En los pueblos y ciudades pequeños de la India, obtener el diagnóstico correcto a menudo puede parecer una maratón. Primero consultará a su médico local y, si no puede diagnosticarlo, lo derivará a un hospital más grande. Pero los hospitales de las ciudades de Nivel II o III también carecen de especialistas. Es posible que acabe teniendo que viajar a una gran ciudad para consultar a un especialista.
Es una enorme pérdida de tiempo y recursos de las personas y, en última instancia, de la productividad del país. Pero la IA (Inteligencia Artificial) está cambiando silenciosamente esa historia. Lo que antes requería un hospital de una gran ciudad y un equipo de especialistas ahora puede realizarse en una clínica sencilla con una conexión a Internet y un dispositivo portátil.
Profundicemos en cómo se desarrolla.
La mayoría de las ciudades pequeñas enfrentan una grave escasez de profesionales médicos capacitados, en particular radiólogos y patólogos. La IA ayuda a llenar este vacío al interpretar imágenes médicas, muestras de sangre y datos de pruebas en cuestión de minutos.
Muchas empresas emergentes locales como Qure.ai, Niramai y SigTuple han desarrollado sistemas de inteligencia artificial que ayudan en la interpretación automatizada de pruebas de detección de cáncer de mama, microscopía digital y radiología. Estas herramientas no reemplazan a los médicos, sino que los ayudan a aumentar su eficiencia y reducir su carga de trabajo.
Una clínica comunitaria en Nashik o Jabalpur ahora puede proporcionar informes que coincidan con los estándares a nivel metropolitano.
A principios de este año, el Gobierno de la India designó a AIIMS Delhi, PGIMER Chandigarh y AIIMS Rishikesh como “Centros de excelencia para la inteligencia artificial” destinados a promover el desarrollo y el uso de soluciones basadas en IA en la salud.
Los equipos de imágenes impulsados por IA pueden leer tomografías computarizadas, rayos X e imágenes de ultrasonido para un diagnóstico rápido y confiable. Pueden detectar signos tempranos de tuberculosis, neumonía, fracturas o tumores, incluso cuando un radiólogo no está físicamente presente.
De hecho, en el marco del programa de erradicación de la tuberculosis del Ministerio de Salud y Bienestar Familiar llamado “Tos contra la tuberculosis”, la IA ha ayudado a detectar entre un 12% y un 16% adicional de los casos de tuberculosis notificados, que podrían haberse pasado por alto si los pacientes hubieran sido examinados utilizando métodos convencionales.
Muchos países de todo el mundo están profundizando su adopción de la IA. El Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido, notoriamente sobrecargado de camas, ahora está probando la IA en todo el país. De manera similar, en EE. UU., los Centros para el Control de Enfermedades (CDC) han lanzado varias iniciativas en las que se utiliza la IA para mejorar los resultados de salud y reducir la presión sobre los trabajadores de primera línea.
Quizás el uso más interesante de la IA en las ciudades pequeñas sea la aparición de dispositivos de diagnóstico portátiles habilitados para IA. Los ecógrafos portátiles, los monitores de ECG inteligentes y los estetoscopios digitales brindan atención a los pacientes y no al revés.
Incluso los trabajadores de salud comunitarios pueden administrarlos. La IA interpreta los resultados al instante y proporciona información que antes requería un experto capacitado. Por ejemplo, los equipos de ECG asistidos por IA ya están ayudando a detectar problemas cardíacos durante los campamentos de salud rurales.
La mayoría de los sistemas de IA dependen de la nube. Los datos de una aldea remota se pueden cargar y analizar en línea instantáneamente. Cuando se conecta a una plataforma de telemedicina, el proceso se vuelve fluido: la IA identifica un problema, un médico lo diagnostica de forma remota y el tratamiento comienza el mismo día. Este modelo híbrido de “IA + telemedicina” puede convertir el otrora poderoso maratón en una simple carrera de velocidad.
Uno de los mayores beneficios del uso de la IA es que hace que la atención sanitaria sea más asequible. Al reducir la dependencia de una gran infraestructura y de múltiples expertos, el costo por prueba se reduce significativamente.
Los laboratorios privados y las nuevas empresas ahora pueden expandirse a mercados semiurbanos sin incurrir en altos costos operativos. Para los pacientes, esto significa pruebas confiables sin miles de viajes ni semanas de espera para obtener los resultados.
Combinado con la apuesta del gobierno por la IA en el marco de programas como Ayushman Bharat y eSanjeevani, aparte de los mencionados anteriormente, la IA ya no es un experimento urbano de élite. Se está convirtiendo en parte de la infraestructura sanitaria nacional.
El éxito de la IA en la atención sanitaria india depende de qué tan bien comprenda los datos indios. Muchas nuevas empresas están entrenando algoritmos en conjuntos de datos de pacientes indios para mejorar la precisión. También están trabajando para que la interfaz de diagnóstico de IA esté disponible en idiomas regionales. Esta es la verdadera democratización: no sólo el acceso a la tecnología, sino el acceso al propio idioma.
Las ciudades de Nivel II y III ya no son las últimas en beneficiarse de la innovación; se están convirtiendo en terrenos de prueba para la atención sanitaria inclusiva. La IA está ayudando a reescribir la geografía del acceso y llevando el diagnóstico de nivel experto al corazón de la nación. Desde furgonetas de rayos X remotas en Rajasthan hasta laboratorios de patología impulsados por inteligencia artificial en Assam, la transición está en marcha.
(Fundador y presidente de Deepak Sahni Healthians)
(Descargo de responsabilidad: los puntos de vista y opiniones expresados en este artículo son los del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de YourStory).
