Cómo la Tecnología Hospitalaria Inteligente Puede Ayudar a Reducir los Errores Médicos

Fei-Fei Li comparte cómo aumentar las habilidades de los cuidadores con IA puede conducir a una mejor atención al paciente.
por Isha Salian

A pesar de las hazañas de la medicina moderna, hasta 250 000 estadounidenses mueren cada año a causa de errores médicos, más de 6 veces el número de muertes en accidentes automovilísticos.

La inteligencia artificial de los hospitales inteligentes puede ayudar a evitar algunas de estas muertes en el área de la salud, al igual que los sistemas de asistencia al conductor basados ​​en la visión por computadora pueden mejorar la seguridad vial, según el líder de IA, Fei-Fei Li.

Ya sea por la omisión de instrumentos quirúrgicos, una prescripción de medicamentos incorrecta o un problema de seguridad del paciente cuando los médicos no están presentes, «hay todo tipo de errores que podrían introducirse, sin querer, a pesar de los protocolos que se han elaborado para evitarlos», dijo Li, profesor de ciencias de la computación y codirector del Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial centrada en el ser humano, en una charla en el reciente NVIDIA GTC. «Los humanos siguen siendo humanos».

Al dotar a los espacios del área de la salud con sensores inteligentes y algoritmos de machine learning, dijo Li, los médicos pueden ayudar a reducir los errores médicos y brindar una mejor atención al paciente.

“Tenemos que dar sentido a lo que percibimos” con los datos de los sensores, dijo Li. “Esto trae algoritmos de machine learning y deep learning que pueden convertir los datos detectados en conocimientos médicos que son realmente importantes para mantener seguros a nuestros pacientes”.

Las Soluciones de Sensores Llevan la Inteligencia Ambiental a los Médicos

El interés de Li en la IA para la prestación del área de la salud se despertó hace una década cuando cuidaba a un padre enfermo.

“Cuanto más tiempo pasaba en la UCI y en las habitaciones del hospital e incluso en casa cuidando a mi familia, más veía la analogía entre la tecnología de conducción autónoma y la prestación del área de la salud”, dijo.

Su visión de la «inteligencia ambiental» impulsada por sensores, descrita en un artículo de Nature, cubre tanto el hospital como el hogar. Ofrece información sobre los quirófanos y los espacios de la vida diaria de las personas con enfermedades crónicas.

Por ejemplo, los pacientes de la UCI necesitan una cierta cantidad de movimiento para ayudar a su recuperación. Para garantizar que los pacientes obtengan la cantidad adecuada de movilidad, los investigadores están desarrollando sistemas de sensores inteligentes para etiquetar automáticamente los movimientos de los pacientes y comprender sus niveles de movilidad mientras se encuentran en cuidados intensivos.

Otro proyecto utilizó sensores de profundidad y redes neuronales convolucionales para evaluar si los médicos estaban usando desinfectante de manos correctamente al entrar y salir de las habitaciones de los pacientes.

Fuera del hospital, a medida que la población mundial continúa envejeciendo, los sensores portátiles pueden ayudar a garantizar que las personas mayores envejezcan de manera saludable al monitorear la movilidad, el sueño y el cumplimiento de los medicamentos.

El próximo desafío, dijo Li, es avanzar en la visión por computadora para clasificar movimientos humanos más complejos.

“No estamos contentos con estas actividades toscas como caminar y dormir”, dijo. «Lo que es más importante clínicamente son las actividades de grano fino».

Protección de la Privacidad del Paciente y del Cuidador

Al diseñar tecnología hospitalaria inteligente, dijo Li, es importante que los desarrolladores prioricen la privacidad y la seguridad de los pacientes, médicos y cuidadores.

“Desde el punto de vista de la visión por computadora, el desenfoque y el enmascaramiento se han vuelto cada vez más importantes cuando se trata de señales humanas”, dijo. “Estas son formas realmente importantes de mitigar la filtración involuntaria de información privada e identidad personal”.

En el campo de la privacidad de datos, dijo Li, el aprendizaje federado es otra solución prometedora para proteger la información confidencial.

A lo largo del proceso de desarrollo de IA para el área de la salud, dijo, los desarrolladores deben adoptar un enfoque de múltiples partes interesadas, que involucre a pacientes, médicos, especialistas en bioética y agencias gubernamentales en un entorno colaborativo.

“Al final del día, el área de la salud se trata de humanos que cuidan a los humanos”, dijo Li. “Esta tecnología no debe reemplazar a nuestros cuidadores, reemplazar a nuestras familias o reemplazar a nuestras enfermeras y médicos. Está aquí para aumentar y mejorar la humanidad y devolver más dignidad a nuestros pacientes”.

Mira la charla completa sobre NVIDIA On-Demand.