Cedars Sinai / La inteligencia artificial puede mejorar la atención gineco-obstétrica

Cedars-Sinai utiliza la IA para controlar los graves riesgos para la salud relacionados con el embarazo, el parto y el cáncer ginecológico

Investigadores de Cedars-Sinai están utilizando la inteligencia artificial (IA) para reducir los graves riesgos para la salud asociados al embarazo y el parto y mejorar el diagnóstico de algunos cánceres ginecológicos.

En una conversación especial para conmemorar el Mes de la Salud de la Mujer, la especialista en medicina materno-fetal Dra. Melissa Wong, habló con el Newsroom del Cedars-Sinai acerca de las aplicaciones específicas de IA desarrolladas en Cedars-Sinai y utilizadas para mejorar los resultados de la salud materna y la detección del cáncer ginecológico. Wong es también directora de Informática y Estrategias de Inteligencia Artificial del Departamento de Obstetricia y Ginecología.

¿Cuáles son algunos resultados significativos del uso de la IA para mejorar los resultados del embarazo y el parto?

Dos importantes estudios analizaron las principales causas de muerte durante el embarazo y el parto: la preeclampsia y la hemorragia posparto.

Sabemos que una dosis baja de aspirina puede reducir el riesgo de desarrollar preeclampsia, una peligrosa complicación hipertensiva del embarazo que puede causar enfermedades graves o la muerte. Las embarazadas de raza negra son especialmente vulnerables a que se les pase por alto el tratamiento con aspirina. Nuestro estudio descubrió que el uso de inteligencia artificial para identificar a las pacientes con riesgo de preeclampsia -y luego automatizar la toma de decisiones sobre la prescripción de la aspirina- condujo a un aumento del tratamiento adecuado con aspirina y también eliminó la disparidad racial en la atención.

En otro estudio en el que se utilizó una aplicación de la IA, el aprendizaje automático, desarrollamos un algoritmo que puede ayudar a predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por hemorragias tras el parto. La clave consistió en analizar datos en muchos puntos diferentes del trabajo de parto y el parto de una paciente, desde las afecciones médicas subyacentes hasta el tipo de anestesia que recibió la madre. Nuestro próximo paso es ver si el algoritmo puede ayudar a predecir hemorragias en tiempo real y permitir intervenir y salvar vidas.

¿Qué usos futuros de la IA para la atención gineco-obstétrica se están estudiando?

En el ámbito de la atención ginecológica, estamos terminando un estudio que podría mejorar la evaluación de la citología vaginal utilizada para detectar el cáncer de cuello de útero. En nuestro sistema sanitario hacemos cientos de citologías a la semana. Los resultados son más significativos cuando se pueden situar en el contexto del historial de la paciente. Hemos desarrollado una aplicación de inteligencia artificial con ChatGPT que realiza un análisis contextual de los resultados, recomienda los siguientes pasos, si es necesario, e incluso genera una carta para el paciente sobre los resultados.

La diabetes gestacional y la hipertensión durante el embarazo son dos afecciones que creemos que también podrían beneficiarse de las intervenciones de la IA para identificar tendencias y patrones en los datos enviados por los pacientes y recomendar intervenciones.

En el caso de la diabetes, aproximadamente el 80% de los pacientes que envían datos de sus monitores de glucosa probablemente estén bien o sólo necesiten ajustes sencillos de su insulina. Pero nuestro educador experto en diabetes sigue analizando todos los datos, aunque solo el 20 % de los pacientes necesiten una intervención directa con medicación o asesoramiento nutricional para volver a la normalidad. La IA podría ayudarnos a centrarnos en el pequeño grupo de pacientes que necesitan un apoyo más complejo y matizado, de forma más rápida.

En cuanto al control de la hipertensión durante el embarazo, suele ser una habilidad nueva que las pacientes aprenden durante el embarazo o el posparto. También es complicada. Intentar distinguir entre una lectura algo preocupante y otra en la que hay que llamar al médico cuanto antes no es intuitivo. Un buen modelo de IA podría enviar una alerta cuando los sutiles cambios de patrón señalen la necesidad de modificar la medicación o de que el paciente y el proveedor presten atención urgente.

¿Cuál es el enfoque de la innovación en IA en el Cedars-Sinai?

Me siento increíblemente afortunada de estar aquí, no solo porque estamos a la vanguardia de la investigación del uso de la inteligencia artificial en una amplia variedad de especialidades y procedimientos, sino porque lo hacemos pensando en la implementación. En Estados Unidos se investiga mucho sobre IA, pero no mucho más allá del laboratorio. En Cedars-Sinai, el objetivo es investigar las innumerables aplicaciones posibles y, cuando las hayamos perfeccionado y probado, “ponerlas en marcha”, por así decirlo. Estamos muy motivados para poner en práctica lo que hemos desarrollado y contribuir a mejorar la asistencia y la salud de nuestros pacientes.

¿Cuál es el objetivo principal de aprovechar la IA para la asistencia médica?

Se trata de cómo la IA puede ayudar a los profesionales sanitarios a liberar sus cerebros y su tiempo para centrarse en ofrecer la mejor atención posible. Puede ser una herramienta extraordinaria que nos acerque de nuevo al paciente y nos aleje del tipo de trabajo que la IA y el aprendizaje automático realizan de forma más eficaz, rápida y precisa.

Tanto si un médico se encuentra en un desierto de atención médica con recursos limitados como en un centro médico académico, las mejores aplicaciones de la inteligencia artificial tendrán un impacto democratizador, reduciendo las desigualdades en la atención sanitaria y proporcionando una atención que podría ser más personalizada en un amplio espectro de poblaciones de pacientes.

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