ARTICULO DE REVISION Rev. Methodo 2021;6(1):44-50

https://doi.org/10.22529/me.2021.6(1)07

Recibido 02 Sep. 2020 | Aceptado 27 Oct. 2020 |Publicado 05 Ene. 2021

La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

Artificial intelligence in medical education and health prediction Agustín N. Joison1

, Raúl J. Barcudi2, Enrique A. Majul3, Sergio A. Ruffino3, Juan J. De Mateo Rey3, Agustin M. Joison 4, Gustavo Baiardi11,5.

1 Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias Químicas.

2 Universidad Católica de Córdoba, Clínica Universitaria Reina Fabiola. Servicio de Cardiología clínica e intervencionista.

3 Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias de la Salud. Clínica Universitaria Reina Fabiola.

4 Globant Empresa de desarrollo de sistemas. Argentina 5 Instituto of investigación Biológica y Tecnológica (IIBYT-CONICET), Universidad Nacional de Córdoba Correspondencia: Agustín Joison, Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias Químicas. Córdoba. Argentina Email: ajoison2001@yahoo.com.ar.

Resumen

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que se brinda la atención médica.

Puede respaldar mejoras en los resultados y aumentar la productividad y la eficiencia de la prestación de los servicios. En servicios de las diferentes especialidades los avances realizados a nivel hardware deben desarrollarse en paralelo con los métodos de aprendizaje automático, aspectos que la inteligencia artificial contribuye para promover un cambio de paradigma significativo en las más diversas áreas de la medicina.

Es importante en la educación médica como eje para el conocimiento y en la toma de decisiones que pueden mejorar el desempeño de los profesionales. Los estudiantes de medicina de nueva generación pueden adaptarse perfectamente a los nuevos métodos digitalizados en un contexto médico globalizado, incluida la inteligencia artificial. Por ello es importante tener como objetivos a implementar en los planes de estudio e introducir programas educativos representativos de esta tecnología. Es fundamental que todas las áreas del Sistema de Salud tengan confianza en los sistemas informáticos específicamente en el aprendizaje profundo, no solo por la información concreta y objetiva que de él se deriva sino también por la posibilidad de predecir eventos futuros, brindando alta certeza en cuanto al diagnóstico y tratamiento de enfermedades.

Palabras claves: Inteligencia artificial, Cardiología, Algoritmos, Red neuronal, salud, predicción.

Abstract

Artificial intelligence has the potential to transform the way healthcare is delivered. You can support improved results and increase the productivity and efficiency of service delivery. In the services of the different specialties, the advances made at the hardware level must be developed in parallel with the methods of machine learning, aspects that artificial intelligence contributes to promote a significant paradigm shift in the most diverse areas of medicine. It is important in medical education as an axis for knowledge and in making decisions that can improve the performance of professionals. New generation medical students can perfectly adapt to new digitized methods in a globalized medical context, including artificial intelligence. For this reason, it is important to have as objectives to be implemented in the study plans and to introduce educational programs that are representative of this technology. It is essential that all areas of the Health System have confidence in computer systems specifically in deep learning, not only because of the concrete and objective information that is derived from it but also because of the Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. El. :(54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar 44

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Joison A N, Barcudi R J, Majul E A, Ruffino S A, De Mateo Rey J J, Joison A M, Baiardi G. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

possibility of predicting future events, providing high certainty regarding to the diagnosis and treatment of diseases.

Keywords: Artificial intelligence, Cardiology, Algorithms, Neural network, Health, Prediction Introducción

de enfermedades y la prevención para el cuidado de la salud. El objetivo básico de la enfermedad La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de basada en la prevención del análisis de datos es transformar la forma en que se brinda el servicio.

tomar datos de pacientes del mundo real y ayudar Puede respaldar mejoras en los resultados de la a reducir el riesgo del paciente5.

misma, aumentar la productividad y la eficiencia La IA es una disciplina científica que se enfoca en de la prestación y permitir que los sistemas de comprender y crear algoritmos informáticos salud brinden más y mejor atención a más similares a los que pueden hacer los humanos. La personas. La IA puede ayudar a mejorar la IA está ganando impulso en la atención médica, experiencia de los profesionales sanitarios, y donde la pregunta es: "¿Pueden pensar las dedicar más tiempo a la atención directa del máquinas?" La IA ha recorrido un largo camino.

