“Aprender a leer es lo más importante que me ha pasado en mi vida” reconocía Vargas Llosa en su discurso recogiendo el Premio Nobel.
Comparto con él gran parte de la percepción, aunque he tenido algunas experiencias más importantes.
Esta tarea es algo consustancial al médico. Una de las armas que ayuda a la indispensable vertiente humanista de la medicina. Especialmente en una época donde nos abruma la tecnología.
Cuando lees a Daniel Kahneman en Pensar rápido, pensar despacio te das cuenta cómo funciona el razonamiento humano. Existe un sistema 1 que opera de forma rápida y automática. Implica poco esfuerzo y ofrece poca sensación de control. Gracias a él respondemos de forma automática el resultado de 3+3. El sistema 2 necesita más atención y concentración. Lleva aparejado más reflexión. Nos ayuda por ejemplo a comprender (o no) las fases de desescalada en la epidemia post codiv-19.
Ante una decisión clínica, cuando un médico tiene experiencia reconoce rápidamente el problema. Entra en funcionamiento la vía rápida con alta probabilidad de acertar empleando poco esfuerzo. Si el problema no es reconocido recopilamos información por otras vías. Mediante un método más analítico y elaborado emitimos un juicio que nos ha costado más esfuerzo y energía, con una respuesta más lenta. Es necesario un adecuado equilibrio entre ambos. Esto implica una vigilancia continua. Pero eso desgasta y es muy aburrido. Además es difícil ser persistente en ello cuando las fuentes de información son muchas y cambiantes, te mueves en escenarios de incertidumbre, acumulas cansancio y te apremia el tiempo para tomar decisiones difíciles.
Lo ideal sería disponer de la capacidad de integración y análisis del sistema 2 con la velocidad del primer sistema. En gran medida la tecnología lo ha conseguido. Son los distintos sistemas de inteligencia artificial de los que tanto podemos beneficiarnos en medicina.
Durante esta epidemia hemos ido aprendiendo desde dentro del huracán. Se han ido desarrollando diferentes escenarios con disponibilidad de distintos test diagnósticos. En muchas ocasiones el incremento del arsenal de pruebas aportaba menos certidumbre a los médicos. No sólo por la interpretación de las mismas sino por la dudosa calidad del material. La literatura está aportando múltiples artículos y revisiones con el fin de ayudar a los clínicos a su compresión metodológica e interpretación.
Es evidente que determinadas especialidades están más familiarizadas con estas pruebas. Pero también es cierto que su interpretación se va a globalizar en todas las especialidades. Un traumatólogo necesitará conocer el valor de las mismas cuando un paciente le consulte por artrosis de cadera y se plantee implantarle una prótesis. Las consultas de atención primaria se verán desbordadas. Pacientes que se han realizado un test privado o al que le han hecho una prueba para incorporarse a su puesto de trabajo y no tienen clara su interpretación. Miles de escenarios con una enfermedad que ha venido para quedarse.
Ya defendí en un post anterior la necesidad de realizar test a la población de forma masiva. Eso sí, con un programa de actuación definida que por ahora no he visto en ningún sitio. El aumento previsible en las pruebas diagnósticas unido a las diferentes herramientas existentes en nuestro entorno hace que el número de opciones posibles en un paciente sean muy elevadas. Con este planteamiento y ante la facilidad para cometer errores en situaciones de cansancio e incertidumbre pensé que la tecnología seguro que nos podía echar una mano.
Eric Topol lo deja meridianamente claro a los luditas de la medicina (ver post). En su libro Deep Medicine relata como la tecnología, en este caso, la inteligencia artificial, debe ser una ayuda para que los médicos dejen de hacer trabajos que los puede desarrollar una máquina. Ese tiempo ganado hemos de emplearlo en recuperar el humanismo perdido.
En base a este planteamiento he explorado algunas de las variables que entran en juego para poder diagnosticar a un paciente por covid-19 y saber en qué fase de transmisión a los contactos se encuentra. Hay que sopesar la gravedad de los síntomas, la exposición en asintomáticos, el tiempo de evolución o exposición en los no sintomáticos, junto con el resultado (o no disponibilidad) de las diferentes pruebas diagnósticas. Surgen un número importante de opciones (por encima de quinientas).
Me pareció un escenario perfecto para intentar desarrollar una tecnología, que mediante inteligencia artificial, nos facilitara el resultado de forma inmediata tras introducirle las variables. Pues manos a la obra.
Dos semanas después y gracias a la colaboración con Presentys hemos desarrollado un chat bot que dirige al médico mediante una serie de preguntas sobre el caso y le aporta finalmente el diagnóstico y la fase de transmisibilidad en la que se encuentra el paciente. El robot se llama IMPAI.
Es un proyecto de código libre (*) es decir, con accesibilidad gratuita para todo el personal sanitario que lo necesite. Esto permite que otras personas puedan mejorar la aplicación. Siempre encaminada a ofrecer a la sociedad médica una herramienta que facilite el diagnóstico de los pacientes infectados por covid-19. Esperamos que sea el comienzo de una aplicación que vaya creciendo en funcionalidades.
A través de este link tendrás acceso a la demo de IMPAI.
https://www.presentys.com/impai
Espero que esta herramienta sea de utilidad para mis colegas y redunde en una mejor atención a nuestros enfermos.
Dicen que lo que no tiene precio no se valora. Las personas que han leído mis posts saben que defiendo la medicina de valor. Por ello no cedo esta herramienta de forma altruista. A cambio pido que el tiempo que esta aplicación pueda ahorrar en todos los que vemos pacientes lo dediquemos a humanizar nuestra medicina, a leer y a disfrutar de nuestras familias.
(*) Código fuente disponible en https://github.com/devpresentys/IMPAI