José Manuel Alarcón

geek, author, speaker, entrepreneur, web guy

MENÚ - Blog de José Manuel Alarcón

Un Dr. House (artificial) en cada consulta

Me gusta mucho la serie televisiva del doctor House. Me parece simpático que sea un genio descontrolado aunque a veces me pueda indignar con sus salidas de tono. La serie engancha porque en el fondo se trata de un relato detectivesco. Al fin y al cabo ¿qué más da que sea un asesino micro o macroscópico lo que perseguimos? ¿no?. Estoy deseando que empiece la séptima temporada :-)

A raíz de esta serie sin embargo me ha dado por pensar en cómo hacemos uso de la medicina hoy en día y de cómo ésta deja de lado, al menos en lo que vemos de manera cotidiana, las ventajas que la informática podría aportarnos. No soy médico ni entiendo de medicina, pero lo que voy a decir aplicadlo si queréis a otos ámbitos y creo que valdría igual.

Si dejamos de lado esos destellos de genialidad que marcan la diferencia en todas las disciplinas, en el 99% de los casos no deberíamos necesitar ningún genio para resolver eficaz una enfermedad aunque sea rara. Sólo deberíamos necesitar a alguien con buenos fundamentos asistido por la tecnología.

House

Desde los años 70, dentro de la disciplina de la inteligencia artificial, se está hablando de los sistemas expertos. Éstos son capaces de emular a un experto humano en diferentes ámbitos, partiendo de miles de reglas, relaciones entre éstas y un sistema de aprendizaje y error. La tecnología existe hace años y está operativa. Según esto llegar a las conclusiones a las que llega House debería ser relativamente fácil para un médico asistido por un sistema experto. Sin embargo la realidad es que no se están utilizando en la medicina común. ¿Cuántos los habéis visto en las consultas de vuestro médico de cabecera?

Obviamente estos expertos cibernéticos carecen de muchas cosas que tiene una persona, entre ellas el sentido común, pero serían un apoyo considerable para el trabajo de cualquiera. Serían, volviendo al doctor House, su bastón mental, para equivocarse menos y aprovechar mejor el tiempo en salvar más vidas.

Estoy seguro de que, además de sacarle partido a este tipo de sistemas directamente en las consultas, se podrían obtener resultados espectaculares usando algoritmos de inferencia estadística y Data Mining del mismo modo que ya se están usando con mucho éxito en los negocios. Puede que quizá el dinero prime más que la salud, o es posible que la mayoría de los investigadores médicos no estén familiarizados con estas técnicas avanzadas de informática. De ahí la importancia de los equipos multi-disciplinares en investigación.

El caso del hospital de "Urgencias"

Voy a poner un caso práctico que a me llamó mucho la atención cuando lo leí en el libro "Inteligencia Intuitiva" de Malcolm Gladwell (un libro muy recomendable). Seguro que muchos de vosotros conocéis la serie televisiva Urgencias (ER) de la que ya poco queda y que han saqueado desvergonzadamente en la versión nacional llamada "Hospital Central".

Lo que muchos seguramente no sabréis es que esa institución sanitaria existe en realidad y es el Hospital del Condado de Cook en Chicago. Durante casi 100 años ha sido pionero en muchas cosas, como por ejemplo en abrir bancos de sangre (algo tan común hoy día), en reimplantar dedos amputados o en usar tratamientos con radiación de Cobalto. La zona en la que está era un nido de gánsteres hasta finales de los años '80, de ahí que su sección de traumatología fuera una de las más prestigiosas del mundo. Y es que la necesidad agudiza el ingenio...

El hospital de Cook atiende a muchísima gente (unos 250.000 al año sólo en urgencias) y da cobertura a gente que no tiene seguro médico, algo que en los USA está al orden del día al no estar la salud cubierta por el Estado como en Europa y nuestro nunca bien ponderado Estado de Bienestar. La escasez de medios es tremenda y a veces les cuesta incluso caminar entre las camillas. Un problema grave que tienen es el de los pacientes con supuestos ataques cardíacos. Tienen alrededor de 30 pacientes al día en urgencias que parecen tener un ataque de corazón. Éstos requieren un protocolo largo y costoso además de una desmesurada atención de médicos, enfermeras, camas y tiempo de permanencia en el centro. Esto se hace insoportable para la estructura y medios del hospital, pero por otro lado no pueden deshacerse de ellos, así que tenían que buscar alguna solución.

Si llega a urgencias un hombre de 50 años, de complexión gruesa, con dolor en el pecho, fumador y con hipertensión. Se le hacen unas pruebas y un electro-cardiograma (ECG) y da todo bien: ¿quién es el valiente que lo envía casa y le dice que no pasa nada con esos antecedentes? Y más en EEUU que te denuncian a la primera de cambio. Nadie en su sano juicio. La única forma de saber de modo concluyente si alguien tiene un ataque es usando unas caras pruebas enzimáticas que tardan horas en dar resultado.

Es muy difícil acertar. De hecho se hizo un experimento en ese mismo hospital en el que con las historias de pacientes en la mano de las que se sabía con certeza si habían tenido o no un ataque, se le presentaban a diversos médicos con todos los antecedentes a ver qué opinaban. Resultado: no había coincidencia en casi ningún caso. Un médico podía mandar tranquilamente a casa a uno que dos días después sufría un ataque y otro lo dejaba en cuidados intensivos. Un problema peliagudo.

