciente amenaza de la Covid. Esperamos y anticipamos que, cuando la COVID-19 se asiente, hayamos transformado la forma en queofrecer atención médica en el futuro.