¿Es justo decir que la mayoría de las recetas hechas por un GP (médico general) pueden ser reemplazadas por algoritmos inteligentes?

¿Por qué, en nombre de Dios, verías a una doctora / enfermera / farmacéutica por un resfriado de todos modos? Esta es la pesadilla de mi vida, de nariz respingona, por lo demás bien, jóvenes aptos que vienen a ver al Dr. por una ‘infección en el pecho’ o ‘la gripe’ cuando todo lo que tienen es un resfriado durante las últimas 24-48 horas. Están contentos de decirme que están “preocupados” por tener un glioblastoma multiforme ya que tienen un dolor de cabeza inespecífico durante los últimos 2 días (gracias de nuevo Google) pero carecen del sentido común para ingresar “tos seca, coriza, dolor de garganta”; reducción del apetito, pero beber bien, sin fiebres ‘en el mismo motor de búsqueda. Por supuesto, Google podría diseñar un algoritmo para esto, pero ¿por qué lo harían? ¿Cuándo la gente se volvió tan dependiente? No hay tratamiento para el resfriado común, aparte de las cosas que puede comprar sin receta. Con respecto a la tos, etc., algunos pueden ser preocupantes; Los Dr revisan nuestros propios algoritmos cuando intentamos determinar la causa de un síntoma, pero un paciente deberá ser examinado, su edad y otras comirbididades deben ser consideradas y no hay sustituto para la experiencia y la intuición; a veces las cosas simplemente no se ven bien y un algoritmo no ayudará allí. Además, ¿demandarás a Google cuando te diga que no es más que un resfriado común, por lo que demoras en ver a un doctor solo para descubrir que meses después es un efecto secundario de tu tableta de presión arterial? ¿Qué pasó con la responsabilidad personal? Suspiro. De todos modos, despotrican, Merry Christmas Quorans …

Sí, finalmente, pero aún no hemos llegado, y no lo haremos por un tiempo. Los médicos son aún mejores máquinas de predicción y diagnóstico que nuestros mejores algoritmos, por lo que aún debe ver a un médico cuando algo anda mal. Pero nuestros algoritmos predictivos están mejorando todo el tiempo. El diagnóstico no es más que la ingesta de una gran cantidad de datos, ejecutándolo a través de un patrón de reconocimiento (para el médico, esto será “calcular la carne”), y haciendo una predicción sobre la enfermedad subyacente. Todo esto está dentro del dominio de las estadísticas / aprendizaje automático, pero la atención de la salud ha tardado en adoptar la tecnología.

El punto de inflexión será cuando comencemos a comparar lado a lado los algoritmos de diagnóstico con el juicio del médico, y los algoritmos comiencen a superar al médico en el mismo paciente, el mismo conjunto de información, obteniendo el diagnóstico correcto de un mayor porcentaje de el tiempo y la pérdida de menos enfermedades “graves”. Entonces la gente tomará los algoritmos en serio. Por supuesto, los médicos varían mucho en cuanto a su capacidad de diagnóstico, por lo que un médico de clase mundial puede superar a un algoritmo, pero el algoritmo solo necesita superar al médico local promedio para comenzar a hacer ruido.

Pero incluso entonces, no adoptaremos la tecnología debido a los problemas de responsabilidad mencionados por otros usuarios. Google tiene un automóvil autónomo que ya es mucho menos propenso a los accidentes que un conductor promedio, pero tan pronto como mate a un niño, los abogados lo superarán (a pesar de que no exigimos que los humanos cumplan con los mismos estándares). Lo mismo será un problema la primera vez que una IA pierde un caso de meningitis y alguien muere, incluso cuando un médico promedio habría cometido el mismo error. Habrá una gran pelea legal y un debate público, y los abogados ya habrán terminado.

Tenga en cuenta también que una IA tal probablemente requerirá la participación humana, al igual que la tecnología actual de reconocimiento facial. Todavía necesitamos alimentarlo con casos que ya han sido diagnosticados con éxito por seres humanos, para capacitar al modelo, antes de que podamos darle nuevos casos. Probablemente también lo alimentaríamos con una biblioteca de investigación académica para obtener información, y esos resultados son un producto del esfuerzo humano. La diferencia es que la entrada humana solo se requiere para entrenar a la IA, pero no se requiere para cada caso individual que entra por la puerta. Esto es, después de todo, todo el propósito de la automatización.

El campo de la medicina no está guiado solo por los libros de texto. Necesita perfeccionar realmente las habilidades en varios aspectos para convertirse en un profesional exitoso. Si lo que sugieres se convierte en realidad, entonces Dios ayuda a la humanidad. Ya hay miles de charlatanes que matan a decenas de personas al diagnosticar mal y maltratar. Tal cosa solo aumentará la enorme carga. La inteligencia artificial puede ayudar en el diagnóstico y el tratamiento, pero nunca puede sustituir el método tradicional. Ni siquiera estoy mencionando aquí sobre medicina alternativa y sus pros y contras. El resultado final es: cualquier enfermedad, aparte de un episodio aislado y ocasional de resfriado común o dolor de cabeza, no se puede tratar ni curar sin la guía de un profesional. A veces, los dolores de cabeza pueden ser debido a algo serio que necesita atención médica experta. Espero que esto ayude 🙂

Hola,

Es una idea realmente interesante que tienes aquí.

