Para prepararse para una consulta, el Dr. Alexander Ryu, médico de medicina interna de Mayo Clinic, a menudo debe revisar decenas o incluso cientos de páginas de historiales médicos.
Muchos pacientes acuden a esta prestigiosa clínica en busca de una tercera o cuarta opinión, trayendo consigo documentos desordenados provenientes de otros sistemas de salud. Una nueva herramienta de inteligencia artificial está ayudando a los médicos a analizar estos registros con mayor rapidez: genera resúmenes relevantes del paciente, organiza los documentos cronológicamente y facilita su búsqueda.
El Dr. Ryu señaló que la herramienta, denominada Record Time, le permite ahorrar entre 5 y 30 minutos de preparación por consulta, dependiendo de la complejidad del caso. Y ese es tiempo que puede dedicar a interactuar directamente con el paciente. Además, Record Time ayuda a garantizar que no se pasen por alto detalles importantes —quizás ocultos en el expediente— que podrían influir en las recomendaciones de tratamiento y pruebas.
“Recibimos un volumen enorme de estos registros, decenas de millones de páginas al año, y necesitábamos una forma de localizar la información importante en ellos”, afirmó el Dr. Ryu, quien también se desempeña como vicepresidente de innovación del Departamento de Medicina de Mayo Clinic.
Las aplicaciones relacionadas con la salud son consideradas una de las áreas de innovación más prometedoras para la IA. Google, OpenAI, Anthropic y otras empresas han lanzado funciones de chatbot que actúan como asistentes de salud, y decenas de millones de personas recurren a la IA para resolver dudas médicas. Los líderes de Silicon Valley también suelen hacer afirmaciones audaces sobre la capacidad de la IA para curar el cáncer y otras enfermedades. Sin embargo, estas declaraciones a menudo parecen más estrategias de marketing, dado que los grandes actores del sector se centran principalmente en otras aplicaciones para consumidores y empresas.
Pero “Record Time” es solo una de las formas en que Mayo Clinic —uno de los sistemas hospitalarios más reconocidos del mundo— utiliza la IA con la esperanza de mejorar la atención al paciente y, en última instancia, salvar vidas. El hospital colabora con empresas como Microsoft y Scale AI para aprovechar su enorme volumen de historiales clínicos e investigaciones en el desarrollo de herramientas de IA.
Actualmente, hay unos 150 modelos de IA implementados en el hospital, según el Dr. Matthew Callstrom, radiólogo y director médico del programa de IA generativa de Mayo Clinic.
El uso de la IA en el ámbito sanitario no está exento de polémica, ya que plantea importantes interrogantes sobre la precisión y la privacidad de los pacientes.
Traci Tamiko Eto, exdirectora de operaciones de investigación de Mayo Clinic, demandó al hospital a principios de este mes: alegó haber sufrido represalias por expresar su preocupación sobre la privacidad y la supervisión de algunos sistemas de IA de la institución.
Andrea Kalmanovitz, portavoz de Mayo Clinic, declaró que el hospital no hace comentarios sobre litigios en curso, pero señaló que está “comprometido con el desarrollo y la implementación responsables de la IA, integrando la privacidad, la seguridad, la transparencia y el cumplimiento normativo en todos los procesos”.
“Nuestras actividades de investigación e innovación clínica se llevan a cabo de conformidad con las leyes y normativas vigentes, y mantenemos nuestro firme compromiso de honrar la confianza que los pacientes depositan en nosotros y de respetar su privacidad”, afirmó Kalmanovitz en un comunicado.
Parte de lo que hace que la IA sea tan útil en la salud y la medicina es que esta tecnología destaca en la identificación de tendencias dentro de grandes volúmenes de datos, señaló Jason Droege, director ejecutivo de Scale AI, empresa que colaboró con Mayo Clinic para desarrollar Record Time.
“La IA puede intervenir y realizar gran parte de la labor tediosa que llevan a cabo médicos altamente especializados o profesionales de la salud, agilizando así el proceso: se logran diagnósticos más precisos y rápidos, lo que permite tratar a más personas”, afirmó. “En este sector, gran parte de la actividad de médicos, enfermeros y otros profesionales consiste en el reconocimiento de patrones”.
Callstrom declaró a CNN que se convenció del potencial de la IA en 2016, al observar cómo esta tecnología podía ayudar a los radiólogos a identificar signos sutiles y tempranos de alerta de cáncer en pruebas de imagen.
Actualmente, Mayo Clinic lleva a cabo un ensayo clínico para determinar si la IA puede ayudar a identificar a pacientes con riesgo de padecer cáncer de páncreas o que ya lo presentan en una fase inicial; una aplicación que, según el hospital, permitiría detectar la enfermedad años antes que mediante los métodos de diagnóstico habituales. Hoy en día, a menudo el cáncer de páncreas no se diagnostica hasta que se ha propagado a nivel regional o ha desarrollado metástasis, momento en el que la tasa de supervivencia a cinco años ronda el 9 %, explicó Callstrom.
El hospital también ha utilizado con éxito la IA para analizar los ritmos cardíacos de los pacientes y determinar si alguien podría desarrollar fibrilación auricular, una afección que puede provocar coágulos sanguíneos y accidentes cerebrovasculares.
“Para aquellos pacientes en los que realmente se detecta e identifica, el impacto puede cambiarles la vida”, afirmó Callstrom.
Para desarrollar herramientas de IA, Mayo Clinic reúne a expertos en tecnología con médicos o profesionales clínicos para decidir qué problemas médicos deben abordarse. Una parte importante del trabajo de Callstrom consiste en garantizar que las herramientas de IA de Mayo Clinic sean precisas y cuenten con la confianza tanto de los pacientes como de los médicos.
Las herramientas de IA son sometidas al mismo proceso que un ensayo clínico, explicó. En primer lugar, se prueban con un grupo reducido de pacientes bajo la supervisión de médicos. Se mide su rendimiento y, posteriormente, las pruebas se amplían a una población mayor.
Una vez que una herramienta se implementa a gran escala, Mayo Clinic continúa supervisando su funcionamiento.
“Por parte de los médicos… solemos ser escépticos”, comentó Callstrom. “Les damos la opción de probar [una nueva herramienta de IA] y, si les gusta, la utilizan. Si no quieren usarla, no están obligados a hacerlo. Y el mejor indicador de nuestro éxito es la tasa de adopción”.
Callstrom también recibe preguntas frecuentes del personal sobre lo que las herramientas de IA supondrán para los empleos. Hasta ahora, señaló, los puestos de trabajo no están desapareciendo, pero sí están cambiando.
El equipo de enfermería del hospital, por ejemplo, ayudó a desarrollar un sistema de IA que escucha y toma notas durante las consultas con los pacientes. Esto podría reducir a la mitad el tiempo —más de una hora diaria— que dedican a transcribir dichas visitas.
“Lo que permite es que pasen más tiempo hablando con los pacientes”, afirmó Callstrom.
Droege, de Scale, considera que el sector sanitario apenas está empezando a descubrir todo el potencial de la IA, aunque la velocidad de adopción no debería ser necesariamente la máxima prioridad.
“Esas predicciones que aseguran que todo se solucionará en uno o dos años me parecen tremendamente ambiciosas”, comentó. “El criterio fundamental es la calidad de la atención, y luego la velocidad… en el ámbito sanitario, lo que se busca es acertar, y hacerlo lo más rápido posible”.
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