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Adopción de la IA Generativa por investigadores de Biomedicina

“Adoption of Generative AI by Academic Biomedical Researchers”. Ithaka S+R, 2024

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El informe «Adopción de la IA Generativa por Investigadores Biomédicos Académicos» fue publicado por Ithaka S+R el 17 de octubre de 2024. Este estudio analiza cómo los investigadores en el campo biomédico están utilizando la IA generativa, así como las percepciones y barreras que enfrentan en su adopción.

Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, ha surgido un debate nacional sobre el papel de la IA generativa en diversos sectores del trabajo intelectual, aunque la atención se ha centrado principalmente en su impacto en la enseñanza. El ámbito de la investigación biomédica presenta casos prometedores de uso, pero también riesgos significativos asociados a esta tecnología.

Los hallazgos del informe revelan que la adopción de la IA generativa es mixta. Muchos investigadores han experimentado con su uso, pero este es limitado en alcance y frecuencia. Las principales barreras para su adopción incluyen preocupaciones sobre la precisión de los resultados y cuestiones éticas. Debido a la calidad actual de las salidas de la IA generativa y la falta de mejores prácticas, es posible que su adopción se estabilice.

Ithaka S+R realizó una encuesta a investigadores biomédicos académicos sobre sus actitudes y uso de la IA generativa en contextos de investigación, que se llevó a cabo entre el 20 de febrero y el 29 de marzo de 2024, con 770 participantes.

Aunque la mayoría de los investigadores biomédicos han utilizado la IA generativa en el pasado, pocos la usan actualmente y casi ninguno lo hace de manera regular. De los investigadores que han utilizado la IA generativa:

  • 6 de cada 10 han empleado esta tecnología en su investigación.
  • El 31% la ha utilizado para revisar o editar gramática.
  • El 25% la ha usado para extraer información de la literatura científica.
  • El 22% la ha aplicado en tareas administrativas.
  • El 22% la ha usado para escribir código.

Sin embargo, solo el 40% de los investigadores biomédicos la utiliza actualmente. Las principales barreras para la adopción son:

  • El 55% reportó que los resultados no son suficientemente precisos o confiables.
  • Menos de 1 de cada 10 investigadores la utiliza regularmente.
  • El 47% señaló que hay falta de claridad sobre las mejores prácticas para la integridad de la investigación y el uso de la IA generativa.
  • El 56% expresó un gran interés en productos de IA generativa específicos para biomedicina.
  • Solo el 14% había utilizado herramientas o modelos de lenguaje específicos para biomedicina existentes.

Este informe es una contribución importante a la comprensión de las implicaciones de la IA generativa, y se anticipa que se publicará un análisis cualitativo más profundo sobre su uso en la educación superior más adelante en el año.

Una herramienta de IA reduce en un 26% las muertes inesperadas en el hospital

Lauren Pelley, «AI Tool Cuts Unexpected Deaths in Hospital by 26%, Canadian Study Finds», CBC News, 16 de septiembre de 2024, https://www.cbc.ca/news/health/ai-health-care-1.7322671.

Un estudio realizado en el Hospital St. Michael’s de Toronto ha revelado que una herramienta de inteligencia artificial (IA), denominada Chartwatch, ha logrado reducir en un 26% las muertes inesperadas de pacientes hospitalizados.

El uso de IA en la medicina ha generado tanto entusiasmo como preocupación en los últimos años. Aunque herramientas como Chartwatch están demostrando su valor en la atención clínica, el avance de la IA también ha sido objeto de críticas en otras áreas, como la generación de contenido académico o el uso de tecnologías de reconocimiento de voz y vídeo. En el ámbito de la salud, sin embargo, la IA parece tener un futuro prometedor.

Así, diversos equipos de investigación, incluidas empresas privadas, están explorando formas de utilizar la IA para la detección precoz del cáncer. Algunos estudios sugieren que tiene potencial para detectar la hipertensión con sólo escuchar la voz de alguien; otros muestran que podría escanear patrones cerebrales para detectar signos de conmoción cerebral.