paciente, reduciendo el agotamiento. Por último, Los ejemplos de avances en IA incluyen puede respaldar la prestación más rápida, procesamiento

de

lenguaje

natural,

principalmente

al

acelerar

el

tiempo

de

reconocimiento de voz, agentes virtuales, gestión diagnóstico, y ayudar a los sistemas de salud a de decisiones, aprendizaje automático, aprendizaje mejorar su administración de manera más profundo y automatización de procesos robóticos.

proactiva, asignando recursos donde puede tener el La IA implica el desarrollo de algoritmos mayor impacto1.

informáticos para realizar tareas típicamente El término "Inteligencia Artificial" (IA) se definió asociadas con la inteligencia humana6, 7.

como la ciencia y la ingeniería para fabricar Con la información médica creciendo a una máquinas inteligentes2 El desarrollo de la IA se velocidad

vertiginosa,

los

médicos

tienen

inició a principios de la década de 1990 como parte problemas para mantenerse al día. Esto conduce a de un campo relevante de la informática en busca una sobrecarga de información y crea presión para de encontrar similitudes y características de la memorizar todo este contenido para aprobar los inteligencia humana, en cuanto al pensamiento y exámenes de licencia médica de los Estados razonamiento e incluso a ver y como oír3. Las Unidos para calificar para puestos de residencia.

primeras aplicaciones de la IA se realizaron Los médicos de hoy trabajan más horas y también analizando datos sanitarios, plazos y opciones de se espera que brinden atención coordinada en una pago, como herramientas innovadoras para sociedad que envejece con afecciones complejas y gestionar la información del paciente y tomar comorbilidades donde los costos de atención decisiones. La necesidad de datos y toma de médica están aumentando y las regulaciones decisiones ha permitido dar respuesta a problemas imponen una carga adicional a los procesos8, 9.

de salud. Los objetivos de este resumen son para Los estudios postulan que la posibilidad de que los entender la importancia de la aplicación de esta médicos sean reemplazados por la IA en la tecnología en el cuidado y tratamiento de la salud, atención médica es incorrecta, no se trata y además destacar la posibilidad en un futuro necesariamente de enfrentar las mentes humanas cercano de incorporarla en la educación médica.

contra la máquina, sino de expandir, agudizar y, a veces, calmar la mente del profesional para Concepto y aplicación de inteligencia

resolver los problemas que presentan sus artificial

pacientes. El papel de la IA en la medicina es desarrollar algoritmos de diagnóstico para robots La IA facilita una mayor accesibilidad, relevancia quirúrgicos10.

y capacidad de acción de la información sanitaria.

La IA se ha desarrollado rápidamente en medicina y atención médica junto con los avances en La inteligencia artificial en áreas

computación, en el aprendizaje y la disponibilidad específicas de salud

de grandes conjuntos de datos (Big Data) de En el área de cardiología, los avances realizados a registros médicos electrónicos (RME)4. El análisis nivel de hardware deben desarrollarse en paralelo de datos de salud es un área multidisciplinar con los métodos de aprendizaje automático, relacionada con el aprendizaje automático y el aspectos que contribuyen a la IA para promover un reconocimiento de patrones, el control inteligente cambio de paradigma significativo en las más diversas áreas de la medicina. Conocimiento y, Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. El. :(54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar 45

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Joison A N, Barcudi R J, Majul E A, Ruffino S A, De Mateo Rey J J, Joison A M, Baiardi G. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

particularmente en Cardiología, por su capacidad cardíacas sobre la marcha con la clasificación para apoyar la toma de decisiones que pueden automatizada de vistas ecocardiográficas19.

mejorar el desempeño diagnóstico y pronóstico.

Una de las patologías con mayor dificultad para Estos impactos deben ser evaluados para su decidir sobre el tratamiento y seguimiento es la aplicación

en

seguridad

del

paciente,

Diabetes mellitus (DM). La DM se refiere personalización de la atención, valorización del colectivamente a un grupo de enfermedades que paciente, dentro de un campo de vigilancia resultan de la disfunción del sistema de regulación tecnológica, que gradualmente consolida la IA de la glucosa, y en cada clase de diabetes, se como fundamental para una excelente práctica requiere un diagnóstico rápido, educación del médica11, 12.

paciente en el autocuidado y atención médica La cardiología necesita inteligencia artificial para continua para prevenir complicaciones agudas el desarrollo de algoritmos de IA y, en como cetoacidosis, enfermedad renal, retinopatía, consecuencia, no requiere muchas hipótesis en pie diabético, enfermedad cardiovascular o relación con los datos existentes, lo que permite un accidente

cerebrovascular.

