Soluciones de inteligencia artificial para mejorar la asistencia sanitaria
Uno de los principales retos a los que se enfrentan los servicios sanitarios mundiales es la falta de personal formado. Solo Europa se enfrenta a una escasez estimada de dos millones de profesionales médicos, muchos de los cuales suelen ser el primer punto de contacto para los pacientes. Esto tiene implicaciones en términos de calidad asistencial y seguridad de los pacientes.
Interacciones entre personas y máquinas en la asistencia sanitaria
El equipo del proyecto PhilHumans, financiado con fondos europeos y respaldado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, pretendía abordar este reto aplicando técnicas de inteligencia artificial (IA) y procesamiento del lenguaje natural. El objetivo era crear una comunicación sanitaria personal de alto nivel como primera línea de contacto con los servicios médicos. Esto permitiría al personal médico centrarse en los cuidados esenciales, al tiempo que proporcionaría a los pacientes la información que necesitan de forma empática e intuitiva. «Otro de los objetivos del proyecto era formar a una nueva generación de jóvenes investigadores en IA innovadora —explica el coordinador del proyecto PhilHumans, Ernst Hermens, de Philips, en los Países Bajos—. Pudimos incorporar a ocho estudiantes de doctorado, que estudiaron diversos aspectos de las interacciones entre personas y máquinas en el ámbito sanitario». Los estudiantes contaron con la supervisión de la Universidad de Cagliari, la Universidad de Catania, la Universidad de Aberdeen, Universidad Tecnológica de Eindhoven y Philips Research. Los doctorandos también pasaron bastante tiempo en comisión de servicio en Philips para adquirir experiencia industrial.
Robótica, lenguaje natural y programación profunda
La investigación se agrupó en torno a tres temas principales, el primero de los cuales fue la visión y la robótica. Este trabajo incluía estudios sobre inteligencia computacional, análisis facial y lenguaje corporal. «A los estudiantes les interesaba, por ejemplo, utilizar cámaras para captar expresiones y lenguaje corporal, y luego usar la IA para sacar conclusiones, como por ejemplo cómo se siente una persona o qué está haciendo», explica Hermens. Un segundo grupo se ocupó de la interacción empática con el lenguaje natural e incluyó el análisis semántico y de sentimientos a partir de textos. «Los mensajes de texto de los pacientes se analizaron mediante procesamiento del lenguaje natural —añade Hermens—. También examinamos el potencial de desarrollar asesoramiento y tratamiento automatizados». Un tercer grupo se basó en una inducción programática profunda para los servicios sanitarios personales. Esto podría utilizarse para identificar áreas de investigación médica a las que habría que dar prioridad, lo que ayudaría a los sistemas sanitarios a lograr eficiencias.
Interfaces de paciente basadas en IA
Un resultado fundamental del proyecto ha sido el desarrollo profesional de los estudiantes participantes. Algunos se han graduado y han conseguido puestos de trabajo tanto en universidades y centros de investigación como en la industria, mientras que otros están terminando su doctorado. Se han publicado varios artículos sobre la IA en la asistencia sanitaria, que están disponibles en el sitio web del proyecto. «Gran parte del trabajo sigue siendo bastante abstracto —señala Hermens—. Por ejemplo, se elaboró un marco genérico para la extracción de datos y la generación de textos. También se puso a prueba un sistema terapéutico conversacional, diseñado para evaluar la empatía de una persona. Asimismo, se desarrolló una herramienta para analizar y crear aprendizajes a partir del análisis textual profundo». Hermens cree que el proyecto representa un hito importante en el acercamiento al mercado de este tipo de interfaces de paciente impulsadas por la IA y prevé que muchas de ellas estarán en funcionamiento en un plazo de cinco años. «Esto va a suceder—dice—. Con una población que envejece, menos personas que formadas en el ámbito médico y un desequilibrio entre los cuidados necesarios y los que podemos prestar, hay una clara necesidad de contar con estas soluciones. Estas herramientas pueden ayudar a garantizar que el personal formado solo intervenga en las fases críticas de la asistencia, que es donde realmente se necesita».
Palabras clave
PhilHumans, IA, sanidad, medicina, persona-máquina, robótica, lenguaje