Un estudio de un año y medio de duración sobre Chartwatch, publicado el lunes en la revista Canadian Medical Association Journal, descubrió que el uso del sistema de IA provocó un sorprendente descenso del 26% en el número de muertes inesperadas entre los pacientes hospitalizados.

Chartwatch es un sistema de alerta temprana que monitorea más de 100 indicadores de los registros médicos de los pacientes, como signos vitales y resultados de análisis de laboratorio. El sistema genera predicciones horarias sobre posibles deterioros en la salud del paciente, lo que permite al equipo médico intervenir antes de que la situación empeore.

El estudio, realizado en la unidad de medicina interna general del hospital, abarcó más de 13.000 ingresos y mostró resultados notables en la mejora de la atención y la prevención de muertes inesperadas. En otras áreas del hospital donde no se utilizó Chartwatch, no se observó una reducción similar.

Chartwatch mide unos 100 datos de la historia clínica del paciente que actualmente se recogen de forma rutinaria en el proceso asistencial. Trabajando en segundo plano junto a los equipos clínicos, la herramienta supervisa cualquier cambio en el historial médico de alguien y hace una predicción dinámica cada hora sobre si es probable que ese paciente se deteriore en el futuro.

Nuevos estudios sugieren que la IA es muy prometedora en la detección del cáncer de mama. Eso puede significar que alguien se ponga más enfermo, que necesite cuidados intensivos o incluso que esté al borde de la muerte, lo que da a médicos y enfermeras la oportunidad de intervenir. En algunos casos, esas intervenciones consisten en aumentar el nivel de tratamiento para salvar la vida o proporcionar cuidados paliativos en situaciones en las que no es posible rescatar al paciente.

Desarrollado por Unity Health Toronto desde 2017 y lanzado en 2020, Chartwatch complementa el juicio clínico, mejorando la capacidad del personal de anticipar crisis y actuar a tiempo. Chartwatch complementa el criterio de los médicos y mejora los resultados para los pacientes frágiles, ayudando a evitar más muertes súbitas y potencialmente evitables.. Los investigadores destacan que, si bien los resultados son prometedores, aún se necesita replicar el estudio en otros hospitales y contextos para validar su eficacia en diversas situaciones.

Se subraya que Chartwatch no reemplaza el trabajo del personal médico, pero sí les proporcionarán herramientas adicionales para mejorar la toma de decisiones y optimizar el cuidado de los pacientes. Esto es especialmente relevante en un momento en que el sistema de salud enfrenta grandes presiones, desde la creciente demanda de atención médica hasta la falta de recursos humanos.

ChatGPT es realmente pésimo diagnosticando afecciones médicas

published, B. T. (2024, agosto 16). ChatGPT is truly awful at diagnosing medical conditions. Livescience.Com. https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/chatgpt-less-accurate-than-a-coin-toss-at-medical-diagnosis-new-study-finds

Un estudio reciente reveló que ChatGPT tiene una precisión de menos del 50% al realizar diagnósticos médicos. Los investigadores pidieron al chatbot que evaluara 150 estudios de casos de la web médica Medscape y encontraron que GPT 3.5, la versión del modelo utilizada, solo acertó en el 49% de los casos. Aunque estudios previos demostraron que el chatbot podría aprobar el Examen de Licencia Médica de los Estados Unidos, los autores del nuevo estudio, publicado el 31 de julio en la revista PLOS ONE, advirtieron sobre los peligros de depender de la IA para casos médicos complejos. Según el Dr. Amrit Kirpalani, es crucial que la comunidad médica eduque al público sobre las limitaciones de estas herramientas, que aún no deben reemplazar a los médicos.

