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Cómo la visión artificial revolucionará los seguros de Salud en 2021

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Cómo la visión artificial revolucionará los seguros de Salud en 2021

Autor: Taig Mac Carthy, CIO y Co-fundador en Legit Health. Desarrollador de software, investigador en el mundo de la salud y emprendedor de 30 años. Formado en la Universidad del País Vasco y en Copenhagen Business School.

La visión artificial, generalmente llamada computer vision, es la modalidad de inteligencia artificial que utiliza signos visibles para clasificar, detectar y cuantificar objetos. Estos objetos pueden ser cualquier cosa, desde campos de cultivo o pizzas hasta lunares en la piel. Precisamente, esta última es una de las áreas más prometedoras es la salud. Y más concretamente la dermatología, donde las patologías son más superficiales y por tanto más visibles.

Muchas empresas, entre ellas la firma vasca Legit Health, se centran en el diagnóstico de patologías cutáneas a través de fotografías. Unas pocas startups, también entre ellas Legit Health, además ofrecen un seguimiento o trackeo por el cual los pacientes pueden ir visualizando cómo su patología avanza en el tiempo.

El trackeo y la medición de las patologías ha sido durante mucho tiempo el caballo de batalla. En este sentido, además los algoritmos de Legit Health rellenan automáticamente las escalas de seguimiento como UAS7, PASI o SCORAD, entre otras. Esto genera grandes eficiencias en la gestión sanitaria, libera al médico de muchas tareas y mejora la experiencia del paciente.

Prevención por algoritmia

Sin embargo, uno de los grandes retos por resolver en 2021 será el uso de estos algoritmos para la prevención de patologías cutáneas. El caso paradigmático probablemente sea la detección de queratosis actínica: una lesión que puede parecer una simple aspereza inocua, pero que frecuentemente desemboca en cáncer de piel.

Esto es cierto no sólo para el cáncer de piel, sino también para tantas otras patologías cutáneas cuya detección temprana redunda en una reducción enorme de riesgos y un ahorro de costes.

La prevención por algoritmia también es posible en patologías causadas por exposición, que son frecuentes en entornos laborales, como la dermatitis alérgica de contacto (DCA), la dermatitis irritativa de contacto (DCI) el cáncer o el acné. Incluso para el control de patologías crónicas como la psoriasis, la hidrosadenitis o la dermatitis atópica, en las que la prevención permite mantener los síntomas bajo control.

La tragedia de las fotos por WhatsApp

El tema de la prevención de patologías cutáneas por algoritmia está fuertemente hilado con el auge de la telemedicina, que ha aumentado significativamente durante la crisis del COVID19. En marzo de 2020, al comienzo de las cuarentenas, todos predecían que la telemedicina iba a eclipsar las visitas médicas en persona y que esta tendencia persistiría en el tiempo. Ahora los datos muestran que en Estados Unidos en abril de 2020, las visitas por vía telemática comprendieron el 69% del total de visitas de atención médica. Este dato representa un avance gigantesco ya que las visitas de telesalud antes de la pandemia eran menos del 0.01%.

Este auge de la telemedicina, tanto en dermatología como en otras áreas médicas, ha significado dos cosas: llamadas telefónicas y envío fotografías. Y son estas fotografías las que posibilitan a los algoritmos de visión artificial llegar más lejos y atacar el problema de la prevención.

Por desgracia, hemos descubierto que WhatsApp ha sido el canal más socorrido por los pacientes a la hora de enviar fotografías a sus médicos. Y digo por desgracia porque WhatsApp es un canal que incordia a los médicos, que no está controlado, que comprime las imágenes y que desaprovecha el potencial de los algoritmos.

Por ello, las autoridades han comenzado a recomendar el uso de servicios de telemedicina que procesen fotografías, incluyendo aquellos programas que utilizan algoritmos. Estos servicios premian el envío estructurado de fotografías, ya que ofrecen feedback y gratificación instantánea al paciente, y así generan un canal de comunicación documentado, controlado y que aprovecha las fotografías.

Prevención en la tercera edad

Para ilustrar cómo la visión artificial y la algoritmia pueden ayudar en la prevención en dermatología, voy a ofrecer el ejemplo de la Campaña de Prevención de Cáncer de Piel y otras Patologías Cutáneas 2020 que está desarrollando Legit Health en colaboración con distintos ayuntamientos para prevenir problemas cutáneos en residencias para la tercera edad y centros asistenciales.

Se trata de un chequeo médico dermatológico a través de telemedicina, que consiste en que el personal de la residencia toma fotografías de los lunares y las lesiones cutáneas de los residentes, para que después las clínicas dermatológicas asociadas más cercanas evalúen los casos en los que el algoritmo ha detectado una patología. Todo ello sin que el paciente tenga que salir del centro y sin que el dermatólogo tenga que entrar – es 100% telemedicina.

El uso de la algoritmia en este proceso no es opcional. Se trata de una labor de análisis de miles de lesiones cutáneas pertenecientes a cientos de pacientes. Si esta labor la tuviera que llevar a cabo un dermatólogo, sería un despliegue prohibitivamente costoso. Sin embargo, los algoritmos no duermen, no se cansan y su rendimiento no empeora por muy copiosa que sea la tarea.

Por otro lado, tal y como revela el estudio de validación clínica llevado a cabo entre Legit Health y los Hospitales de Cruces y Basurto, el algoritmo de detección de patologías como el melanoma tiene un índice de acierto igual o mayor al de dermatólogos experimentados.

Este ejemplo muestra cómo los algoritmos ayudan en la prevención sanitaria en poblaciones grandes, requiriendo muy pocos recursos clínicos y generando un gran impacto positivo en la sociedad.

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