¿Por qué aún no se ha automatizado el trabajo de un médico de atención primaria (GP), principalmente el espacio de diagnóstico donde el diagnóstico se basa en las normas?

Esto se ha intentado, pero los resultados no son tan buenos.

Un médico puede decir de un vistazo si usted es un gran bebedor, fumador, su clase social, tal vez su ocupación, cuán alto es usted, qué tan bien escucha, qué tan bien piensa, qué erupciones, cicatrices, tatuajes tiene, cómo bueno, estás oxigenado, cuánto estás por encima o por debajo del peso, y con una breve charla pueden obtener tu historia social y sacar conclusiones. Por ejemplo, un médico de un pueblo pequeño sabría que la hija de su paciente se fugó con un tipo motociclista la semana pasada, y es por eso que probablemente siente ansiedad y dolor. Una mirada a un tipo con venas rotas en la nariz y el médico ordenará pruebas de función hepática. Y así. Los humanos son aún mejores para captar ese tipo de pistas. Las computadoras pueden ayudar al presentar una lista ordenada de posibles causas, pero dudo que reemplacen a un médico de atención primaria en el corto plazo.

Honestamente, creo que estamos a muchos, muchos años de eso.

Con los nuevos conjuntos de códigos ICD-10, nos veo utilizando modelos de análisis avanzados para ayudar a comprender las enfermedades y las opciones de tratamiento, mucho mejor de lo que lo hacemos actualmente. Pero más importante aún, toda la información ayudará a capacitar a la próxima generación de médicos.

Creo que basándonos en la información que podemos extraer de lo anterior, veremos EMR más avanzadas en las que los médicos podrán usar módulos para ayudar a diagnosticar a los pacientes y dar una recomendación sobre las instrucciones de tratamiento.

Desafortunadamente, estamos muy lejos de la tecnología de diagnóstico y tratamiento médico de Star Trek. Y si recuerdas, incluso ellos necesitaban un GP 🙂

Ya hemos visto mucha automatización, así que viene. ¿Por qué no más rápido? La atención médica, especialmente en los EE. UU., Es increíblemente compleja y obtener miles de instituciones a bordo lleva tiempo, es difícil y revela conflictos. También hay dinero. ¿Quién paga por la automatización, que puede ser costosa y cuál es su recompensa por la inversión? Además, aunque ha habido muchos proyectos realmente interesantes y sorprendentes automatizaciones, la medicina es bastante grande y amplia, y los buenos médicos generalmente no dependen únicamente de cuestionarios o entrevistas generadas por algoritmos.

Un gran desafío en el que me centraré es la responsabilidad. Los proveedores médicos tienen licencia, no solo para certificar que son competentes, sino para responsabilizarlos por sus acciones profesionales. Si una máquina te diagnostica erróneamente, ¿quién es el responsable? ¿Creemos que hasta los mejores errores cometen, o el hecho de que hay malos resultados incluso cuando todo se hace bien? ¿O la empresa que diseñó la máquina es la culpable? ¿O son responsables las clínicas, los hospitales o los médicos que compraron la máquina y confiaron pacientes a su cuidado? Incluso si piensa que sabe lo que debería ser la respuesta a eso, la ley podría no estar de acuerdo, los abogados litigantes casi con certeza no lo harán, e incluso su perspectiva podría cambiar si se lastimara por un error de máquina, especialmente si fuera una no habría hecho. En ese caso, es posible que no le importe que la máquina sea mejor, en general, si en su caso hizo lo que a sus ojos fue un error tonto.

¡Porque hay demasiadas cosas que requieren evaluación! Sin mencionar el hecho de que una máquina no puede prescribir medicación legalmente.

En última instancia, las personas realmente buscan tener una relación con sus médicos. Quieren sentir que su médico realmente los conoce y se preocupa por su bienestar, y nunca lo obtendrás de algún tipo de sistema automatizado.