El sector de la salud es uno de los que más se han visto beneficiados por la transformación digital. La realización de pruebas médicas ha cambiado de forma notable tras la introducción de las llamadas tecnologías 4.0. Estas no son solamente ahora más precisas, sino que ahorran tiempo al personal sanitario.

Las llamadas tecnologías para el diagnóstico se valen de Inteligencia Artificial, Realidad Mixta, Realidad Aumentada, Big Data, etc., para mejorar la calidad de vida de los pacientes. Tanto el sector público como el privado se están valiendo de ellas para llevar la asistencia tecnológica hasta el siguiente nivel.

Las pruebas médicas en la Cuarta Revolución Industrial

En los últimos años, la experiencia de someterse a pruebas médicas para obtener un diagnóstico se ha transformado radicalmente. Gran parte de esto se debe no solo al avance de la ciencia médica, sino también a la incorporación de tecnologías que lo han permitido.

Una de las grandes ventajas de la introducción de estas tecnologías en las pruebas diagnósticas es que su introducción es transversal. Estas, pueden incorporarse a procesos ya existentes y crear otros nuevos. Año tras año, se crean nuevos dispositivos que ayudan a realizar estas evaluaciones médicas.

La aplicación de las tecnologías al mundo de la salud no solamente ha tenido impacto positivo en las pruebas diagnósticas. Otras áreas como la fabricación de medicamentos o los tratamientos también han supuesto una mejora significativa tanto para pacientes como para los profesionales.

Todos estos cambios que se están introduciendo no solamente facilitan el proceso de diagnóstico de enfermedades comunes o graves, sino también de las más comunes.

Estos nuevos sistemas no reemplazan a los médicos ni a los profesionales sanitarios, sino que son nuevas herramientas con las que pueden llegar hasta donde antes no podían. El error humano que existe en las pruebas diagnósticas tiende a cero gracias a la Inteligencia Artificial, el Big Data y otras tecnologías.

En estas nuevas pruebas diagnósticas los profesionales identifican más fácilmente el problema. En muchas ocasiones, incluso evitan biopsias y otros procedimientos altamente invasivos.

En este nuevo escenario también hay que hacer mención de la llamada bioestadística. Mediante una gran cantidad de datos se pueden predecir las posibilidades de sufrir determinadas enfermedades, normalmente de carácter genético. Según los resultados obtenidos, se realizarán pruebas médicas más orientadas al potencial caso del usuario.

Beneficios de las tecnologías 4.0 en las pruebas médicas

La implantación de nuevas tecnologías en la realización de pruebas médicas está ofreciendo ya una serie de ventajas probadas por la comunidad médica:

• Ahorro de costes. A corto plazo algunas de estas tecnologías implican un gran desembolso inicial. No obstante, a medio plazo, su uso acaba amortizado.
• Productividad. Los profesionales médicos y sanitarios pueden dedicar el tiempo que ahorran en realizar estas pruebas médicas para otras labores. Entre ellas, dar una asistencia más personalizada a sus pacientes.
• Monitorización y asistencia a domicilio. Mediante la tecnología, es posible seguir en tiempo real y de forma remota las constantes vitales de los pacientes. Es especialmente útil para pacientes crónicos, al evitar desplazamientos ahora innecesarios.
• Inmediatez. Los plazos se acortan hasta el punto de que se pueden obtener datos biométricos en tiempo real. Así, es posible ajustar mejor los procesos de tratamiento de los enfermos.
• Errores médicos. Aunque no son infalibles, mediante estos sistemas, la posibilidad de un fallo en el diagnóstico tiende a cero. Gracias a los datos compilados a través del Big Data, las Inteligencias Artificiales cuentan con una gran cantidad de información para realizar sus informes.
• Personalización. No solamente se obtiene información detallada sobre el paciente, sino que éste obtiene una experiencia única durante la prueba médica a la que se somete.
• Prevención. La posibilidad de realizar diagnósticos precoces permite solucionar problemas en su etapa inicial, antes de que sean difícilmente reversibles.

Diagnóstico por imagen

El hecho de que el 80% de los diagnósticos se apoye en imágenes da buena cuenta de la importancia de este factor en la actualidad según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En España se realizan cada año un total de 40 millones de pruebas por imagen, el 45% de ellas, radiografías.

La introducción de estas nuevas tecnologías se antoja imprescindible para mejorar la eficacia en el diagnóstico. Estas no solamente detectan la presencia de enfermedades, sino su gravedad y la extensión de las mismas en el interior del organismo.

La introducción de las llamadas tecnologías 4.0 está haciendo que se amplíe la variedad de pruebas diagnósticas por imagen. Así, el papel del radiólogo está cobrando importancia en el área de la salud, ya que es un profesional que cada vez tiene más peso en el proceso de toma de decisiones.