Los

algoritmos

alto nivel de evidencia debido a su alto inteligentes se utilizan ampliamente para el rendimiento, lo que sin duda representa un cambio desarrollo de herramientas y aplicaciones que de paradigma significativo en la medicina basada pueden

mejorar

el

manejo

efectivo

de

en la evidencia. Cabe señalar que los ensayos enfermedades complicadas, incluida la diabetes, clínicos tradicionales son generalmente lentos, por lo que la IA es un papel clave en el costosos, lentos y de tamaño limitado. Además, reconocimiento de estos sistemas como ayudas cuando la base de datos se alimenta con más datos terapéuticas de rutina para pacientes con (saludables), en general, se produce una mejora en diabetes20.

el rendimiento de los algoritmos, que permiten que los estudios sean continuos en el tiempo13, 14.

Inteligencia artificial en la decisión

Los cardiólogos aplicaron algoritmos para detectar médica

arritmias a partir del registro de información de un electrocardiograma. Los datos se obtuvieron y Las decisiones médicas también se referirán a los analizaron a partir de un árbol de decisiones y servicios médicos de urgencias para la gestión del reglas basadas en umbrales. Se utilizaron pre-hospitalario en paciente traumático y su algoritmos

genéticos

para

seleccionar

las

traslado al servicio de urgencias en función del características más adecuadas para ser utilizadas estado del mismo. Las decisiones que toman los en el trabajo. Para la detección de fibrilación profesionales para predecir el pronóstico son auricular, se obtuvo una puntuación F1 (media de importantes para la comunicación entre el técnico valor predictivo positivo y sensibilidad) de 0,81.

de RME pre-hospitalario y el departamento de Otros autores utilizaron el Análisis de Tomografía emergencias del hospital para proporcionar Espacial Fase Cardíaca, así como la realización de instrucciones médicas en línea y prepararse para la ejercicios o estrés farmacológico, combinados con gestión

hospitalaria.

Diferentes

estudios

modelos ML (por ejemplo, algoritmos genéticos) demostraron que el uso del algoritmo de IA predijo para analizar señales de fase torácica. En este con precisión cuando y situación el paciente fue estudio, los autores utilizaron esta herramienta trasladado del SEM a cuidados críticos en la para evaluar a pacientes con enfermedad coronaria unidad hospitalaria21, 22, 23.

y dolor en el pecho que fueron remitidos por el Actualmente en medicina, los procesos de toma de médico para una angiografía. Se estudiaron 606

decisiones se basan en la disponibilidad de pacientes y los resultados mostraron 92% de evidencia objetiva y confiable, la investigación, así sensibilidad, 62% de especificidad y 96% de valor como la adecuada interpretación de los hechos predictivo de enfermedad coronaria15, 16, 17, 18.

disponibles con la incorporación de las relaciones La ecocardiografía es actualmente uno de los riesgo-beneficio del paciente en cada paso de métodos de imagen más utilizados en cardiología, decisión; sin embargo, la práctica de la medicina la ecografía también tiene ventajas en cuanto a su en el mundo real nos ha enseñado que la evidencia portabilidad, rapidez y accesibilidad. Pero depende no siempre está disponible, la penetración del del operador y requiere un largo tiempo de conocimiento lleva tiempo y las decisiones sobre entrenamiento para lograr una interpretación pacientes individuales pueden no siempre ser precisa de los datos adquiridos. La IA se utiliza objetivas24.

para

estandarizar

mejor

las

imágenes

La mayoría de los cardiólogos de hoy en día tienen ecocardiográficas y reducir la dependencia del más probabilidades de asociar el término IA con operador. Ya ha demostrado la capacidad de un fenómeno de ciencia ficción aún distante, pero ayudar en el análisis de imágenes de eco, lo que la realidad es que estás a punto de conquistar la permite la generación de importantes variables medicina, incluida la medicina cardiovascular.