Una cuarta parte de los ensayos clínicos podrían ser problemáticos o incluso totalmente inventados

Van Noorden, Richard. «Medicine Is Plagued by Untrustworthy Clinical Trials. How Many Studies Are Faked or Flawed?» Nature 619, n.o 7970 (18 de julio de 2023): 454-58. https://doi.org/10.1038/d41586-023-02299-w.

Las investigaciones sugieren que, en algunos campos, al menos una cuarta parte de los ensayos clínicos podrían ser problemáticos o incluso totalmente inventados, advierten algunos investigadores. Instan a un mayor escrutinio.

¿Cuántos estudios de ensayos clínicos publicados en revistas médicas son falsos o contienen errores fatales? En octubre de 2020, John Carlisle publicó una sorprendente estimación. El anestesista John Carlisle, conocido por detectar datos dudosos en ensayos médicos, revisó más de 500 estudios durante tres años y encontró que el 26% tenía problemas tan graves que no se podían confiar, lo que él llamó «ensayos zombis». Estos ensayos, que se asemejan a la investigación real pero son huecos, pueden pasar desapercibidos sin acceso a los datos individuales de los participantes.

Por ello, se sugiere que los editores de revistas revisen los datos de los participantes antes de publicar ensayos controlados aleatorios. La preocupación por la integridad de la investigación también se extiende a otras áreas médicas, como la salud de la mujer, la anestesiología y la COVID-19, donde se han encontrado numerosos ensayos sospechosos.

Los problemas con los ensayos falsificados o poco confiables plantean serias amenazas, ya que pueden influir en las decisiones médicas y distorsionar el conocimiento científico. Aunque se están realizando más estudios para evaluar la magnitud del problema, la detección y corrección de ensayos problemáticos sigue siendo un desafío importante para la comunidad científica.

Consideraciones reglamentarias sobre inteligencia artificial para la salud

Regulatory considerations on artificial intelligence for health. World Health Organization, 2023

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En un esfuerzo por gestionar de forma responsable el rápido auge de las tecnologías sanitarias de IA, la OMS ha esbozado seis áreas de regulación de la IA para la salud, incluida la importancia de la transparencia y la documentación, la gestión de riesgos, la validación de datos, el uso previsto, la calidad de los datos, la privacidad y la protección de datos, y el fomento de la colaboración.

Telemedicina y Telesalud con Angélica Avendaño Veloso. Planeta Biblioteca 2023/06/05

Telemedicina y Telesalud

con Angélica Avendaño Veloso.

Planeta Biblioteca 2023/06/05

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Hoy hablamos de Telemedicina con Angélica Avendaño Veloso, profesor Titular de la Facultad de Medicina de la Universidad de Concepción (UDEC), Chile, con ella conversamos sobre que es la Telesalud, en que consiste como y en que entornos se aplica, el el potencial de la salud móvil, qué importancia tiene y para qué usos. También nos ha explicado el proyecto Centro Regional de Telemedicina y Telesalud del Biobío (CRT ), objetivos, experiencias y lecciones aprendidas en la aplicación de la Telemedicna en esta región de Chile.

¿Qué hacen las enfermeras en un espacio de creación de un hospital?

Dougherty, Dale. What Nurses Make in a Hospital Makerspace. Make, 2023

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Un Makerspace es un espacio de colaboración y creación donde las personas pueden utilizar tecnologías y herramientas para diseñar, fabricar y experimentar con diversas ideas y proyectos. Generalmente estos proyectos generalmente se encuentran en lugares comunitarios de asociaciones, empresas, bibliotecas, pero también en hospitales. El artículo resalta el valor de las enfermeras en un Makerspace dentro de un hospital. Su participación activa en la innovación y la creación de soluciones personalizadas contribuye a mejorar la calidad de la atención médica y a impulsar avances significativos en el campo de la salud.

