El aprendizaje automático puede arreglar la forma en que gestionamos la salud a escala global

Democratizar el poder del paciente mejorará la capacidad de las personas para gestionar su propia salud, independientemente de sus ingresos.

Aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la salud es una ambición importante tanto para los médicos como para la industria médica. Si los dos pueden unir fuerzas a nivel mundial en 2019, con las inversiones adecuadas y el enfoque correcto, la IA podría impulsar una revolución para democratizar la salud mundial y obtener acceso a los servicios de salud en países de ingresos bajos y medianos.

La escasez crónica de recursos humanos es uno de los principales obstáculos para mejorar la salud y la atención de la salud en muchas condiciones de escasos recursos. Cuando se trata de salud global, la inteligencia artificial ofrece enormes oportunidades para llenar el vacío dejado por la falta crítica de trabajadores de la salud, especialmente cuando se combina con la tecnología móvil.

Por ejemplo, las empresas sociales, como Peek Vision, pueden usar tecnología basada en teléfonos inteligentes para permitir que los proveedores de atención médica brinden un tratamiento rentable y específico a las personas con discapacidad visual. Además, a través de los avances en la atención personalizada, los dispositivos portátiles y el reconocimiento de imágenes de diagnóstico, la tecnología ofrece nuevas oportunidades para que los pacientes se cuiden más. Con la aparición de enfermedades crónicas en casi todos los países, una población de ancianos en crecimiento y amplios servicios de salud, el empoderamiento de los pacientes para ayudar a prevenir enfermedades tiene mucho sentido.

Aunque hay muchas innovaciones en salud en el contexto de la IA, no hay suficientes evaluaciones y validaciones para determinar si estas nuevas tecnologías no mejoran la salud en absoluto. Tales evaluaciones deberían ser una prioridad para los financiadores de la investigación en salud.

Para garantizar que las nuevas tecnologías y las soluciones de salud digital sean accesibles para todos, no solo los ricos, y para abordar las enfermedades infecciosas y no infecciosas, es esencial tener un enfoque coordinado para la evaluación y su aplicación. Esto no es diferente de, digamos, el lanzamiento de nuevas vacunas y medicamentos. Sin embargo, las reglas no están completamente definidas para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la atención médica, lo que corre el riesgo de socavar la confianza y el éxito. Por lo tanto, debemos asegurarnos de brindar innovación para el impacto social, pero también de innovar las formas en que brindamos innovación, con la gobernanza y el marco regulatorio adecuados para garantizar un acceso e impacto equitativos.

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Como científicos, confiamos en los datos y los mismos principios de recopilación y análisis de datos sólidos deben aplicarse a las soluciones de aprendizaje automático, asegurando que estos datos se utilicen de manera ética y que la confidencialidad del paciente esté protegida. Las aplicaciones sanitarias y la innovación médica digital también requieren validación clínica y un desarrollo y distribución locales rigurosos. Aquí la fuente también es tan crucial: como han advertido Melinda Gates y otros, el sesgo incrustado en el modelo puede generar nuevos datos para fortalecer el sesgo. Por lo tanto, debemos asegurarnos de que los datos se recopilen de una manera que refleje nuestras sociedades diversas, por ejemplo, asegurándonos de que haya un equilibrio étnico y de género entre los programadores y que el contexto local esté integrado en las nuevas tecnologías e innovaciones.

Mirando hacia el futuro, no debemos repetir los errores del pasado, como sucedió en África en la década de 1990, cuando las intervenciones contra el VIH / SIDA a gran escala se basaron en la comprensión occidental de la epidemia y posteriormente fracasaron. Los países socios de ingresos bajos y medianos deben liderar el camino en la configuración de las innovaciones tecnológicas que podrían marcar la mayor diferencia en la salud de sus propias poblaciones.

Las soluciones locales, como la red mPedigree, establecida en Ghana por Ghana Simons Bright, son un innovador sistema de seguimiento móvil de extremo a extremo que permite a los pacientes y profesionales de la salud identificar medicamentos falsificados mejorando la autenticidad de las cadenas de suministro médicas. productos, incluidas las vacunas. Con la apertura de un laboratorio de inteligencia artificial en Ghana y el lanzamiento de programas educativos dedicados en África para capitalizar las habilidades locales, hay buenas esperanzas de que esta tendencia continúe en 2019. Y, lo que es más importante, una evaluación y un seguimiento rigurosos. Se deben aplicar soluciones de inteligencia artificial para garantizar Los estándares de calidad y seguridad están vigentes y que cambiar la personalización de la atención médica para todos es una fuerza indiscutible para siempre.

En este sentido, las asociaciones público-privadas se fortalecerán en 2019 para crear un conjunto de soluciones digitales sólidas, eficientes y equitativas. Aprovecharán el poder de la IA para democratizar el poder de los pacientes y la capacidad de las personas para gestionar su propia salud, incluso en países de ingresos bajos y medios.

Peter Piot es director de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres y un microbiólogo que ayudó a descubrir el virus del Ébola.

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