Consenso RAISE como no hacer daño y mucho bien con la IA en salud

Alejandro Hernández Arango. MD MSc Internista, Medicina Digital. Miembro Fundador AIpocrates.

En los recientes congresos de Medicina Interna de la Universidad de Antioquia y de Oncología Pediátrica de la Asociación colombiana de Oncología Pediátrica, tuve la oportunidad de compartir el consenso Internacional RAISE del cual participe como representante de Latinoamérica. Estaba debiéndoles a AIpocrates y a ustedes un resumen practico y aquí está.

Antes de entrar en los puntos prácticos haré honor a la narrativa que contiene el arte de “como no hacer daño” para reflexionar sobre la esencia de nuestra vocación médica. La relación médico-paciente, ese sagrado vínculo tejido con los hilos de la confianza y la comprensión, enfrenta en nuestros días un desafío sin precedentes. La fragmentación de la atención, la gran cantidad de datos clínicos desorganizados, la infinita información médica, nos reta como nunca. La historia clínica de la tercera revolución industrial inventada para facturar nos deja sin el precioso tiempo para escuchar el susurro de las dolencias que se ocultan tras los síntomas de nuestros pacientes. La empatía sobre la cual se construye esta relación pues nos permite sentir el dolor ajeno como propio; es una capacidad mermada con toda la razón en esta era digital. Las pantallas, frías e impersonales, se interponen entre el médico y su paciente, y la calidez del consuelo humano se diluye en el mar de datos que nos llega en cada consulta.

No obstante, en este panorama de distancias emocionales, la inteligencia artificial tiene bastante que sustentar. Esta prodigiosa herramienta, nacida del ingenio humano, tiene el potencial de aliviar nuestra carga cognitiva, liberándonos de la tiranía de lo administrativo para devolvernos al lecho del enfermo.

Antes de empezar no sobra anotar que por encima de la tecnología y el conocimiento, está el ser humano, con sus miedos, sus esperanzas y su inalienable derecho a ser tratado con dignidad.

El consenso RAISE es un resultado de la conferencia Responsible AI for Social and Ethical Healthcare (RAISE), organizada por el Departamento de Informática Biomédica de la Escuela de Medicina de Harvard. El objetivo principal de la conferencia fue generar principios y acciones para el uso responsable de la Inteligencia Artificial en el cuidado de la salud. Además, se resalta la necesidad de aprender de los errores pasados al aplicar nuevas tecnologías y políticas en la medicina.

El consenso RAISE busca estimular una discusión abierta sobre estos temas para informar a los responsables de la formulación de políticas, empresas y sociedades profesionales en la construcción de políticas y prácticas responsables en el uso de esta nueva tecnología.

Así que, si usted está leyendo esta columna y es un legislador o un líder que algo tenga que ver con decisiones importantes de políticas en salud, o tiene un conocido con estas características, le dejo un buen resumen y la bibliografía y obviamente, la misión de conocer estas disertaciones publicadas en revistas de alto impacto precisamente para influir y tener eco.

El evento, cuidadosamente organizado, reunió a líderes de investigación médica de empresas titánicas como Apple, Google y Microsoft, creando un foro vibrante y lleno de expectativas.

La primera jornada se inauguró con una conferencia magistral titulada «Is Health Care the Killer App for Medicine?», impartida por David Cutler, profesor de Economía Aplicada en Harvard. Esta charla estableció un marco conceptual robusto sobre cómo la inteligencia artificial (IA) puede revolucionar la medicina, planteando la pregunta esencial de quién debe beneficiarse de estos avances. Los paneles de discusión se centraron en los beneficiarios de los agentes de inteligencia artificial médica (AIM). La sesión inicial, «Beneficiarios de los agentes AIM», desglosó las diversas perspectivas sobre cómo estos agentes podrían integrarse en el sistema de salud para maximizar los beneficios para los pacientes. Durante los debates, se destacó la importancia de asegurar que la tecnología sea accesible, segura y centrada en el paciente, abordando problemas actuales como los errores médicos y las disparidades en el acceso a la atención.

El segundo día fue igualmente riguroso, comenzando con una exploración sobre cuál sería la relación médico paciente del futuro en la era de la IA. Los participantes discutieron cómo diferentes sistemas de medicina pueden adoptar y adaptar la tecnología AIM para mejorar la calidad y eficiencia del cuidado médico. Por la tarde, el foco se desplazó a la relación entre el médico, el paciente y el agente AIM, preguntándose hasta qué punto estos agentes deben ser reconocidos como una tercera parte distinta en esta relación. El panel «De la Díada a la Tríada» profundizó en las implicaciones éticas y prácticas de esta transformación, evaluando cómo la IA puede complementar pero no reemplazar la interacción humana en el cuidado de la salud.

El tercer día abordó temas críticos sobre el control y la utilización de los datos de los pacientes en la formación de los agentes AIM. El panel «Propiedad y Aplicaciones de los Datos del Paciente» enfatizó la importancia de implementar modelos de consentimiento informados, como el «opt-out», para garantizar una amplia y equitativa recolección de datos. Los debates subrayaron la necesidad de proteger la privacidad y establecer salvaguardias técnicas que construyan la confianza pública en el uso de la IA en medicina. Posteriormente, la discusión se centró en el modelo de negocio y la financiación de los agentes AIM. Durante la sesión «Economía de los Agentes AIM», los expertos analizaron cómo crear modelos financieros transparentes y sostenibles que aseguren la viabilidad a largo plazo de la tecnología. Se destacó la importancia de que los sistemas de pago incentiven la mejora de los resultados de salud y la reducción de costos administrativos, evitando al mismo tiempo el uso excesivo o inapropiado de la tecnología.