Las enfermeras no solo se dedican a brindar atención directa a los pacientes, sino que también están involucradas en la innovación y mejora de la atención médica. En el Makerspace del hospital, las enfermeras tienen la oportunidad de utilizar su experiencia clínica para identificar desafíos y problemas en el entorno de atención médica. Ellas trabajan en colaboración con otros profesionales, como ingenieros, diseñadores y pacientes, para desarrollar soluciones creativas y prácticas.

Existen ejemplos concretos de proyectos en los que las enfermeras están involucradas en el Makerspace del hospital. Estos incluyen el diseño de dispositivos médicos personalizados, la creación de herramientas y dispositivos de asistencia para pacientes, y la implementación de soluciones innovadoras para mejorar la seguridad y la eficiencia en la atención.

En conclusión, la participación de las enfermeras en un Makerspace les brinda la oportunidad de ser líderes en la innovación en el ámbito de la atención médica. Su experiencia directa con los pacientes les permite tener una perspectiva única y desempeñar un papel crucial en la creación de soluciones centradas en el paciente.

Big Data en salud digital

“Big Data en salud digital” a Fundación Vodafone España y Red.es. 2017

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Big data se basa en el procesamiento, análisis y visualización de grandes bases de datos, no necesariamente estructuradas, para la toma de decisiones. Este enfoque, relativamente reciente, está adquiriendo una gran relevancia gracias a la acumulación masiva de datos favorecida por la implantación generalizada de las tecnologías de la información y la comunicación.

Concretamente, 2002 fue el año en que el volumen de información digitalizada superó por primera vez la cantidad de información almacenada de forma analógica y puede ser considerado, por tanto, como el inicio de la era digital de la información (Hilbert, 2011). Actualmente, sobre todo desde la generalización del uso de las redes sociales y los smartphones, esta cantidad de información digitalizada crece de forma exponencial. Algunos sectores, como el comercial y financiero, han sido los principales impulsores de esta tecnología, teniendo a las grandes empresas tecnológicas como las principales pioneras. Éstas integran de forma estratégica en su negocio los avances y descubrimientos que van realizando, a los que, de forma pública, se tiene difícil acceso. Por otro lado, los datos relacionados con la salud también han estado siguiendo esta tendencia.

Así, gracias a Internet, la popularización de los smartphones y la aparición de multitud de sensores y redes sociales, los datos masivos, que incluyen no sólo registros clínicos y operacionales sino también texto, audio o vídeo y multitud de registros biométricos, son susceptibles de ser analizados para proporcionar información nueva y útil para los sistemas de salud.

En este sentido, Big Data abre una nueva era para mejorar la prestación de servicios de salud. Se abren nuevas oportunidades, tanto para el diagnóstico y el tratamiento de multitud de problemas de salud y la capacidad, aún incipiente, de proporcionar nuevos servicios personalizados mediante su detección en tiempo real y la adecuación de los tratamientos desde una perspectiva hipersegmentada.

Aplicaciones móviles y bibliotecas. 6.2. Aplicaciones sobre Medicina y Salud

Aplicaciones móviles y bibliotecas. 6.2. Aplicaciones sobre Medicina y Salud

Curso GALICIA CESGA 2020. Servizo do Sistema de Bibliotecas de Galicia. En Línea En línea del 31 de mayo y terminamos el 14 de junio 2020

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Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), los desarrollos destinados a la salud incluyen principalmente aplicaciones (apps) destinadas directa o indirectamente a mantener o mejorar los comportamientos sanos, la calidad de vida y el bienestar de las personas. La abreviatura de salud móvil es mHealth, un término que se utiliza para referirse a la práctica de la medicina y a la salud pública con el apoyo de dispositivos móviles. El término fue usado por primera vez por Robert Istepanian como «el uso emergente de las comunicaciones móviles y las tecnologías de red para la salud». El campo de la salud móvil se ha convertido en un subsegmento de la eSalud, que tiene que ver con el uso de tecnologías de la información y la comunicación, tales como ordenadores, teléfonos móviles, GPS, monitores de pacientes, etc., para los servicios de salud e información. Salud móvil (mHealth) incluye el uso de dispositivos móviles en la recogida, la entrega y el acceso a la información sobre salud por parte de los profesionales, los investigadores y los pacientes; el seguimiento en tiempo real de los pacientes, y la provisión directa de atención a través de la telemedicina móvil. MHealth es un campo emergente y de rápido desarrollo, que tiene el potencial de desempeñar un papel clave en la transformación de la asistencia sanitaria para aumentar la calidad y eficiencia de esta, y cuya misión es completar en lugar de sustituir la asistencia sanitaria tradicional. Según el «Libro verde sobre la salud móvil en Europa»