Tenía que haber un modo de mejorar la situación. La solución vino de la mano de un cardiólogo llamado Lee Goldman. Éste había estado trabajando en los '70 con un grupo de matemáticos en el estudio estadístico para diferenciar partículas subatómicas. Aunque no le atraía mucho la física de partículas sí que le veía muchas aplicaciones en la medicina, y ahí es donde se junta con el estado mental que me ha llevado a escribir este artículo. Dado que poseía cientos de casos documentados de ataques al corazón utilizó mucha paciencia y trabajo matemático en obtener un algoritmo que le permitiera determinar las probabilidades de que un determinado paciente tuviese realmente un ataque y ello partiendo además de unas pocas variables. Este algoritmo se plasmó en un árbol de decisión que partía de sólo tres consideraciones sobre el paciente en lugar de las decenas que consideraba un médico normalmente, y llegaba a una conclusión acerca de si éste iba a sufrir un ataque o no. Se tardaban dos minutos.

Esto es lo que implementaron en el hospital de Cook. Primero en paralelo con la diagnosis normal y luego como norma única obligatoria. Un poco frío ¿no?

Los resultados fueron sencillamente espectaculares: Los médicos diagnosticaban correctamente "sólo" entre el 75% y el 89% de los casos que les llegaban. El algoritmo de Goldman lo hacía bien el 95% de las veces, pero además tardando sustancialmente menos y ahorrando muchísimo dinero. Un exito abrumador. desde 2001 es lo único que se aplica en esta institución. Muchas otras la han seguido.

El que quiera conocer todos los detalles de esta historia le recomiendo que se compre el libro de Gladwell donde lo cuenta de forma sublime.

¿Por qué no se usa más?

El caso es el siguiente: si Goldman consiguió esto con los medios limitados de su época, teniendo en cuenta que hoy en día cualquiera dispone en su casa de capacidad infinitamente mayor de tratamiento de datos ¿por qué no se está utilizando de manera generalizada el Data Mining en las consultas médicas todos los días?.

Dado que como es lógico la tendencia actual es a tener informatizada la historia clínica de todo el mundo (aún en contra, me consta, de muchos colegiados en medicina que son reacios porque tardan un poco más que en escribirlo a mano y total "¿para qué queremos esos cacharros?"), ¿por qué no aplicar constantemente y de manera controlada por algún organismo las modernas tecnologías de análisis capaces de separar el grano de la paja, de encontrar relaciones ocultas entre datos, de generar árboles de decisión en segundos a partir de millones de registros de datos? ¿No ganaríamos mucho? ¿No haría innecesario que todos quisiésemos a un Dr. House como médico de cabecera?

Es sólo una reflexión y una buena historia. Dado que desconozco el mundo médico por dentro, seguro que se me escapan muchas cosas así que sería interesante recibir la opinión de alguien que lo conozca mejor.

Espero que a pesar de la longitud del post haya resultado interesante :-)

Nota: Este post lo escribí originalmente hace casi 4 años en mi blog técnico. He caído en él hace nada y me ha parecido incluso más apropiado para este blog que para aquel, así que lo reproduzco con unas pocas revisiones.
Jose M. Alarcon José Manuel Alarcón
Ingeniero industrial y empresario. Fundador de Krasis.com, especialistas en e-learning. Autor de varios libros y cientos de artículos. Gallego de Vigo, amante de la ciencia, la tecnología, la sociología, la música y la lectura.
Descarga GRATIS mi último libro: "Tres Monos, Diez Minutos".
Más sobre mi...

Comentarios (2) -

Buenas,

Un post muy interesante, aunque habría que matizar que un infarto es de las patologías "fáciles" de diagnosticar y la cantidad de casos diferentes que pueden llegar a las urgencias de un hospital es enorme. No me imagino cuanto puede costar el estudio de todos los casos y la creación de un algoritmo matemático para cada uno.
Lo más parecido que tenemos, y que lleva casi 2 años implantando en la mayoría de servicios de urgencias de los hospitales gallegos, es le procolo de triage Manchester: A través de una pantalla táctil, el personal de enfermería se va guiando por una serie de preguntas y decisiones que le hacen clasificar a todos los pacientes según la gravedad, asignándoles, además, un tiempo máximo de atención y enviando a casa, para que vayan al dias siguiente a su centro de salud a más de un 30% de pacientes que no necesitan trato de urgencia y suelen colapsar los servicios. (http://www.triagemanchester.com/Descripcion2.htm)

Por otro lado, lo que comentas de la explotación de la historia clínica electrónica, se hace bastante dificil por una simple razón. Los datos realmente médicos (informes, resultados de pruebas, evolutivos, notas de enfermeria, etc..) se encuentran en texto, con lo que ello complica la explotación de datos concretos.
En este campo, lo que si podría utilizarse, y que actualmente solo se hace de cara a estadísticas y cálculo de presupuestos, es la codificación CIE (http://es.wikipedia.org/wiki/CIE-10) que se realiza desde principios de los años 90 (en Galicia al menos) de los informes de Alta Hospitalaria y de los informes de Intervención.

Ciertamente es un campo en el que queda mucho por hacer y donde la tecnología puede aportar fantásticas soluciones. Que conste, que siempre pensé que tanto Microsoft con www.healthvault.com, como Google con www.google.com/intl/en-US/health/about/index.html lo que buscaban eran cantidades de datos reales con los que crear y probar herramientas nuevas. El mercado de la sanidad en USA mueve mucho dinero :)

Un saludo

Responder

Spain José Manuel Alarcón

Hola David:

Muchas gracias por el aporte. Muy interesante el punto de vista desde "dentro" sobre el tema. Ya sabía yo que se me escapaban algunas cosas, pero estoy seguro de que queda mucho por hacer.

Saludos,

Responder

Agregar comentario