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En el panorama de la informática sanitaria, que evoluciona rápidamente, la IA ha surgido como una fuerza crucial para ayudar a los profesionales sanitarios a ser más eficientes y eficaces. La adopción de la IA en el campo médico ha dependido de la especialidad y la aplicación, con algunas áreas que avanzan más rápido que otras. Durante muchos años, la cardiología, por ejemplo, ha utilizado la IA para pruebas de ECG y la adquisición de imágenes con el fin de detectar con mayor facilidad anomalías cardíacas sutiles y realizar evaluaciones más oportunas. Lo mismo ocurre en radiología y mamografía, donde el uso de la tecnología de IA se ha disparado en la última década.11
La IA también está logrando avances significativos en neurología, donde las nuevas herramientas que aplican el aprendizaje profundo para interpretar y analizar datos de EEG² tienen un gran potencial. Muchos expertos creen que la integración de la tecnología de IA en neurología tendrá un mayor impacto que muchos otros casos de uso de la IA en el campo médico. Esto tiene que ver con muchos factores relacionados con la interpretación y el análisis de EEG, como:
Sin embargo, hay algunos obstáculos para la rápida adopción de herramientas de IA en neurología. La desconfianza hacia la tecnología de IA es un gran obstáculo que hay que superar. Más protocolos para la integración de la IA, junto con la formación de neurólogos, epileptólogos, personal de neurodiagnóstico y otros profesionales, generarán una mayor confianza en la tecnología.
La investigación también demuestra que superar la percepción de que la IA reemplazará la pericia humana es clave³ para una adopción generalizada de la IA para la interpretación de EEG. Los equipos de neurología deben considerar las herramientas de IA como asistentes útiles y fiables que ahorran tiempo, aumentan la exactitud y mejoran la atención al paciente, en lugar de como un sustituto de la pericia humana. Cuando se logre este cambio de mentalidad, los equipos de atención neurológica podrán aprovechar al máximo la colaboración entre humanos y máquinas, donde la IA libera a médicos y otros profesionales para realizar las tareas de mayor importancia en el diagnóstico y tratamiento de las anomalías y afecciones cerebrales.
Una vez superadas estas barreras para la adopción, la integración de la IA como tecnología de ayuda para la interpretación de EEG puede tener impactos notablemente positivos en la eficiencia, los costes y, finalmente, los resultados para los pacientes. Aunque la IA tiene numerosas aplicaciones prácticas para el EEG, este artículo resume cinco de las razones más convincentes por las que la IA tiene un inmenso potencial para el análisis de EEG.
La interpretación tradicional de EEG se basa en gran medida en la pericia humana para realizar tareas tediosas y repetitivas. Incluso los médicos más experimentados pueden interpretar incorrectamente patrones sutiles o pasar por alto detalles críticos en datos densos de EEG, lo que provoca resultados inconsistentes o incluso diagnósticos erróneos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse con vastos conjuntos de datos que contienen diversos patrones de EEG, lo que permite una detección más rápida de anomalías, patrones y anormalidades. Herramientas de IA aún más avanzadas que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo pueden procesar y analizar simultáneamente complejas relaciones temporales y espaciales dentro de los datos de EEG.
Los métodos tradicionales de interpretación de EEG suelen ser subjetivos y cualitativos, y no existe ninguna norma universal que se utilice de forma generalizada en las prácticas de EEG en la actualidad.4 Este problema se ve agravado por el hecho de que no siempre se dispone fácilmente de expertos en EEG, e incluso los especialistas experimentados pueden carecer de formación especializada. La posibilidad de entrenar algoritmos de IA con conjuntos de datos extremadamente grandes que abarcan una amplia gama de patrones de EEG permite la estandarización entre diversas especialidades y poblaciones de pacientes. Mientras que los algoritmos tradicionales requieren un esfuerzo manual para refinar su uso para un conjunto de datos o grupo específico, los algoritmos de IA pueden procesar amplios conjuntos de datos de manera objetiva y coherente. Esto ayuda a fomentar la uniformidad en los informes de EEG y establece referencias para evaluar el estado de cada paciente a lo largo del tiempo.