Pero creo que podría haber algunos inconvenientes …

1) Obteniendo historia propiamente dicha –

Los pacientes a veces exageran ciertos síntomas (es decir, “quejas”) mientras ignoran otros.

Esto puede provocar errores importantes en el diagnóstico.

La única forma de evitar esto sería obtener una historia clínica detallada y antecedentes del paciente.

2) Obtener signos clínicos y registrar signos vitales –

Ciertos signos físicos son esenciales para diagnosticar ciertas enfermedades.

No será posible obtenerlos con un programa simple.

Además, elementos vitales como el pulso, BP, etc. no se pueden controlar, a menos que haya una persona capacitada disponible en el hogar del paciente.

3) Investigaciones –

Si 2 pacientes sufren de la misma enfermedad no necesariamente significa que requerirán las mismas investigaciones.

Tener un programa para repartir las investigaciones ocasionaría un uso excesivo de recursos innecesariamente (y también aumentaría el gasto de los pacientes)

4) Algún efecto ‘placebo’ –

A menudo las personas se sienten “mejor” solo porque han consultado a un médico y él les ha tranquilizado. Esta misma sensación no estará presente si una máquina te tranquiliza con un mensaje de “estás bien, no te preocupes”.

5) aspecto medicolegal –

Si el programa comete un “error” o tiene un “error” y una enfermedad se diagnostica erróneamente, ¿de quién es la responsabilidad?

Estos son algunos problemas que podría pensar.

Por lo tanto, creo que su idea es buena, pero pasarán muchos años antes de que una máquina tenga los derechos para recetar medicamentos …

¡Salud!

.

S

La emisión de la mayoría de las prescripciones ha sido reemplazada por algoritmos que ni siquiera son tan inteligentes. Estas son recetas repetidas, que le dan al paciente un suministro de dos meses de sus medicamentos. Sin embargo, estos deben ser firmados por un médico para que sean válidos legalmente y los medicamentos con receta repetida deben revisarse una vez al año por el médico.

Lo que probablemente quiso decir fue emitir nuevas recetas. No creo que el diagnóstico y la prescripción se entreguen a las computadoras en el corto plazo. Incluso si eliminamos todo lo que hace que los doctores sean “especiales” en comparación con los laicos o las computadoras (es decir, historial, examen y juicio clínico), no creo que ninguna compañía acepte una responsabilidad tan masiva que vendría con un programa que haría lo que sugieres. Un simple dolor de cabeza puede ser un resfriado común, dolor de cabeza, migraña, arteritis temporal (que lo hará ceguera si no se detecta), hemorragia subaracnoidea o incluso un tumor cerebral. Algunos de estos diagnósticos son comunes, otros extremadamente raros en la atención primaria, sin embargo, todos deben ser diagnosticados y tratados de manera adecuada. Y los pacientes no visitan a su médico de cabecera solo para que se les diagnostiquen y se les administren medicamentos, hablar de sus preocupaciones también es una parte importante del proceso de curación.

Para cosas tan simples como el frío, ni siquiera debería ir a ver a su médico, su farmacéutico podrá ayudarlo si realmente desea hablar con alguien. Los recepcionistas médicos también pueden guiarlo para que consulte a una enfermera especializada en asuntos que no requieren un médico cuando reserva una cita.

Si bien estamos en el tema, sí creo que un programa simple que crea una lista de medicamentos para prescribir al médico (y eliminar si no es adecuado para el paciente) después de que el médico ingrese al diagnóstico podría ser útil. Simplemente porque el diagnóstico con una condición (por ejemplo, insuficiencia cardíaca o angina de pecho) puede desencadenar una prescripción de múltiples medicamentos que no siempre ocurre. De manera similar, la orientación sobre qué antibiótico prescribir para la afección x cambia a menudo (para prescripción en A y E o pacientes hospitalizados cada pocas semanas), por lo que un programa que automáticamente le diga cuál es la última guía podría agilizar el trabajo.

Tal vez los chicos de Google también podrían escribir un algoritmo para explicarles a los padres que su hijo murió de leucemia después de ser diagnosticado erróneamente como un resfriado común por su “algoritmo inteligente”.

Realmente no.

Un médico tiene que hacer observaciones precisas basadas en su experiencia y entrenamiento, para poder hacer un diagnóstico.

Claro, puedes programar todos los algoritmos que quieras, pero ¿quién es el individuo experimentado que hace las observaciones precisas?

La mayoría, pero no todas. Después de todo, esa es más o menos la forma en que las enfermeras practicantes trabajan (los asistentes médicos trabajan más con el modelo MD).

El problema es ser capaz de entender las excepciones … ¿alguien tiene un resfriado? Claro, pero ¿y si es fiebre del valle o algún otro atípico?