Las nuevas pruebas médicas son cada vez menos invasivas. Estas son cada vez más seguras y en aquellas que es necesario hacer una incisión, esta es de un tamaño inferior.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías más usadas en las pruebas médicas por imagen. Su aplicación es versátil, ya que permite no solamente automatizar el tratamiento de datos obtenidos, sino también reconstruir imágenes en tiempo real o la detección de patrones estadísticos.

Durante la pandemia se usaron modelos con esta tecnología que permitían saber qué pacientes sufrían una neumonía causada por covid-19 con tan solo una radiografía.

Otra de las aplicaciones prácticas en la que se está revelando como especialmente útil es en las colonoscopias. La IA es capaz de reconocer eficazmente pólipos y cánceres en sus etapas más tempranas. Con los datos obtenidos de una gran muestra de pacientes, es posible crear modelos y, con ello, no solamente acelerar el resultado de la prueba, sino reducir su posibilidad de error.

Deep learning

Dentro del amplio abanico que se incluye dentro del concepto de Inteligencia Artificial, el deep learning es uno de los que tiene más peso específico en las pruebas diagnósticas. Gracias a este, las máquinas pueden “aprender” por sí solas y aplicar este nuevo conocimiento adquirido en próximos diagnósticos.

Con el deep learning, es posible extraer información de millones de pruebas médicas y establecer patrones. Estas conclusiones servirán para detectar enfermedades con la misma precisión, o incluso superior a la de un profesional experimentado.

El Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) ha desarrollado un sistema para detectar eficazmente cambios en el cerebro causados por el alzheimer. Mediante el deep learning han creado un sistema que permite anticipar con dos años de antelación cómo será el deterioro cognitivo del paciente.

Este sistema permite, además, realizar un tratamiento y selección de medicamentos totalmente adaptada al caso de cada paciente.

Radiómica

Aunque todavía no está madura del todo, una de las tecnologías más interesantes en el campo del diagnóstico por imagen es la radiómica. Esta ciencia se centra en extraer parámetros cuantitativos en las imágenes capturadas y procesarlas mediante algoritmos computacionales.

Además de detectar patrones e irregularidades difíciles para la vista humana, permite al paciente gozar de tratamiento más personalizado para su caso. No solamente establece un punto de situación de la enfermedad, sino que es capaz de anticipar su futuro desarrollo y la eficacia de potenciales terapias.

Aunque ha demostrado ya su eficacia, todavía está en una fase temprana de adopción. Su aplicación también genera muchas dudas en lo que se refiere a la privacidad del paciente y tratamiento de sus datos. De ahí que muchos profesionales todavía la pongan en duda.

Diagnóstico genético

Es el referente al estudio que se realiza sobre la predisposición de una persona a padecer una enfermedad basándose en sus genes. La tecnología no solamente ha permitido mejorar estas pruebas de diagnóstico, sino incorporarlas a la práctica médica diaria, ya que antes eran infrecuentes.

Hasta hace relativamente poco solo se llevaban a cabo estudios moleculares dirigidos de enfermedades. Estos se basaban en una sospecha y tenían como objetivo solamente parte de la información genética del paciente. Hoy, por contra, es posible hacer un estudio completo del genoma de un individuo.

Los microchips están revolucionando el diagnóstico genético. Es posible que una sola unidad procese millones de mutaciones posibles dentro de una cadena de ADN. El análisis de los datos que realiza permite prescindir de las múltiples hipótesis que se hacían antes de su llegada para explicar un problema en un paciente.

¿Cuál es el futuro de las pruebas médicas?

Tecnologías de vanguardia como los nanobots están permitiendo ya detectar cambios en células y órganos imperceptibles para otros métodos. Lo importante de este desarrollo es que van más allá del propio diagnóstico: pueden llevar medicamentos directamente a la zona necesaria. Así, se evitan posibles efectos secundarios.

Uno de los grandes retos en este campo es poder hacer pruebas diagnósticas inmediatas, o, incluso, en casa. El fraude de Theranos está muy reciente, por lo que todavía existe cierto escepticismo en este sentido. No obstante, ya existen empresas, en especial en Estados Unidos que recogen muestras domésticas y luego las procesan para emitir un resultado.

La revolución de las pruebas diagnósticas

Los médicos y profesionales de la salud tienen en la tecnología 4.0 una serie de herramientas en las que apoyarse. Las pruebas diagnósticas han cambiado radicalmente en los últimos años gracias a la Inteligencia Artificial, el deep learning y el Big Data, que aceleran el proceso y reducen el margen de error.

La gran cantidad de datos que hoy es posible manejar fácilmente hace que se puedan establecer patrones. Estos permiten a los sanitarios poder dedicar su tiempo a otros aspectos de su trabajo, ya que gran parte del diagnóstico puede automatizarse gracias al avance tecnológico.