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La llamada inteligencia artificial, ¿es de verdad tan inteligente o es solo estadística contemporánea? Los oftalmólogos creen que las capacidades extremas para almacenar y procesar datos ayudarán a mejorar la toma de decisiones para el diagnóstico y aspectos organizativos que mejoran la calidad asistencial.
Durante el Congreso FacoElche 20/20 se ha tratado la aplicación de la inteligencia artificial (IA) tanto en la gestión de compañías y entidades como en aspectos relacionados con el diagnóstico de uveítis, glaucoma o retina, incluso con la biometría de las lentes, que han ocupado el espacio de innovación de este foro de cirugía ocular.
“La IA es una herramienta que ayuda a los profesionales alcanzar la optimización, dedicándose a las tareas creativas y no empleando su tiempo en tareas rutinarias que pueden estandarizarse”, dice Natalia Gavaldá, especialista en IA y big data de la Empresa Minded.
José Antonio Gegúndez, FEA de la Unidad de Superficie e Inflamación Ocular del Hospital Clínico San Carlos, de Madrid, no se rinde a la fascinación general por las nuevas definiciones. Creador de la app Uvemaster de apoyo al diagnóstico de uveítis, cree que “la inteligencia artificial hoy día es un término sobredimensionado, muy pretencioso, e impregnado de marketing y de interés comercial”. Gegúndez defiende que la inteligencia es una cualidad humana y que la IA debería llamarse “estadística contemporánea”.
Uvemaster utiliza fórmulas de cálculo muy complejas e incluye en sus 80 pantallas todos los tipos de uveítis, llegando a una precisión diagnóstica del 96,6 %. Disponiendo de los mismos datos clínicos detecta más casos específicos de uveítis que el método clásico del oftalmólogo. “El aprendizaje automático supervisado (deep learning es el término anglosajón más popular) sería el conocimiento de la IA, que en realidad es estadística y no tiene capacidad de aprender”, comenta el oftalmólogo, arguyendo que las máquinas no pueden adquirir el conocimiento tácito humano que absorbemos a través de signos y señales, de instintos, de peligros… En definitiva, lo que él llama “inteligencia verdadera”, sin perder de vista que la IA es colaboradora de la inteligencia humana.
“La IA es, en realidad, estadística, no tiene capacidad de aprender”.
También se ha visto que la IA favorece el despistaje y diagnóstico del glaucoma, con algoritmos de deep learning que igualan y mejoran la capacidad diagnóstica del oftalmólogo, permiten predecir la evolución de la enfermedad, así como diseñar estrategias personalizadas para cada paciente en función de las predicciones. Así lo explica José María Martínez de la Casa, otro especialista del Clínico San Carlos, para quien “la IA es muy importante en glaucoma porque es una enfermedad asintomática, de alta prevalencia y con altos índices sin diagnosticar”.
Ejemplo de ello es el software RetinaLyze que, con tres algoritmos diferentes, verifica en poco tiempo y con eficiencia los cambios que produce en la retina la retinopatía diabética, la degeneración macular asociada a la edad (DMAE) y el glaucoma. También está disponible el sistema VirtualEyePerimeter, unas gafas para hacer a domicilio la perimetría computarizada que valora el campo visual. Después los datos se comparten por Google. Una vez se cuenta con tres campos visuales, el cuarto es predecible con un porcentaje muy alto de acierto. Para ello se dispone de un algoritmo que utiliza 11 millones de puntos.
Historia clínica revolucionaria
Muy involucrado en proyectos de IA aplicados a oftalmología está el argentino Roberto Zaldívar, creador de varias técnicas quirúrgicas e inventor de las lentes fáquicas de cámara posterior. En su instituto de cirugía e investigación ocular trabajan matemáticos, estadísticos e ingenieros de materiales y se vuelcan en la estandarización de datos de calidad. “La IA toma lo que le damos, por eso importa quién da la información y cómo la da, o nos encontraremos el gran impedimento de falta de calidad”, alerta el experto, incidiendo en que en oftalmología “todo tiene números y también se barajan miles de imágenes, lo que sustenta la idea de que la IA será una ayuda increíble, aunque nunca sustituirá al médico”.
En el Instituto Zaldívar, de Mendoza (Argentina), están desarrollando un modelo revolucionario de historia clínica y también estudian los flujos de pacientes para evitar un caos organizativo. Actualmente miden todos sus pasos en el circuito asistencial, desde los espacios de espera a las consultas, con un sistema que detecta en todo momento qué médicos están menos ocupados o que aparatos están libres, para derivar automáticamente al paciente y evitar demoras. “La IA es un término gigantesco, pero la realidad es inexorable”, recalca el cirujano ocular.
Filomena Ribeiro, del Hospital Da Luz (Lisboa), puso sobre la mesa otra perspectiva de la IA: los nuevos instrumentos biométricos para el cálculo de lentes intraoculares. Por un lado, el método de trazado de rayos en que se basan las calculadoras PhacoOptics, Okulix y Barret; y, por otro, las que se sostienen en sistemas de inteligencia artificial (RBF, Plus y FullMonte) si bien todas ellas utilizan fórmulas matemáticas en sus cálculos. Del deep learning participan también los métodos combinados (Evo, PearlDGS, LSF-Plus y Kane).
Según Ribeiro, para aumentar la precisión de las constantes hay que mejorar mucho la calidad de registros y medidas de las lentes, además de aumentar los datos disponibles sobre ellas, si se quiere mejorar la calidad del producto final. “El futuro es un biómetro inteligente capaz de analizar un gran número de variables que sirvan de apoyo a la decisión médica”, concluye.
La gigantesca capacidad de ‘Arthur’
La Clínica Oftalmológica del Caribe (Colombia) podría ser el paradigma de la IA aplicada a la gestión de una organización sanitaria privada con 19 600 empleados y un millón de afiliados, según expone su promotor, Luis Scaf. El crecimiento exponencial de 750 cirugías hace 35 años a las decenas de miles actuales ha llevado a robotizar determinadas funciones con el Sistema de Asesoría Virtual Online en Salud (Savios).
El gran crecimiento de estos servicios llevó a la congestión e ineficacia de la atención telefónica (si no se confirmaban citas, había más de 3 000 inasistencias al mes); personal insuficiente para atender filas largas de pacientes; dificultades para controlar los suministros; gestión ineficiente del mantenimiento de equipos e infraestructuras; descontrol de las quejas…Y más aún, tarifas desactualizadas, flujos de caja ineficiente, altos sueldos para médicos, más carga impositiva…
En la actualidad, el robot Arthur confirma 2 000 citas en 220 minutos por diez canales telefónicos, por correo electrónico y redes sociales. Nadie se desespera al otro lado del teléfono, pues hay demora de entre 6 y 42 segundos para atender las llamadas desde esta plataforma omnicanal. Entre Arthur y 35 agentes que trabajan allí contestan 35 000 llamadas al mes. Pero, además, se controlan y desvían los flujos de pacientes en salas de espera, al igual que los suministros de lentes intraoculares y válvulas, que ahora se relacionan con una programación sistematizada del paciente.
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