Dawes y col. publicaron un algoritmo basado en Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. El. :(54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar 46

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Joison A N, Barcudi R J, Majul E A, Ruffino S A, De Mateo Rey J J, Joison A M, Baiardi G. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

imágenes de resonancia magnética cardíaca de métodos digitalizados en un contexto médico patrones tridimensionales de movimiento cardíaco globalizado, incluida la IA. Por ello es importante sistólico que les permitió predecir el resultado en tener como objetivos a implementar en los planes pacientes con hipertensión pulmonar con alta de estudio e introducir programas educativos precisión. Brevemente, se utilizaron datos médicos representativos de esta tecnología29. La expansión de 250 pacientes para el estudio, y el software de la IA en la práctica médica ha generado debates copió cómo más de 30.000 puntos en sus sobre su aplicación en el área de la educación corazones se contraían con cada latido. Esto creó médica en las universidades. En el Reino Unido un corazón virtual tridimensional para cada (UK), el uso de nuevos métodos digitales en salud paciente, mientras que el algoritmo aprendió qué ha sido objeto de un reciente gobierno nacional30.

características estaban asociadas con la muerte Topol explica con mucho énfasis explícito la prematura o la insuficiencia cardíaca derecha25.

importancia

de

las

herramientas

digitales

La IA también puede ayudar a respaldar la novedosas en la enseñanza de pregrado y posgrado investigación de fármacos y mejorar la eficiencia con el objetivo de ayudar a las futuras del desarrollo de nuevos fármacos. Finalmente, la generaciones de estudiantes de medicina en su combinación de inteligencia artificial y robots actividad clínica, incluidos los apoyados por la IA.

quirúrgicos mejorará la precisión de muchas Actualmente, las facultades de medicina del Reino operaciones complejas y difíciles. Con el Unido no tienen este tipo de tecnología incluida en desarrollo de la inteligencia artificial, el análisis de sus planes de estudio, pero hay una recomendación big data y las tecnologías de computación en la del General Medical Council de que la incorporen nube, la inteligencia artificial puede brindar a los en el futuro. Existe alguna evidencia de que ciertas pacientes servicios médicos de alta calidad26.

facultades de medicina del Reino Unido optan por ofrecer oportunidades educativas limitadas en el uso de la IA en la salud; sin embargo, existe cierta Inteligencia artificial en estudiantes de resistencia a la formación y aprendizaje de dicha medicina

tecnología por parte de los propios alumnos y Los estudiantes de medicina deben aprender como docentes. Además, para involucrar efectivamente parte de sus conocimientos universitarios la a los estudiantes de medicina en este tema, sería experiencia adecuada en el uso de la IA para útil comprender su percepción de la IA como una aplicarla a sus pacientes en el futuro. Su cohorte. No es descabellado asumir que el preparación no es simplemente aprender a usar una ambiente actual de entusiasmo por la IA influye en tecnología de software, sino un conocimiento la actitud y el comportamiento de los estudiantes suficiente de medicamentos básicos y clínicos (que de medicina. De relevancia específica para la son los fundamentos de la práctica médica y son radiología, esto ha sido estudiado previamente por clave para comprender cómo usar la IA para la grupos en Canadá31.

medicina), ciencia de datos, bioestadística y Otros estudios revelaron que grupos de estudiantes medicina basada en evidencia. Incluso como que hacían radiología no participaban en la estudiante de medicina, uno no debería aceptar aplicación de la IA, porque argumentaban que pasivamente historias relacionadas con la IA dicha tecnología los reemplazaría. En cualquier médica en los medios de comunicación y en caso, no se les conoce desde un punto de vista Internet. Los estudiantes de medicina deben tratar profesional, si este es el caso, con respecto a las de desarrollar habilidades para distinguir la actitudes de los estudiantes del Reino Unido de que información correcta del bombo y los efectos27.

la IA puede ser una amenaza para ellos en el La educación de los estudiantes de medicina futuro32.

implica el aprendizaje durante muchos años desde la formación de pregrado hasta la formación de Mirando hacia el futuro

posgrado como parte de su especialización y más allá, como maestrías, doctorados también El uso de la IA y el aprendizaje profundo como un conocidos como "educación médica continua". Al nuevo paradigma para la resolución de problemas principio hubo poco interés en la aplicación de la fue adoptado por la División de Recursos de IA en la educación médica durante la década de Investigación del Instituto Nacional de Salud, bajo 1980, pero más tarde y, curiosamente, se la dirección de Robert Raub, quien tiene un empezaron a publicar trabajos que mostraban la alumno de William Yamamoto en la Universidad eficacia de la IA en el diagnóstico médico. Esto de Pensilvania, con el objetivo de conocer y promovió un aumento en la investigación y el ampliar el enfoque desde lo estrictamente desarrollo de la IA en la educación médica en los estadístico hasta el modelado de inferencia del últimos años28.

conocimiento fisiológico y clínico subyacente que Los estudiantes de medicina de nueva generación sustenta la toma de decisiones diagnósticas y pueden adaptarse perfectamente a los nuevos terapéuticas33.

Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. El. :(54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar 47

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Joison A N, Barcudi R J, Majul E A, Ruffino S A, De Mateo Rey J J, Joison A M, Baiardi G. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

Esta revisión tiene como uno de los objetivos intelligence and big data. Healthc Manage comenzar a comprender la posibilidad de utilizar Forum. 2019;32(4):178-82.

la IA en la educación médica, para que en un futuro 3. Asadi H, Dowling R, Yan B, Mitchell P.

se pueda incluir en la evaluación curricular y Machine learning for outcome prediction of estudiar si hay una mejora en el aprendizaje de los acute ischemic stroke post intra-arterial estudiantes, con investigaciones principalmente therapy. PLoS One. 2014;9(2):e88225.

sobre el último. Analizar también los desafíos que dificultan la implementación de la IA en la 4. Caliebe A, Leverkus F, Antes G, Krawczak educación médica, los cuales están relacionados M. Does big data require a methodological con la mejor manera de evaluar la efectividad de la change in medical research? BMC Med Res IA y manejar las dificultades técnicas asociadas al Methodol. 2019;19(1):125.

desarrollo efectivo y productivo de un sistema de 5. Razzak MI, Imran M, Xu G. Big data analytics IA.

for preventive medicine. Neural Comput

Esta

tecnología,

que

nació

con

cierta

Appl. 2019;16:1-35.

incertidumbre y calidez de los profesionales para aceptar este paradigma con respecto a la 6. Paranjape K, Schinkel M, Nannan Panday R, información que brinda, termina como un nuevo Car J, Nanayakkara P. Introducing Artificial paradigma en el cuidado de la salud por la Intelligence Training in Medical Education.

comprensión de los algoritmos y la importancia del JMIR Med Educ. 2019;5(2):e16048.

aprendizaje automático. Tenemos la esperanza de que dilucidar estas conexiones desmitifique estas 7. Yu KH, Beam AL, Kohane IS. Artificial técnicas y proporcione un conjunto de expectativas intelligence in healthcare. Nat Biomed Eng.

razonables para el papel de la IA en la atención de 2018;2(10):719-31.

la salud. Es fundamental que todas las áreas del 8. Weaver SJ, Che XX, Petersen LA, Hysong SJ.

Sistema de Salud tengan confianza en los Unpacking Care Coordination Through a

algoritmos informáticos específicamente en el Multiteam System Lens: A Conceptual

aprendizaje profundo, no solo por la información Framework and Systematic Review. Med

concreta y objetiva que de él se deriva sino también Care. 2018;56(3):247-59.

por la posibilidad de predecir eventos futuros, brindando alta certeza en cuanto al diagnóstico y 9. Elliott J, Stolee P, Boscart V, Giangregorio L, tratamiento de enfermedades (Figura 1).

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Conclusiones

2018;19(1):137.

Creemos que la IA tiene un papel importante que 10. Oh S, Kim JH, Choi SW, Lee HJ, Hong J, desempeñar en la práctica médica del futuro. En Kwon SH. Physician Confidence in Artificial forma de aprendizaje automático, es la capacidad Intelligence: An Online Mobile Survey. J Med principal detrás del desarrollo de la medicina de Internet Res. 2019;21(3):e12422.

precisión, ampliamente aceptada como un avance 11. Dilsizian ME, Siegel EL. Machine Meets necesario en mejorar la salud. Aunque los primeros Biology: a Primer on Artificial Intelligence in esfuerzos para proporcionar recomendaciones de Cardiology and Cardiac Imaging. Curr

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desafío, esperamos, que la IA finalmente acompañe la educación médica. También parece 12. Chang AC. Artificial intelligence in pediatric cada vez más claro que los sistemas de IA no cardiology and cardiac surgery: Irrational reemplazarán a los profesionales médicos a gran hype or paradigm shift? Ann Pediatr Cardiol.

escala, sino que aumentarán sus esfuerzos para 2019;12(3):191-4.

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Joison A N, Barcudi R J, Majul E A, Ruffino S A, De Mateo Rey J J, Joison A M, Baiardi G. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción en salud.

Anexo figura

Figura 1. interrelaciones en la enseñanza y aplicación de la medicina de los próximos años.

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