El uso de la tecnología ha sido fundamental para mejorar la salud de las personas de la tercera edad, a través de prácticas conocidas como la imagenología, toma de muestras, indicadores biométricos, resonancias, etc. Pero sumado a la inteligencia artificial, traerá mayores beneficios a la población elevando la esperanza de vida de los chilenos, consideran los expertos.

Durante la pandemia, la tecnología fue de gran ayuda en la atención de pacientes a distancia, que en edades avanzadas, fue muy importante para prevenir contagios, diagnosticar y poder continuar tratamientos de enfermedades crónicas.

Y no son solo las atenciones en telemedicina los avances para ancianos, sino que una serie de proyectos que están poniendo como eje la salud de los adultos mayores. Hoy en día existe un desarrollo de dispositivos, apps y plataformas que pueden entregar herramientas de ayuda. En ese contexto, un área que tiene mucho potencial de desarrollo con todos los adelantos en sistemas cloud computing y conectividad, sumada a un complemento interdisciplinario de profesionales de la ingeniería y de la salud, es la Inteligencia Artificial (IA). Con los datos necesarios, puede realizar múltiples cruces y abrir un gran campo de soluciones. Esto es de gran importancia en una población cuya esperanza de vida se ha triplicado en los últimos 100 años, según cifras del INE.

Pero el cuello de botella para poder desarrollar modelos matemáticos predictivos más inteligentes, capaces de tomar decisiones basadas en los aprendizajes que tengan los sistemas (machine learning) es el acceso a los datos, que son un gran valor en el campo de la medicina para realizar pronósticos; tener estadísticas, puede marcar la diferencia en los costos.

Como lo explica Cristián López, CEO de la empresa tecnológica Unitti y especialista en IA, los datos de calidad podrán ofrecer mejores respuestas para las necesidades en el área de salud. Por un lado, están los servicios cognitivos, que tienen que ver con algoritmos que pueden emular una capacidad humana, reconocimiento de voz, de audio, textos, análisis de fotografías y de videos, biometría. Y, por otra parte, están los modelos predictivos. En palabras simples, con este conjunto de datos se puede predecir ciertas soluciones o escenarios posibles, ya que se le enseña a relacionar “machine learning”. No obstante, el resultado dependerá exclusivamente de la cantidad y calidad de los datos.

“No puede conectar solo, hay que enseñarle y para eso hay una regla clara y sencilla: si tiene un conjunto de datos que quiere entrenar, la muestra debe ser representativa, donde siempre la cantidad de datos tiene que ser la raíz cuadrada de lo que quieres representar y con el 80% de la muestra se entrena el modelo para hacer la predicción y con el 20% restante se compara, y como se conoce el resultado, se puede saber el porcentaje de certeza de predicción,” dice López.

Los modelos pueden explicar imágenes de medicina interna, radiografías de pacientes Covid, ecografías, resonancias o enfermedades que requieren muchos exámenes, entre muchos otros ejemplos. “El espectro de oportunidades que abre en el área de la salud es infinito, aunque muchas veces faltan los recursos para poder desarrollar y entrenar los sistemas”, indicó López.

Coincide la doctora María Rodríguez, académica del Instituto de Ingeniería Biológica y Médica de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC), quien además es parte del equipo del Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud- IHealth, donde se están desarrollando métodos innovadores que integren la ingeniería y la IA para mejorar la atención en salud en la tercera edad, como sistemas de monitoreo IoT (Internet de las Cosas, por su sigla en inglés), donde a través de sensores fisiológicos y ambientales se puede obtener información con respecto a caídas, idas al baño, o si se la persona se mueve o alimenta. “Estos sistemas tienen una gran ventaja, ya que al estar conectados a internet, pueden levantar alertas al cuidador y producir una respuesta temprana”, señala Rodríguez.

Existen aparatos que entregan información y también otros que pueden realizar acciones beneficiosas en la vida cotidiana, ya que ayudan al desempeño autónomo de los ancianos de manera segura, lo cual también fomenta la salud y la calidad de vida, como por ejemplo, contar con dispositivos que ayuden en tareas domésticas de limpieza o en la movilidad.

A juicio de Rodríguez, el tema de los datos se hace fundamental, ya que para obtener mejores respuestas los modelos matemáticos se deben entrenar con datos y esto a veces se ve dificultado por la obtención de estos, ya que “los datos clínicos son un tema muy sensible y, por lo tanto, no se pueden utilizar sin previo consentimiento y en el caso de los adultos mayores es particularmente complicado, porque hay que estar seguros de que se encuentra con todas sus facultades mentales. Por otra parte, falta conocimiento por parte de la población de saber para qué sirven estos modelos y cómo se utilizarán los datos proporcionados, y nosotros como investigadores también tenemos que explicarlo bien, para que se abran espacios de mayores y mejores modelos predictivos, que sin duda abaratarán los costos en la salud”.

Concuerda con este planteamiento el jefe de la sección de Geriatría del Hospital Clínico de la Universidad de Chile, Gerardo Fasce, quien plantea que “en Chile no tenemos un sistema integrado de información de pacientes, porque nadie quiere que esa información esté disponible y eso es uno de los grandes desafíos que tenemos como país”.

Por su parte, López agrega la gran oportunidad que ve es impulsar la carrera del tecnólogo médico que “hoy en día manejan grandes cantidades de información de los pacientes. Ellos son los que día a día están con las maquinarias, resonadores, scanner, rx, ecografías, entre otros. Entonces, con los recursos adecuados, sí hay una posibilidad de inversión y mejorar machine learning para hacer mejores modelos predictivos con mejores soluciones”, dice el CEO de Unitti.

La IA aporta a la calidad de vida de las personas, pero no solo en temas de diagnósticos médicos, sino que hay un amplio abanico de servicios y beneficios que se puede obtener con el uso de datos. A continuación, algunas iniciativas que se han desarrollado con este modelo.

eHomeseniors: Sistema de monitoreo no invasivo orientado a la prevención y cuidado de las personas mayores, tanto en sus hogares como fuera de él.

AccuHealth: Aplicación de control de salud desde el celular, incluye glicemia, presión arterial, telemonitoreo, exámenes a domicilio, entre otras prestaciones.

Keiron: Startup chilena que crea soluciones para la atención de salud a través de plataformas digitales

Blah Blah: Plataforma chilena que posibilita la comunicación para personas sordas, basado en tecnología de inteligencia artificial de lectura automática de labios (LipNet/Dialog).

Conectatas: Plataforma de cuidado para personas mayores.

Enchufate: Plataforma que promueve la integración de adultos mayores en temas digitales.