¿Superará la inteligencia artificial al juicio clínico en un futuro cercano?

El Congreso Virtual de la MDS de 2020 se clausuró con un debate final que invitaba a la reflexión. El Prof. Roongroj Bhidayasiri, de Bangkok, Tailandia, defendió la moción "¿Superará la inteligencia artificial el juicio clínico en un futuro cercano?" y el Prof. Christopher Goetz, de Chicago, IL, actuó como opositor.

El Prof. Bhidayasiri destacó que la inteligencia artificial (IA) está mejorando la práctica de la neurología y los resultados de los pacientes. El Prof. Goetz argumentó que nunca se ha tratado de enfrentar la IA y las habilidades humanas, y que la IA y el ser humano son más potentes cuando cooperan. La IA no puede imitar la empatía de un médico y siempre serán necesarios neurólogos que refinen el fenotipado digital y ahonden en la enfermedad de Parkinson (EP).

La IA y el ser humanos son más potentes cuando cooperan

La mayoría de votantes, un 52 % de 430 (y también el Prof. Bhidayasiri), estuvieron de acuerdo con el Prof. Goetz, un 25 % de los votantes estuvieron de acuerdo con el Prof. Bhidayasiri, y un 24 % votó por un empate.

La IA puede mejorar la precisión diagnóstica

 

Defensa de la moción

El Prof. Bhidayasiri explicó que el proceso que va desde la primera visita al paciente hasta la validación del diagnóstico de EP se puede representar como un túnel, con:

• un amplio proceso de razonamiento inicial, que se beneficia más del juicio clínico que de la IA

• un estrechamiento de las posibilidades diagnósticas

• un estrechamiento adicional para validar el diagnóstico; en este punto, la IA podría ser superior al neurólogo1

 

La IA no puede reemplazar la empatía del neurólogo

Señaló que la precisión diagnóstica en la EP, del 82,7 %, no ha mejorado significativamente en los últimos 25 años,2  pero que la IA puede mejorarla, utilizando por ejemplo:

• un algoritmo de riesgo capaz de identificar a las personas con mayor riesgo de diagnóstico futuro de EP3 

• un sensor digital capaz de discriminar entre el temblor de la EP y el temblor esencial4

• videos golpeando con los dedos, grabados en smartphones, con los que se pueda cuantificar la bradicinesia en la EP5

• un fenotipado digital de la voz capaz de revelar una EP inicial6

• diferentes algoritmos de aprendizaje automático capaces de proporcionar datos críticos de las extremidades superiores e inferiores y de la marcha7

El Prof. Bhidayasiri afirmó que las tecnologías sanitarias móviles tendrán un rol cada vez más importante en la práctica neurológica futura en pacientes con EP, y el Grupo de trabajo de tecnología de la MDS ha desarrollado una hoja de ruta para su implementación.8

 

Oposición a la moción

La IA no puede remplazar los métodos de trabajo no lineales que utilizan los neurólogos

El Prof. Goetz estuvo de acuerdo en que la IA ofrece muchas oportunidades para mejorar el manejo de los pacientes con EP. Los enfoques de aprendizaje automático, por ejemplo, ofrecen una evaluación objetiva de la congelación de la marcha,9 puntuaciones objetivas de la gravedad a partir de datos del sensor del teléfono10 y la detección automática de las discinesias.11

Sin embargo, la IA no puede remplazar la empatía, el juicio clínico y los métodos de trabajo no lineales que utilizan los neurólogos para mejorar los resultados de sus pacientes.

Concluyó que nunca se ha tratado de contraponer la IA al ser humano, que siempre será necesario contar con profesionales competentes que interpreten y refinen la IA, y que la IA y el ser humano son más potentes cuando cooperan.

Our correspondent’s highlights from the symposium are meant as a fair representation of the scientific content presented. The views and opinions expressed on this page do not necessarily reflect those of Lundbeck.

Referencias
  1. Vishnu VY, Vinny PW. Ann Indian Acad Neurol. 2019;22:264–6.
  2. Rizzo G, et al. Neurology. 2016;86:566–76.
  3. Semigran HL, et al. JAMA Int Med. 2016;176:1860–1.
  4. Schrag A, et al. Mov Disord. 2019;34:480–6.
  5. Thanawattano C, et al. BioMed Eng Online. 2015;14:1010. doi: 10.1186/s12938-015-0098-1.
  6. Williams S, et al. J Neurol Sci. 2020;416:117003. doi: 10.1016/j.jns.2020.117003.
  7. Tracy JM, et al. J Biomed Inform. 2020;104:103362. doi: 10.1016/j.jbi.2019.103362.
  8. Belic M, et al. Clin Neurol Neurosurg. 2019;184:105442. doi: 10.1016/j.clineuro.2019.105442.
  9. Espay AJ, et al. Mov Disord. 2019;34:657–63.
  10. Reches T, et al. Sensors 2020;20:4474.doi:10.3390/s20164474.
  11. Zhan A, et al. JAMA Neurol. 2018;75:876–80.
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