Actualidad
Robots y Atención Primaria. Nuevos compañeros para la toma de decisiones
Fecha de publicación: 12 de febrero de 2019
La Inteligencia Artificial (IA) ha tenido un desarrollo creciente en las últimas décadas y de forma más evidente en los últimos años. Su objetivo es conseguir que las máquinas vayan adquiriendo habilidades propias de los seres humanos, como por ejemplo, la automatización en la toma de decisiones (mediante redes neuronales), la realización de tareas complejas (mediante el campo de la robótica), la imitación del pensamiento lógico (con el estudio de sistemas expertos) o la emulación de manera racional del comportamiento humano (sistemas inteligentes) (1).
El eterno dilema, basado, ciertamente, en la imagen popular vertida por la cultura relacionada con la ciencia ficción a partir de la década de los años 60 del siglo XX, es el de la pregunta sobre si las máquinas lograrán sustituir al ser humano. Se han obtenido grandes logros, ciertamente, como por ejemplo el haber conseguido sistemas complejos de predicción que la predicción de epidemias que se podrían aplicar a la salud pública o a la salud individual en casos de tomas de decisiones complejas.
Respecto a la predicción de epidemias tenemos el ejemplo de GoogleFlu, un sistema de Google que utilizando los registros existentes en su buscador (BigData) y aplicando un algoritmo podía prever el pico de epidemia gripal y su intensidad en algunos regiones a nivel mundial. La primera publicación que se hizo para explicar el funcionamiento de este sistema fue en la revista Nature (2) y la firmaron los ingenieros de Google y epidemiólogos de los diversos CDC. La idea tuvo cierto impacto y generó debate a nivel internacional. Los dos años siguientes fueron seguidos por numerosas publicaciones que hacían referencia a otros procesos epidémicos y en diferentes localizaciones del mundo (3,4). A pesar de que en un principio el sistema fue valorado de forma muy positiva, tras unos años la aplicación empezó a tener resultados esperados bastante discrepantes con los obtenidos en la realidad. Entre los elementos más discordantes, había la manera en que se sobredimensionaban los picos epidémicos gripales. Así, en la temporada 2011-2012 el sistema de Google, sobreestimó la epidemia en un 50% y en la temporada siguiente hasta en un 100%. (5)
Uno de los últimos estudios publicados respecto a la Inteligencia Artificial hace referencia a la toma de decisiones individuales a través de un ensayo clínico donde un sistema experto es capaz de tomar decisiones sobre la indicación de revascularización en un paciente concreto con un episodio de cardiopatía isquémica a partir de un registro electrocardiográfico de 12 derivaciones. (6)
A partir de aquí, podemos reflexionar sobre si la capacidad de empatía o de comunicación de las máquinas podrán en un futuro ser similares a las de los profesionales, o si la confianza de un paciente hacia una máquina llegará a aumentar tanto que nuestra profesión pueda ponerse en riesgo. Por el momento creo que estos sistemas son más aliados que enemigos.
Los sistemas inteligentes han tenido un gran desarrollo en otros campos sociales no sanitarios y la mayoría de estas innovaciones tecnológicas se utilizan de forma muy habitual e intensa en el mundo de la banca y finanzas. De esta forma, y dependiendo de las capacidades de estos sistemas en estos entornos económicos, se han creado una serie de etapas interesantes que pueden aplicarse a cualquier campo donde se comiencen a usar elementos de Inteligencia Artificial (7)
Estas son:
Estos sistemas de ayuda en la toma de decisiones complejas no solamente pueden ser de gran utilidad en un nivel asistencial muy especializado, sino que posiblemente tengan muchas posibilidades en otros niveles del aspecto clínico. Precisamente y como es bien sabido, una parte asistencial importante en Atención Primaria es la comunicación con el paciente, sin una comunicación fluida es muy difícil realizar una buena anamnesis y ésta se ve imposibilitada si existen factores idiomáticos o culturales que sitúen a una distancia comunicativa muy lejana al médico y al paciente.