Un Ambiente de Discusión y Reflexión Las sesiones de trabajo y paneles estuvieron estructurados de manera que cada discusión fuera puntual y concisa, con tiempos bien medidos que permitían una participación efectiva y ordenada. Los momentos de descanso y las cenas en la terraza con vista al océano ofrecieron un respiro necesario y una oportunidad para reflexionar sobre las ideas compartidas durante el día, fortaleciendo las conexiones entre los participantes.

Conclusiones y Caminos a Seguir.

 El evento concluyó con una conferencia magistral de Peter Lee, Vicepresidente Corporativo de Microsoft Research & Incubations, quien ofreció una visión sumativa del simposio y delineó un camino hacia el futuro de la IA en la medicina. Las observaciones finales de Zak Kohane cerraron el evento, resaltando la urgencia de continuar el diálogo y el compromiso ético en la implementación de la IA para la mejora de la salud. No fue simplemente un ejercicio académico, sino una profunda inmersión en el futuro de la medicina, guiada por las voces más influyentes de la tecnología y la salud. Cada discusión revelaba las complejidades y potencialidades de la condición humana frente al cambio y la innovación, subrayando la importancia de la tecnología como un complemento indispensable para mejorar el cuidado de la salud, sin perder de vista la esencia de la interacción humana.

Fueron 5 aspectos claves:

1. Criterio central para el uso de la Inteligencia Artificial en Salud:  Los miembros de la conferencia propusieron que el criterio central para el uso de la AIH debería ser el mismo que para otras tecnologías médicas, el paciente. Es decir, se espera contribuir a cuatro objetivos clave: mejorar la salud de todos los pacientes, brindar una mejor experiencia de atención médica (incluido un acceso más rápido), reducir los costos de prestación de atención y aumentar la productividad, y apoyar a la fuerza laboral de atención médica en medio de la escasez de personal y el agotamiento.

• Voz separada o asistente amigable: En cuanto a si la IA debería considerarse una entidad adicional en la relación tradicional entre médico y paciente, la mayoría de los participantes estuvieron de acuerdo en que la respuesta es “no”. En este momento, la IA debería verse como una herramienta que apoya al médico o como una ayuda para la autogestión del paciente, en lugar de una nueva entidad. La IA complementa, no sustituye, aunque esto podría cambiar en el futuro previsible…
• Los Datos de los Pacientes: Dada la importancia de entrenar modelos de IA en salud con datos amplios y diversos, es probable que estos modelos dependan en gran medida de los datos generados durante la atención clínica. En cuanto a la incorporación de datos de pacientes en los modelos de IA, los participantes de una conferencia respaldaron el consentimiento tipo Opt Out  dando siempre la posibilidad de excluirse . Además,  con respecto a los miembros de minorías subrepresentadas se necesita unas estrategias amplias de comunicación y educación para explicar cómo la IA en salud beneficia a ‘personas como usted’ y para involucrar a grupos subrepresentados en la construcción proactiva de bases de datos.
• Cuando el paciente es el usuario de la IA médica sin respaldo de un profesional: El consenso entre los participantes de la conferencia fue que la inteligencia artificial en la atención médica apoya, pero no reemplaza actualmente la atención proporcionada por los médicos o la autogestión de los pacientes.  Donde el acceso a la atención está limitado por recursos, incluso en países ricos con escasez de personal, la IA es una alternativa valiosa, siempre que se maneje correctamente. Esto representa un cambio radical en un campo en el que tradicionalmente los pacientes han enfrentado barreras para acceder a sus propios datos médicos y carecían de medios económicos para razonar con esos datos
• Los costos: La IA conlleva costos, incluido su desarrollo, adquisición de datos y la evaluación y monitoreo continuo de su calidad e impacto. Hasta ahora, no existe un estándar único para los pagos. Algunos modelos para la adquisición de herramientas de AIH incluyen la compra directa, el pago por uso y los servicios de suscripción. Incluso cuando la atención médica está completamente subsidiada por el gobierno, las herramientas de AIH pueden ser financiadas o suministradas por organizaciones sin fines de lucro o con fines de lucro. Se sugiere Preferir los modelos de suscripción o pago anticipado en lugar de la facturación por uso. Como bien expresó David Cutler, el economista de salud de la Universidad de Harvard, en la conferencia: ‘No luches contra los incentivos monetarios. Saldrás perdiendo’.”

 Así que, querido lector, espero que esto le ayude al menos a conocer las preguntas en torno a las cuales se está desarrollando este interesante tema de la IA en salud.

Bibliografia

Goldberg, Carey Beth, Laura Adams, David Blumenthal, Patricia Flatley Brennan, Noah Brown, Atul J. Butte, Morgan Cheatham, et al. 2024. “To Do No Harm — and the Most Good — with AI in Health Care.” NEJM AI 1 (3). https://doi.org/10.1056/aip2400036.