Con el incremento permanente de los costos en salud, asociado a la cada vez menor cantidad de profesionales dedicados a cuidar la salud humana, la inteligencia artificial está ocupando un rol creciente en esta área con la expectativa de lograr mayor eficiencia y precisión. Hasta ahora, la IA había aportado muchísimo en el área radiológica, reconociendo imágenes no detectables con otros métodos, al igual que en las áreas de la investigación y el descubrimiento de nuevos medicamentos. Sin embargo, los elementos que usamos a diario, como las computadoras, los robots y el ChatGPT están entrando en una nueva etapa orientada a pensar como humanos, hecho que los lleva a ocupar un nuevo rol de vanguardia en la atención médica, trabajando cerca de los profesionales de la salud, fundamentalmente en la toma de decisiones. Esta nueva modalidad de aplicación de la IA se denomina “Agentes de Inteligencia Artificial”, que pueden definirse como entidades independientes de software o programas, que recogen información de su entorno a través de sensores, la recopilan, la procesan y ejecutan una acción a través de efectores o actuadores para lograr una meta deseada. Estas decisiones son autónomas, sin intervención humana. En otras palabras, un agente de IA es cualquier sistema que realice tareas de forma inteligente, como si tuviera una mente capaz de pensar, aprender y adaptarse a diferentes situaciones. Estos agentes pueden ser desde simples algoritmos hasta sistemas complejos que utilizan aprendizaje automático, redes neuronales y razonamiento lógico. Una de las características es que, mientras realizan acciones para lograr sus objetivos, aprenden y se adaptan permanentemente a través de la retroalimentación, simulando un pensamiento similar al humano para resolver problemas complejos, todo ello sin necesidad de intervención humana directa. Como relata el trabajo de Kian A Huang y Col. en su trabajo*, frente a un caso clínico en su etapa diagnóstica el agente de IA recopila datos, es decir, recoge información médica relevante sobre el paciente (valores de laboratorio, historial médico, examen físico, etc.). Esta información se procesa, interpreta y se genera un diagnóstico de posibles enfermedades. Para esto, el agente de IA emplea estrategias de conocimiento, y de razonamiento para establecer el diagnóstico y la posible causa. El último paso del proceso es la reflexión, que sirve como retroalimentación para evaluar la eficacia y la calidad del diagnóstico final del médico.
La inteligencia artificial basada en agentes representa el futuro de la eficiencia en el ámbito de la atención médica. Los agentes inteligentes ofrecen el potencial de mejorar las decisiones clínicas, razón por la que día a día se va incorporando más en la atención médica. En poco tiempo, cuando el paciente concurra a atenderse, un ChatGPT lo interrogará en cuanto a síntomas y, cuando entre al consultorio, el médico recibirá en su computadora el interrogatorio con tres posibles diagnósticos y las posibilidades terapéuticas según cada caso. Con la IA en salud, se busca rapidez, eficacia y además reducción de costos.
En la actualidad, algunas de las ventajas de la IA son la integración de la información, la automatización de actividades repetitivas, la identificación de errores de prescripción y de efectos adversos a fármacos, y el aumento de la autonomía de los pacientes para el tratamiento de padecimientos frecuentes y de bajo riesgo de complicaciones.
Para cumplir estos objetivos, resulta esencial la integración de las fortalezas de los agentes inteligentes con la experiencia de los profesionales de la salud. La colaboración entre ambas disciplinas es crucial para garantizar el desarrollo y la implementación éticos de la IA en la atención médica.
A medida que la IA se va integrando cada vez más en la atención médica, es fundamental comprender el papel de los agentes inteligentes y los médicos. Si bien los agentes inteligentes ofrecen el potencial de mejorar las decisiones clínicas, enfrentan desafíos como el sesgo de los conjuntos de datos, en contraste con la adaptabilidad y la comprensión contextual de los médicos.
En el futuro, promete mejorar la precisión del diagnóstico y los resultados de los pacientes. Esta integración requiere incorporar conceptos de IA en la educación médica y fomentar la confianza entre los médicos y los sistemas de IA. Al priorizar la equidad y la atención centrada en el paciente, la fusión de los seres humanos y la IA puede impulsar la prestación de servicios de atención médica hacia una nueva era de eficacia y eficiencia.
Ilustración: Matías Roffe
*“Arquitectura de agentes de inteligencia artificial y toma de decisiones clínicas en el sector sanitario, con funciones avanzadas como retención de memoria, planificación predictiva, integración de herramientas y acción autónoma, estos agentes transforman los flujos de trabajo fragmentados en procesos coordinados y proactivos que generan un impacto inmediato”.