Salud para todos: el papel del acceso abierto, la información basada en evidencias para mejorar la salud

One Health

https://www.cdc.gov/onehealth/index.html

One Health es un marco fundamental para brindar información oportuna, abierta y de alta calidad durante tiempos de incendios forestales y desastres naturales que pueden afectar a todas las especies.

El aislamiento físico derivado de la pandemia de COVID-19 ha llevado a muchas personas a interactuar cada vez más con el entorno al aire libre o traer animales de compañía a sus vidas como apoyo para su bienestar físico y mental.

Esta conexión entre la salud de los seres humanos, los animales y el medio ambiente ejemplifica el enfoque de Una sola salud . 

One Health no es nuevo, pero ha cobrado nueva vida en medio de las crecientes preocupaciones sobre COVID-19 y el medio ambiente en los últimos años. Este modelo fomenta la colaboración entre disciplinas, con expertos en salud humana, animal y ambiental, junto con otras especialidades, para lograr mejores resultados de salud pública. Si bien los líderes a menudo provienen de la medicina veterinaria o la salud pública, cualquier persona comprometida con mantener el mundo saludable es un socio potencial de One Health

Brindar información oportuna y de alta calidad a las personas y profesionales que más la necesitan es fundamental para proteger la salud de las personas, los animales y el medio ambiente. La FDA utiliza el término alfabetización en salud animal para brindar al público información sobre las preocupaciones sobre la seguridad de los alimentos y los medicamentos que pueden tener un impacto en los animales y los seres humanos. El recurso conjunto NLM / FDA, DailyMed , incluye listados de medicamentos aprobados para humanos o animales.

El recurso de información de salud en línea MedlinePlus de NLM proporciona información sólida sobre las interacciones entre humanos y animales , pero generalmente con un enfoque en aquellas que amenazan la salud humana, como mordeduras de animales o zoonosis (enfermedades que pueden transmitirse entre humanos y animales). Para obtener información de expertos en salud animal, podemos recurrir a proveedores de información, como educadores veterinarios, para que proporcionen conocimientos que ofrezcan la perspectiva interconectada de One Health.

Así como MedlinePlus se basa, en parte, en sociedades profesionales de la salud para brindar información sobre atención especializada, la medicina veterinaria capacita a especialistas en temas que van desde el comportamiento hasta la cirugía, y brinda información para respaldar la toma de decisiones sobre la atención médica de animales de compañía grandes y pequeños. La información de salud animal en varios idiomas no está coordinada de manera centralizada, pero el Colegio Americano de Cirujanos Veterinarios es un ejemplo que ofrece información en español y en inglés.

Las bibliotecas que participan en la Red de la Biblioteca Nacional de Medicina respaldada por NLM son recursos esenciales para las personas que buscan información en línea de fuentes confiables. Los bibliotecarios de ciencias de la salud, particularmente los miembros del Caucus de Especialistas en Información Animal y Veterinaria de la Asociación de Bibliotecas Médicas , apoyan la salud de todas las especies al abordar las preguntas planteadas por las personas que viven, trabajan y comparten el entorno más amplio con los animales de compañía y la vida silvestre. Estas preguntas pueden llegar a bibliotecas públicas, de colegios comunitarios y de universidades que dependen del acceso directo y gratuito a recursos de alta calidad escritos para una variedad de audiencias.