¿Qué tan difícil sería para una startup reemplazar a un médico con un robot?

Esta es una pregunta difícil de plantear por una razón importante: necesita un médico para darle una opinión adecuada, pero es probable que le dé una respuesta parcial, ya que propone una amenaza potencial para su sustento. Digo esto para tomar las inminentes respuestas de los médicos aquí con un grano de sal.

Si, además de su equipo de ingeniería de primer nivel, tiene médicos a bordo (es decir, hombres y mujeres con títulos reales de MD / DDS / PharmD) con conocimientos de tecnología traslacional que creen en la iniciativa, creo que esto es muy razonable.

Brevemente: sus algoritmos deben ser lo suficientemente buenos para manejar todas las variables y generar diagnósticos precisos. Una posibilidad es que un paciente reciba análisis de sangre, se le hayan tomado todos sus signos vitales y presente todas las “quejas médicas” personales, ya sea del robot o de otros profesionales de la salud. Esta y otra información relevante se cargarán de forma segura a su programa y se ordenarán y someterán a sus algoritmos. El robot o la interfaz de consumo que elija la interpretará para el paciente y le dará recomendaciones sobre pasos adicionales, como qué especialista ver.

Este es un gran desafío, pero en 2015 ya estamos listos para esto. Por favor, desconcentre a cualquiera de los otros doctores que inevitablemente lo desalienten de intentar una hazaña tan ambiciosa debido a su inseguridad o miedo al cambio. La automatización de la práctica familiar, los médicos internos y los radiólogos son inevitables y algún día producirá diagnósticos mucho más precisos de los que incluso los mejores del mundo son capaces de hacer hoy en día.

Te deseo la mejor de las suertes.

Estamos a 10 años de poder reemplazar las funciones de diagnóstico de un médico general.

Administro las empresas de evaluación médica más grandes del mundo y utilizamos regularmente nuestras herramientas de evaluación para medir la preparación de los diagnósticos generados por la máquina. La mayoría se quedan cortos por algunas razones:

1) Todavía hay una falta general de ‘sentido común’. A veces, el algoritmo obtendrá un diagnóstico muy complejo, pero puede pasar por alto algo así como “necesitas un tirón”.

2) Es difícil incluso para los humanos distinguir entre qué pieza de literatura médica es más precisa. Para las máquinas, es aún más difícil en este momento.

3) Existen patrones regionales distintos que surgen, como una gripe local o dietas locales, que ninguno de los algoritmos que hemos examinado puede integrarse muy bien.

Después de 5 años en la industria, creo que la mayor probabilidad de éxito es el conjunto de algoritmos que aprenden orgánicamente mediante sesiones de preguntas y respuestas. Todavía estamos arañando la superficie, pero creo que llegaremos allí en una década.

Creo que será una serie de nuevas empresas que finalmente vencerán este problema, pero estarán muy enfocadas en ciertas áreas específicas de la medicina.

No creo que vaya a suceder en un futuro cercano. Puede que ni siquiera suceda en mi vida. No necesariamente debido a la tecnología, pero tienes que hacer que la gente confíe en ella. Conozco a mucha gente que tiene dificultades para confiar en un médico humano. Me imagino que muchas personas tienen más dificultades para confiar en un robot.