Los fans de las series médicas de la televisión son probablemente conscientes de la sombría condición conocida como shock séptico. Pero pocas personas saben que la septicemia, una enfermedad que causa que el cuerpo se ataque a sí mismo en su intento por combatir una infección, mata a 258,000 estadounidenses cada año.
Aunque fácil de tratar, la septicemia es difícil de diagnosticar, los pacientes hospitalizados pueden pasar de un cuadro asintomático a un estado de choque en sólo unas horas.
Dos tecnologías de rápido crecimiento, el análisis de datos y los dispositivos móviles, podría ayudar a resolver los problemas que van desde la sepsis hasta el diagnóstico del cáncer.
Los grandes sistemas informáticos cada vez ‘mascan’ más datos -de todo tipo, desde diarios médicos hasta los signos vitales del paciente- para identificar patrones. Eso le ha permitido al software inteligente alertar a los médicos de los problemas inminentes a través de una tablet o un smartphone, haciendo que los tratamientos para salvar vidas sean más oportunos y adecuados.
La Wolters Kluwer Health, una división de la enorme firma holandesa de servicios de información, actualmente está probando esta tecnología para identificar y tratar la septicemia. Recientemente, la compañía comenzó a inscribir a los hospitales como sitios piloto en su “programa de reducción de mortandad por sepsis”.
James O’Brien, director médico de calidad y seguridad del paciente en el Hospital Metodista Riverside en Columbus, expresa “Si esto tiene éxito, podría reducir la tasa de mortalidad por sepsis en la mitad”.
Watson, la supercomputadora de IBM que fue noticia por derrotar a los seres humanos en el juego Jeopardy! el año pasado, es otro ejemplo. La máquina, que tiene las dimensiones de un refrigerador, se está preparando para una segunda carrera como parte de un programa de estudios en el centro oncológico Memorial Sloan-Kettering Cancer Center de la ciudad de Nueva York.
Watson utiliza el procesamiento paralelo -un término en jerga informática que significa ejecutar varias tareas a la vez- para examinar 500 gigabytes de datos por segundo.
Un médico puede introducir los resultados de una biopsia, por ejemplo, y Watson presenta bits relevantes de la historia del paciente, así como estudios clínicos y publicaciones médicas. Luego enumera los diagnósticos potenciales y sus diferentes “niveles de confianza”, o probabilidad. La decisión final se deja en manos del médico tratante.
Aún se desconoce cuánto valdría un mercado para sistemas como éstos. Pero la industria de la atención sanitaria estadounidense gastará unos 69,000 millones de dólares en Tecnologías de la Información (TI) durante los próximos seis años, según Insight Research Corp. Por su parte, Intel y SAP ya están trabajando con investigadores de la Universidad de California en Berkeley para desarrollar una estirpe de supercomputadoras aptas para uso médico.
Con todo, los hospitales no se convencerán de la propuesta hasta que se haya demostrado que estos sistemas aumentan la eficiencia y reducen los costos. “Los médicos responden a las evidencias”, explica Susan Desmond-Hellmann, oncóloga y rectora de la Universidad de California en San Francisco.
Hay además otro problema: todos los datos médicos y el poder de procesamiento del mundo no pueden enseñar a un ordenador a tratar con calidez a un paciente. Por no hablar de que sustituir a médicos por algoritmos no serviría a la causa de todos esos programas de televisión de doctores y salas de emergencia.