Diversos proyectos en IA han estudiado este ámbito a nivel de comunicación emocional, tanto desde una perspectiva técnica como cultural, social y lingüística. Un gran ejemplo de ello es el Proyecto Kristina, un proyecto de investigación financiado por la Unión Europea, dentro del programa estratégico HORIZON 2020. El objetivo que durante tres años ha perseguido KRISTINA ha sido el de convertirse en un asistente virtual en el ámbito de la atención sanitaria que en un futuro próximo permita evitar las barreras lingüísticas cuando se atiendan a pacientes de otras culturas - sobretodo pensando en las comunidades de personas migrantes - y, por tanto, su aplicación prioritaria será la de brindar una atención a las personas inmigrantes que tienen dificultades para superar estas barreras. (8) Para conseguirlo, el asistente virtual Kristina tiene un interfaz con apariencia humana que se ejecuta a través de un programa específico en el ordenado de la consulta del profesional. Como característica especial de Kristina, conviene destacar que el objetivo de este agente humano virtual es el de facilitar la comunicación con el médico de familia de manera que el paciente haya podido preguntar previamente desde su casa la duda que no se atreve/no sabe cómo resolver presencialmente en la consulta.
Uno de los objetivos que se persiguen aplicando sistemas de Inteligencia Artificial en la conversación emocional es el de cambiar las actitudes humanas, en el sentido de hacer que el proceso de compartir información sea más eficaz. Sin embargo, como vemos a diario con la entrevista clínica, una buena conversación puede provocar cambios en la forma de actuar. Este hecho, aplicado a la salud, representa un amplio campo por recorrer, que puede llevar a destinos muy positivos. Este es el caso de otra propuesta de aplicación de la IA, el proyecto DejaloBot, un ensayo clínico pragmático que se está desarrollando en el entorno de Atención Primaria donde se intenta valorar el papel de un sistema experto que se comunica con el paciente a través de un robot conversacional alojado en una aplicación. Se trata del primer ensayo clínico realizado en nuestro entorno donde va a valorarse la eficacia frente a la consulta tradicional del médico/enfermera en el proceso de deshabituación. (9) Este trabajo se realiza a través de una beca de los Fondos de Investigación Sanitaria (FIS) PI17/01942 del Instituto de Salud Carlos III. El trabajo de campo está actualmente en marcha y se esperan tener resultados parciales en unos meses.
Si los dos proyectos anteriores tienen una proyección fundamentalmente asistencial o relacionada con la asistencia existe otro proyecto muy interesante en relación con la formación continuada o con la formación puntual básica para la toma de decisiones. Se trata del proyecto SalusOne un proyecto global formativo desarrollado por la empresa SalusPlay y dirigido inicialmente al conocimiento enfermero. Dentro de este existe una interesante herramienta denominada SalusBot (10) que se trata de un robot conversacional al que el usuario accede a través de una aplicación móvil específica (en este momento para Android pero en breve también para iOS) o un sistema a través de la web. Al tratarse de un sistema experto, el robot va a ir aprendiendo con el uso y la resolución de preguntas previas cuyas respuestas son verificadas y valoradas por un equipo amplio de profesionales que son los que ofrecen la retroalimentación a la IA para que vaya “adquiriendo conocimientos”.
Hace tan solo unos años pensábamos en la búsqueda semántica como una de las soluciones para acceder a información de calidad, es decir que los buscadores no sólo localizaran una secuencia de letras, sino que, de alguna forma, “interpretaran” el concepto de nuestra búsqueda. Esto va a poder conseguirse a través de la IA y posiblemente los chatbots o robots conversacionales sean las herramientas que usemos para ello de manera que ante una pregunta sean capaces de encontrarnos la solución o soluciones más adecuadas.
