El aprendizaje automático es una de las aplicaciones más destacadas de la tecnología de inteligencia artificial, y ofrece múltiples vías en apoyo a los objetivos centrales de la política sanitaria. Éstos incluyen «crear las condiciones que aseguren una buena salud» y la asistencia social para toda una población a través de estrategias preventivas, protección contra enfermedades, promoción de estilos de vida saludables y cribado de la población a través de la captura de conocimientos (generalmente en forma de una gran cantidad de datos -Big Data-). La gobernanza general ofrecerá un enfoque centrado en el paciente con la consideración de la defensa del paciente y la gestión de personal y de recursos.
En este artículo, desglosamos el papel del aprendizaje automático en cada una de estas áreas.
La contribución más destacada de la inteligencia artificial al conocimiento de las políticas sanitarias reside actualmente en la aplicación del aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos a nivel de población, como los de imágenes médicas, de historia clínica electrónica y de estudios de genoma completo. Esta información puede guiar las intervenciones para individuos de alto riesgo. Las aplicaciones actuales pueden superar los puntajes de riesgo establecidos para predecir los resultados clínicos.
Estos incluyen la mortalidad hospitalaria, el reingreso no planificado durante 30 días, la duración prolongada de la estancia y los diagnósticos finales de alta para las poblaciones de pacientes que se cuentan en varios cientos de miles. En este caso, la principal limitación es el acceso a grandes conjuntos de datos y de alta calidad a nivel de población, con los que aplicar los enfoques de aprendizaje automático.
La unificación del conjunto de datos del Servicios Nacionales de Salud en forma de historia clínica electrónica o incluso de Carpetas personales de salud (en las que los datos del paciente acompañan directamente a los pacientes) puede ofrecer uno de los conjuntos de datos más grandes en todo el mundo para análisis por aprendizaje automático. Esto podría ofrecer mejores predicciones de resultados clínicos a partir de los registros (o historias) actuales, y también podría proporcionar nuevos conceptos generadores de hipótesis que podrían llevar a investigación para comprender mejor los comportamientos de las enfermedades y sus tratamientos.
El potencial transformador del aprendizaje automático en política sanitaria apoya la predicción de Alan Turing (1950) de que la inteligencia artificial, o «inteligencia de la máquina», tendrá un papel dominante (o generalizado) en nuestra sociedad. Podría decirse que el área menos explorada de la inteligencia artificial en política sanitaria es su papel en la gobernanza, que abarca desde la legislación a las estrategias, la financiación y la rendición de cuentas (o responsabilidad).
Las soluciones de aprendizaje automático podrían ofrecer análisis y evaluación de los informes (o declaraciones) de las políticas (sanitarias).
Usándolas, los formuladores de políticas y los oficiales podrían impulsar la próxima generación de políticas sanitarias. Aunque muchos de estos sistemas de aprendizaje automático siguen siendo experimentales y teóricos, podrían presentar el mayor papel transformador en la gobernanza sanitaria hasta la fecha.
