Se trata de una revisión llevada a cabo por investigadores de las Escuelas de Salud Pública de Columbia y de Johns Hopkins Hospital, con el objetivo de evaluar la investigación más reciente sobre Inteligencia Artificial (IA) y su nexo con la salud en los países de bajos y medianos ingresos.
En este estudio se incluyeron intervenciones de problemas de salud frecuentes en los países pobres, como las enfermedades transmisibles, las intervenciones en enfermedades no infecciosas en niños y lactantes, y trabajos en enfermedades no transmisibles.
En la investigación de salud global, las intervenciones impulsadas por IA se clasifican en cuatro categorías: diagnóstico, evaluación del riesgo de morbilidad o mortalidad, predicción y vigilancia de brotes de enfermedades, y política de salud.
En los trabajos revisados se han descrito diversas experiencias sanitarias impulsadas por la IA, que han empleado el procesamiento de señales o el apoyo de equipos, o ambos. La automatización o el apoyo al diagnóstico de enfermedades surge como uno de los principales usos de la Inteligencia Artificial. Los métodos de procesamiento de señales se utilizan a menudo, junto con el aprendizaje automático, para computarizar el diagnóstico de enfermedades transmisibles, usando datos radiológicos para tuberculosis, datos de ultrasonido para neumonía y datos microscópicos para malaria. El aprendizaje automático por ejemplo, ayuda a los médicos a diagnosticar la tuberculosis.
Las intervenciones impulsadas por la IA también se centraron en el diagnóstico de enfermedades no transmisibles en los países de bajos y medianos ingresos, principalmente mediante el uso de procesamiento de señales o datos de fotografías para la detección de enfermedades.
La evaluación del riesgo de enfermedad y muerte es otra área para la que se han evaluado las actuaciones con IA. Se basan en herramientas de aprendizaje automático que han sido útiles para predecir y evaluar estados de gravedad y secuelas (caso dengue y malaria).
También se utilizaron herramientas de aprendizaje automático para estimar el riesgo de resultados de salud, por ejemplo, riesgo de anemia en los niños mediante encuestas estandarizadas.
La IA ha ayudado a evaluar las herramientas de vigilancia de enfermedades y a predecir brotes.
Los autores de este estudio han resaltado en sus conclusiones, la recomendación de trabajar con premura en la incorporación de diferentes aspectos inherentes al ser humano y a las necesidades, que aseguren un acceso rápido y equitativo a datos, para establecer sistemas globales impulsadas por la IA. Asimismo, instan a desarrollar e implementar regulaciones económicas y éticas que protejan los intereses de los países de bajos ingresos, para garantizar la ayuda de la IA en la mejora de su salud.
Ref: Schwalbe y Wahl.
Lancet, 2020 16-22 de mayo
395 (10236): 1579-1586.