Las ventajas de los sistemas de inteligencia artificial son muchísimas. Entre ella destacan:
Entre las desventajas de la Inteligencia Artificial, podríamos hablar de que una de ellas es la sensación que nos produce imaginarnos su gran potencialidad. Podríamos describir esta sensación ante lo desconocido como miedo. Pero, ¿deberíamos realmente sentir miedo? Constantemente, los humanos nos enfrentamos a nuevos paradigmas, y lo hacemos día a día. En ese sentido, en nuestra búsqueda constante de información, vamos dejando rastros y es fácil seguir nuestro rumbo en caso de que nuestra privacidad no esté bien protegida. Esta información que vamos dejando, por separado, va creando un conjunto que nos define y que genera nuestra huella digital, nuestro perfil. La lucha por conseguir acceder a la gestión de BigData y por la obtención de datos (cualquier tipo de dato) por parte de las grandes empresas ha destapado muchos escándalos en los últimos años (11) y nos hemos planteado donde están los límites de nuestra privacidad; por esto es importante regular como sociedad hasta dónde podemos llegar. Hay que tener en cuenta que el acceso a nuestros datos y a nuestra huella digital puede tener graves consecuencias a la hora de controlar nuestros patrones de consumo, la información que recibimos y, en definitiva, la percepción de la realidad que tenemos. ¿Nos llegaremos a enamorar de nuestro sistema operativo? (12) u ocurrirá todo lo contrario… ¿rechazaremos los sistemas no humanos que tienen ese “inquietante” parecido con nosotros? (13).
Parece un hecho evidente que las herramientas que nos ofrece la IA son más eficaces cuanto más cerrado es el campo de conocimiento sobre el que se aplican. Estas herramientas pueden convertirse en grandes aliados a la hora de gestionar el conocimiento que contienen las organizaciones.
Bibliografía
El eterno dilema, basado, ciertamente, en la imagen popular vertida por la cultura relacionada con la ciencia ficción a partir de la década de los años 60 del siglo XX, es el de la pregunta sobre si las máquinas lograrán sustituir al ser humano. Se han obtenido grandes logros, ciertamente, como por ejemplo el haber conseguido sistemas complejos de predicción que la predicción de epidemias que se podrían aplicar a la salud pública o a la salud individual en casos de tomas de decisiones complejas.
Respecto a la predicción de epidemias tenemos el ejemplo de GoogleFlu, un sistema de Google que utilizando los registros existentes en su buscador (BigData) y aplicando un algoritmo podía prever el pico de epidemia gripal y su intensidad en algunos regiones a nivel mundial. La primera publicación que se hizo para explicar el funcionamiento de este sistema fue en la revista Nature (2) y la firmaron los ingenieros de Google y epidemiólogos de los diversos CDC. La idea tuvo cierto impacto y generó debate a nivel internacional. Los dos años siguientes fueron seguidos por numerosas publicaciones que hacían referencia a otros procesos epidémicos y en diferentes localizaciones del mundo (3,4). A pesar de que en un principio el sistema fue valorado de forma muy positiva, tras unos años la aplicación empezó a tener resultados esperados bastante discrepantes con los obtenidos en la realidad. Entre los elementos más discordantes, había la manera en que se sobredimensionaban los picos epidémicos gripales. Así, en la temporada 2011-2012 el sistema de Google, sobreestimó la epidemia en un 50% y en la temporada siguiente hasta en un 100%. (5)
Uno de los últimos estudios publicados respecto a la Inteligencia Artificial hace referencia a la toma de decisiones individuales a través de un ensayo clínico donde un sistema experto es capaz de tomar decisiones sobre la indicación de revascularización en un paciente concreto con un episodio de cardiopatía isquémica a partir de un registro electrocardiográfico de 12 derivaciones. (6)
A partir de aquí, podemos reflexionar sobre si la capacidad de empatía o de comunicación de las máquinas podrán en un futuro ser similares a las de los profesionales, o si la confianza de un paciente hacia una máquina llegará a aumentar tanto que nuestra profesión pueda ponerse en riesgo. Por el momento creo que estos sistemas son más aliados que enemigos.
