La inteligencia artificial (IA) representa una valiosa herramienta que podría utilizarse para mejorar la seguridad de la asistencia, tanto dentro como fuera del hospital, al proporcionar soluciones para predecir daños, recopilar una variedad de datos, tanto nuevos como ya disponibles, y como parte de las iniciativas de mejora de la calidad.
Los acontecimientos adversos relacionados con una atención insegura representan una de las diez principales causas de muerte y discapacidad en todo el mundo, y entre un tercio y la mitad parecen prevenibles. Las inversiones para reducir los daños pueden suponer un ahorro considerable y, lo que es más importante, mejorar los resultados de los pacientes.
Entre los principales eventos adversos en la atención sanitaria se encuentran: las infecciones asociadas a la atención sanitaria, los eventos adversos por medicamentos, la tromboembolia venosa, las complicaciones quirúrgicas, las úlceras por presión, las caídas, la descompensación y los errores de diagnóstico.
Un reciente estudio publicado por la revista npj Digital Medicine, evalúa el potencial de la IA para mejorar la seguridad del paciente en estos ocho dominios de daño, analizando las diferentes aplicaciones para la predicción, prevención o detección temprana de eventos adversos. La publicación considera el resultado de 392 estudios, proporcionando numerosos ejemplos de cómo se ha aplicado la IA dentro de cada ámbito, utilizando diversos tipos de tecnologías de detección: monitorización de signos vitales, dispositivos portátiles, sensores de presión y visión por ordenador.
Las técnicas de IA, como el aprendizaje automático (ML), pueden aprovecharse para ofrecer una predicción del riesgo clínico que mejore la seguridad del paciente. Los algoritmos de ML basados en datos tienen ventajas sobre los enfoques basados en reglas para la predicción de riesgos, ya que permiten la consideración simultánea de múltiples fuentes de datos para identificar predictores y resultados. Las organizaciones sanitarias están implementando cada vez más el ML y otras formas de IA para mejorar la atención y los resultados de los pacientes. Sin embargo, para lograr un impacto sustancial en la seguridad y la reducción de los costes asociados a los problemas de seguridad, será necesario que estas tecnologías tengan una mayor aceptación en todo el ecosistema, incluidas las agencias reguladoras y el mercado.
En definitiva, la IA puede proporcionar apoyo a la toma de decisiones identificando a los pacientes con alto riesgo de sufrir daños en el hospital para orientar las estrategias de prevención e intervención temprana. Del mismo modo, la IA puede aplicarse en entornos ambulatorios, comunitarios y domiciliarios. Cuando se combinan con enfoques digitales, estas tecnologías pueden mejorar la comunicación entre los pacientes y los profesionales sanitarios para reducir la frecuencia de los daños evitables. Aunque los datos existentes serán útiles, se dispondrá de nuevos datos a través de tecnologías como los sensores, que deberían mejorar las predicciones.
Para que la IA sea eficaz, la aplicación de los análisis basados en datos requerirá que las organizaciones desarrollen, apoyen e iteren los flujos de trabajo de los médicos, los equipos y los sistemas para lograr mejoras continuas en la seguridad de los pacientes.
Fuente: npj digital medicine