Desde que tengo uso de razón, el sistema sanitario mundial ha estado centrado en tratar enfermedades una vez que aparecen. Siempre llegamos tarde…
Como curiosidad, ¿sabías que en España, la Atención Primaria tendría que centrarse en la prevención y no en la «cura»? Pues eso, que no llegamos a tiempo.
Sin embargo, en los próximos años tendremos una gran oportunidad. Con el avance de la inteligencia artificial, se abre una nueva posibilidad: usar la tecnología no solo para diagnosticar y curar, sino sobre todo para prevenir enfermedades antes de que se manifiesten.
En lugar de aplicar IA solo en el momento de la intervención clínica, su verdadero potencial reside en anticiparse al daño, proteger la salud pública y transformar el modelo sanitario hacia uno verdaderamente preventivo.
No obstante, es complicado. La prevención no da dinero (o poco), la enfermedad sí (quizá demasiado).
Paso a exponer, pensando en un futuro idílico, en qué nos podría ayudar la tecnología a la hora de cambiar el paradigma de la salud a nivel global.
Áreas de aplicación de la IA para la prevención en salud
La IA puede analizar grandes cantidades de datos personales, ambientales y clínicos para identificar patrones que anticipen la aparición de enfermedades. Este es una avance impresionante que puede permitir realizar intervenciones tempranas y personalizadas antes de que aparezcan síntomas. Por ejemplo:
- Predicción de enfermedades crónicas mediante análisis de historial médico, hábitos y genética.
- Cribado inteligente en poblaciones sanas para detectar riesgo elevado de cáncer, diabetes, enfermedades cardiovasculares, etc.
- Monitoreo continuo con dispositivos portátiles que alertan ante signos de deterioro.
- Prevención de brotes epidémicos mediante vigilancia digital y modelos predictivos.
- Recomendaciones de estilo de vida personalizadas basadas en IA.
De hecho, podemos poner ejemplos reales de tecnologías existentes en este sentido:
- Screen Point Medical (Países Bajos). IA para estimar riesgo futuro de cáncer de mama a partir de mamografías normales.
- Owkin (Francia). El proyecto busca crear al menos 15 herramientas de IA para patología digital, ya sea para acelerar el trabajo de los patólogos, detectar la presencia de ciertos biomarcadores o predecir la evolución de los pacientes.
- Thirona y Delft Imaging (Países Bajos). Detección temprana de enfermedades respiratorias en zonas vulnerables.
¿Y que hay de España?
No demasiado, pero próximamente le dedicaré un artículo específico a ello.
Retos para una IA centrada en la prevención
No obstante, debemos poner encima de la mesa numerosas trabas a la hora de conseguir ese apoyo tecnológico en la prevención en forma de privacidad, legislación en cuanto a datos sanitarios, incentivos institucionales, educación de la ciudadanía…
Estamos ante un momento único en el que áreas como el diagnóstico médico asistido, la gestión hospitalaria eficiente o la telemedicina pueden proporcionar un salto cuantitativo y cualitativo a la calidad de vida de las personas.
¿Lo conseguiremos?
Ojalá, aunque debo decir que no soy demasiado optimista en este sentido. Porque la enfermedad es muy «golosa» económicamente hablando.
El tiempo dirá…