Los sistemas inteligentes han tenido un gran desarrollo en otros campos sociales no sanitarios y la mayoría de estas innovaciones tecnológicas se utilizan de forma muy habitual e intensa en el mundo de la banca y finanzas. De esta forma, y dependiendo de las capacidades de estos sistemas en estos entornos económicos, se han creado una serie de etapas interesantes que pueden aplicarse a cualquier campo donde se comiencen a usar elementos de Inteligencia Artificial (7)
Estas son:
- Sobre el año 2010. Herramientas digitales sencillas no inteligentes que dan respuesta a las preguntas más frecuentes planteadas por los usuarios de una plataforma, producto o sistema. Normalmente se nutren de una base de datos estructurada y disminuyen el tiempo de asistencia al cliente/usuario por parte del profesional que las utilizaba, evitando tareas repetidas.
- Sobre el año 2014 se empiezan a desarrollar las plataformas conversacionales que están alimentadas por bases de datos estructuradas y no estructuradas. Poseen un sistema de aprendizaje progresivo con capacidad de procesamiento básico de lenguaje natural.
- Sobre el año 2017 se crean los asistentes digitales, capaces de tomar decisiones lógicas y de iniciar conversación con el usuario a través de múltiples formas. Reconocen el lenguaje natural tanto el oral como el escrito.
- ¿Y qué nos depara el futuro? Posiblemente el siguiente paso sea la conversación emocional donde el sistema pueda usar capacidades avanzadas de procesamiento de voz y lenguaje natural junto con análisis de sentimientos para medir el tono, las emociones y el acento de voz para ofrecer soluciones que están profundamente personalizadas para el contexto general de la conversación. El desarrollo de capacidades cognitivas y ofertas profundamente personalizadas es clave para pasar al siguiente nivel de estructura conversacional.
Estos sistemas de ayuda en la toma de decisiones complejas no solamente pueden ser de gran utilidad en un nivel asistencial muy especializado, sino que posiblemente tengan muchas posibilidades en otros niveles del aspecto clínico. Precisamente y como es bien sabido, una parte asistencial importante en Atención Primaria es la comunicación con el paciente, sin una comunicación fluida es muy difícil realizar una buena anamnesis y ésta se ve imposibilitada si existen factores idiomáticos o culturales que sitúen a una distancia comunicativa muy lejana al médico y al paciente.
Diversos proyectos en IA han estudiado este ámbito a nivel de comunicación emocional, tanto desde una perspectiva técnica como cultural, social y lingüística. Un gran ejemplo de ello es el Proyecto Kristina, un proyecto de investigación financiado por la Unión Europea, dentro del programa estratégico HORIZON 2020. El objetivo que durante tres años ha perseguido KRISTINA ha sido el de convertirse en un asistente virtual en el ámbito de la atención sanitaria que en un futuro próximo permita evitar las barreras lingüísticas cuando se atiendan a pacientes de otras culturas - sobretodo pensando en las comunidades de personas migrantes - y, por tanto, su aplicación prioritaria será la de brindar una atención a las personas inmigrantes que tienen dificultades para superar estas barreras. (8) Para conseguirlo, el asistente virtual Kristina tiene un interfaz con apariencia humana que se ejecuta a través de un programa específico en el ordenado de la consulta del profesional. Como característica especial de Kristina, conviene destacar que el objetivo de este agente humano virtual es el de facilitar la comunicación con el médico de familia de manera que el paciente haya podido preguntar previamente desde su casa la duda que no se atreve/no sabe cómo resolver presencialmente en la consulta.