Un enfoque multidisciplinario es más eficaz en el panorama sanitario actual. El tratamiento de los pacientes de neurología a menudo requiere la aportación de grandes equipos de neurólogos, epileptólogos, profesionales del neurodiagnóstico y otros especialistas. La computación asistida por IA puede clasificar y examinar rápidamente los datos, y generar una variedad de interpretaciones, evaluaciones de riesgos, probabilidades de tratamientos y datos estadísticos derivados del historial médico del paciente junto con conjuntos de datos de informes de EEG existentes y validados. De hecho, las investigaciones indican que la colaboración entre humanos y máquinas inteligentes se ha convertido en una característica fundamental de un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas de éxito.5 Incluso con tecnología avanzada de IA, las perspectivas humanas cualitativas siguen siendo cruciales para el éxito de sistemas complejos de apoyo a la toma de decisiones.
La integración de la IA en la interpretación de EEG marca el comienzo de una nueva era de eficiencia y rapidez. El volumen masivo de datos generados por las grabaciones de EEG puede ser abrumador para la interpretación manual. Los algoritmos de IA son capaces de examinar rápidamente estos datos y resaltar los segmentos con posibles anomalías. Este enfoque específico alivia la carga sobre los revisores humanos y ayuda a asegurar que ninguna información crítica pase desapercibida. Además, la IA puede procesar grabaciones prolongadas que podrían ser agotadoras para los revisores humanos, lo que mejora la calidad general del análisis de EEG. La capacidad de procesamiento rápido de la inteligencia artificial puede agilizar el análisis de EEG, lo que permite a los médicos dedicar su valioso tiempo a revisar casos críticos y elaborar planes de tratamiento. Los algoritmos de IA pueden encargarse eficazmente de los casos rutinarios, dejando más tiempo a los neurólogos y otros médicos para concentrarse en los casos complejos. Esto es particularmente útil en zonas remotas y desatendidas, donde hay escasos expertos en EEG o simplemente no hay ninguno.
En general, se ha pronosticado que la adopción de la IA en el sector sanitario durante los próximos cinco años reducirá los costes en hasta 360.000 millones de dólares.7 Los expertos atribuyen gran parte de este ahorro al aumento de la productividad laboral, especialmente a medida que la colaboración entre humanos y máquinas se vuelva más habitual. Incorporar la tecnología de IA de manera cuidadosa puede optimizar el trabajo de neurólogos, epileptólogos y otros médicos expertos al reducir los recursos dedicados a tareas de interpretación de EEG repetitivas, costosas y que consumen mucho tiempo.
Al mirar hacia el futuro de la atención sanitaria, el potencial transformador de la IA en la interpretación y análisis de EEG es innegable. La capacidad de la IA en neurología para aumentar la exactitud, mejorar la interpretación estandarizada, apoyar la toma de decisiones colaborativas, aumentar la rentabilidad y acelerar los procesos está transformando la manera en que abordamos la atención al paciente. La sinergia entre la pericia humana y la destreza computacional de la IA promete desvelar nuevos conocimientos sobre la actividad cerebral, lo que conducirá a una interpretación más exacta, intervenciones más tempranas y mejores resultados para los pacientes.
FUENTES
1. “ Lee LIT, Kanthasamy S, Ayyalaraju RS, Ganatra R. The Current State of Artificial Intelligence in Medical Imaging and Nuclear Medicine. BJR Open. 2019 Oct 16;1(1):20190037. doi: 10.1259/bjro.20190037. PMID: 33178956; PMCID: PMC7592467.
2. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
3. Henry, K.E., Kornfield, R., Sridharan, A. et al. Human–machine teaming is key to AI adoption: clinicians’ experiences with a deployed machine learning system. npj Digit. Med. 5, 97 (2022). https://doi.org/10.1038/s41746-022-00597-7
4. Grant AC, Abdel-Baki SG, Weedon J, Arnedo V, Chari G, Koziorynska E, Lushbough C, Maus D, McSween T, Mortati KA, Reznikov A, Omurtag A. EEG interpretation reliability and interpreter confidence: a large single-center study. Epilepsy Behav. 2014 Mar;32:102-7. doi: 10.1016/j.yebeh.2014.01.011. Epub 2014 Feb 13. PMID: 24531133; PMCID: PMC3965251.
5. Russell S, Kumar A. Providing Care: Intrinsic Human-Machine Teams and Data. Entropy (Basel). 2022 Sep 27;24(10):1369. doi: 10.3390/e24101369. PMID: 37420389; PMCID: PMC9601264.
6. Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated Interpretation of Clinical Electroencephalograms Using Artificial Intelligence. JAMA Neurol. 2023;80(8):805–812. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
7. Sahni, N R, G Stein, R Zemmel, and D M Cutler (2023), “The potential impact of artificial intelligence on healthcare spending”, in A Agrawal, J Gans, A Goldfarb, and C Tucker (eds.), The Economics of Artificial Intelligence: Health Care Challenges.