Uno de los objetivos que se persiguen aplicando sistemas de Inteligencia Artificial en la conversación emocional es el de cambiar las actitudes humanas, en el sentido de hacer que el proceso de compartir información sea más eficaz. Sin embargo, como vemos a diario con la entrevista clínica, una buena conversación puede provocar cambios en la forma de actuar. Este hecho, aplicado a la salud, representa un amplio campo por recorrer, que puede llevar a destinos muy positivos. Este es el caso de otra propuesta de aplicación de la IA, el proyecto DejaloBot, un ensayo clínico pragmático que se está desarrollando en el entorno de Atención Primaria donde se intenta valorar el papel de un sistema experto que se comunica con el paciente a través de un robot conversacional alojado en una aplicación. Se trata del primer ensayo clínico realizado en nuestro entorno donde va a valorarse la eficacia frente a la consulta tradicional del médico/enfermera en el proceso de deshabituación. (9) Este trabajo se realiza a través de una beca de los Fondos de Investigación Sanitaria (FIS) PI17/01942 del Instituto de Salud Carlos III. El trabajo de campo está actualmente en marcha y se esperan tener resultados parciales en unos meses.
Si los dos proyectos anteriores tienen una proyección fundamentalmente asistencial o relacionada con la asistencia existe otro proyecto muy interesante en relación con la formación continuada o con la formación puntual básica para la toma de decisiones. Se trata del proyecto SalusOne un proyecto global formativo desarrollado por la empresa SalusPlay y dirigido inicialmente al conocimiento enfermero. Dentro de este existe una interesante herramienta denominada SalusBot (10) que se trata de un robot conversacional al que el usuario accede a través de una aplicación móvil específica (en este momento para Android pero en breve también para iOS) o un sistema a través de la web. Al tratarse de un sistema experto, el robot va a ir aprendiendo con el uso y la resolución de preguntas previas cuyas respuestas son verificadas y valoradas por un equipo amplio de profesionales que son los que ofrecen la retroalimentación a la IA para que vaya “adquiriendo conocimientos”.
Hace tan solo unos años pensábamos en la búsqueda semántica como una de las soluciones para acceder a información de calidad, es decir que los buscadores no sólo localizaran una secuencia de letras, sino que, de alguna forma, “interpretaran” el concepto de nuestra búsqueda. Esto va a poder conseguirse a través de la IA y posiblemente los chatbots o robots conversacionales sean las herramientas que usemos para ello de manera que ante una pregunta sean capaces de encontrarnos la solución o soluciones más adecuadas.
Las ventajas de los sistemas de inteligencia artificial son muchísimas. Entre ella destacan:
- Su curva de aprendizaje es muy rápida. Al poder alimentarse de contenido estructurado y no estructurado podemos disponer de cantidades ingentes de datos (lo que llamamos BigData) que la red neuronal va adquiriendo a gran velocidad. De esta forma podemos ir formando a un experto en una cantidad muy corta de tiempo.
- El sistema experto no humano trabaja sin agotamiento, 24 horas al día, 365 días al año.
- La capacidad de respuesta a su interlocutor es inmediata.
- El acceso al sistema será a través de una herramienta cotidiana (teléfono móvil, vehículo, un altavoz en nuestro salón...).
- No dirigiremos a él a través de un lenguaje natural y podrá interpretar y reconocer órdenes escritas y verbales e incluso en un futuro podrá interpretar hasta nuestro “tono de voz”.
Entre las desventajas de la Inteligencia Artificial, podríamos hablar de que una de ellas es la sensación que nos produce imaginarnos su gran potencialidad. Podríamos describir esta sensación ante lo desconocido como miedo. Pero, ¿deberíamos realmente sentir miedo? Constantemente, los humanos nos enfrentamos a nuevos paradigmas, y lo hacemos día a día. En ese sentido, en nuestra búsqueda constante de información, vamos dejando rastros y es fácil seguir nuestro rumbo en caso de que nuestra privacidad no esté bien protegida. Esta información que vamos dejando, por separado, va creando un conjunto que nos define y que genera nuestra huella digital, nuestro perfil. La lucha por conseguir acceder a la gestión de BigData y por la obtención de datos (cualquier tipo de dato) por parte de las grandes empresas ha destapado muchos escándalos en los últimos años (11) y nos hemos planteado donde están los límites de nuestra privacidad; por esto es importante regular como sociedad hasta dónde podemos llegar. Hay que tener en cuenta que el acceso a nuestros datos y a nuestra huella digital puede tener graves consecuencias a la hora de controlar nuestros patrones de consumo, la información que recibimos y, en definitiva, la percepción de la realidad que tenemos. ¿Nos llegaremos a enamorar de nuestro sistema operativo? (12) u ocurrirá todo lo contrario… ¿rechazaremos los sistemas no humanos que tienen ese “inquietante” parecido con nosotros? (13).
Parece un hecho evidente que las herramientas que nos ofrece la IA son más eficaces cuanto más cerrado es el campo de conocimiento sobre el que se aplican. Estas herramientas pueden convertirse en grandes aliados a la hora de gestionar el conocimiento que contienen las organizaciones.
Bibliografía
- Brewka G. Artificial intelligence—a modern approach by Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice Hall. Series in Artificial Intelligence, Englewood Cliffs, NJ. Knowl Eng Rev. marzo de 1996;11(01):78.
- Ginsberg J, Mohebbi MH, Patel RS, Brammer L, Smolinski MS, Brilliant L. Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature. 19 de febrero de 2009;457(7232):1012-4.
- Valdivia A, Monge-Corella S. Diseases tracked by using Google trends, Spain. Emerg Infect Dis. enero de 2010;16(1):168.
- Wilson N, Mason K, Tobias M, Peacey M, Huang QS, Baker M. Interpreting Google flu trends data for pandemic H1N1 influenza: the New Zealand experience. Euro Surveill Bull Eur Sur Mal Transm Eur Commun Dis Bull. 5 de noviembre de 2009;14(44).
- Lazer D, Kennedy R, King G, Vespignani A. The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Science. 14 de marzo de 2014;343(6176):1203-5.
- Goto S, Kimura M, Katsumata Y, Goto S, Kamatani T, Ichihara G, et al. Artificial intelligence to predict needs for urgent revascularization from 12-leads electrocardiography in emergency patients. Minamino T, editor. PLOS ONE. 9 de enero de 2019;14(1):e0210103.
- Chatbots in banking | AI chatbots | Conversational banking [Internet]. [citado 30 de enero de 2019]. Disponible en: https://www.pwc.in/consulting/financial-services/fintech/fintech-insights/chatbot-the-intelligent-banking-assistant.html
- KRISTINA A Knowledge-Based Information Agent with Social Competence and Human Interaction Capabilities [Internet]. [citado 28 de enero de 2019]. Disponible en: http://kristina-project.eu/en/
- DejaloBot – ¿Es posible que un chatbot nos ayude a dejar de fumar? [Internet]. [citado 28 de enero de 2019]. Disponible en: https://dejalobot.es/wordpress/
- Salusone [Internet]. Salusone. [citado 30 de enero de 2019]. Disponible en: https://www.salusone.app/
- Esto es todo lo que debes saber sobre el escándalo de Facebook y la filtración de datos de Cambridge Analytica [Internet]. [citado 30 de enero de 2019]. Disponible en: https://www.europapress.es/portaltic/socialmedia/noticia-esto-todo-debes-saber-escandalo-facebook-filtracion-datos-cambridge-analytica-20180321132211.html
- Her (2013) - FilmAffinity [Internet]. [citado 30 de enero de 2019]. Disponible en: https://www.filmaffinity.com/es/film889720.html
- Un valle muy inquietante. Sobre robótica antropomórfica – Grupo de Nuevas Tecnologías de la SoMaMFyC [Internet]. [citado 30 de enero de 2019]. Disponible en: https://nuevastecsomamfyc.wordpress.com/2018/06/12/un-valle-muy-inquietante-sobre-robotica-antropomorfica/
_1.png )
