Thomas A. Wong, OD, director de nuevas tecnologías en SUNY College of Optometry in New York, presenta una reflexión de cómo la inteligencia artificial (IA) ha impactado el mundo y cómo va impactar los tratamientos de los pacientes.

La inteligencia artificial (IA), los algoritmos de aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales* (CNN) han cambiado la optometría, la atención médica y la sociedad del siglo XXI. 

Hoy se cuenta con diagnóstico asistido por computadora (CAD) que utiliza bases de datos diversas y evolutivas que utilizan CNNs1 complejas y capacitadas para promover el diagnóstico y el tratamiento del glaucoma, la retinopatía diabética, la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) y las afecciones refractivas como el queratocono, la degeneración marginal pelúcida (PMD), y otras ectasias corneales.

IMPACTO TECNOLÓGICO

El campo moderno de la optometría se moverá exponencialmente hacia la intersección de tecnologías disruptivas, especialmente la inteligencia artificial, a medida que se avanza hacia el siglo XXI. Los robots autónomos, los automóviles, el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes y los sistemas de posicionamiento global (GPS) inteligentes se han convertido en parte integral de la vida cotidiana.

A medida que los campos de la ciencia neural y cognitiva convergen, es importante que los especialistas comprendan las implicaciones éticas y legales involucradas en el uso de estas nuevas tecnologías en la práctica diaria.

El crecimiento de la IA en optometría y atención de la salud debe ser comprendido y utilizado adecuadamente por los profesionales hoy en día.

De hecho, los cambios en la fuerza laboral optométrica se producirán a medida que los roles evolucionen. La capacidad de usar tecnología innovadora, procesos de pensamiento digital y pensamiento crítico creará nuevas oportunidades en la atención ocular a medida que los profesionales avanzan más hacia el “análisis de datos” y se alejan de la “recopilación de datos”.

La IA es precisa para lo que hace bien y pobre para las cosas que no está capacitada para comprender (como las anomalías congénitas del nervio óptico que no están en una base de datos o los rangos de edad que no están en su software).

Por lo tanto, la capacidad de un OD para usar adecuadamente la IA debería ser el foco, no el temor creciente de que los trabajos de los OD se reemplacen. AI permite a los OD la oportunidad de mejorar los resultados de los pacientes para la comunidad global de atención médica.

Mi opinión es que las habilidades adquiridas de una educación en humanidades serán los determinantes más importantes en la prestación de atención optométrica futura de alta calidad.

Ser competente en el uso de tecnologías innovadoras es una necesidad que incluirá el pensamiento crítico y la capacidad de gestionar casos complejos en tiempo real. Las habilidades de comunicación y educación del paciente que involucran competencia cultural, lenguaje y formas alternativas de comunicación (como la tecnología móvil) también son fundamentales.

ADAPTÁNDOSE AL CAMBIO

El reconocimiento adecuado de la “humanidad” común de los OD con los pacientes exige que comprendan cómo la IA puede alterar los modelos tradicionales de la relación “profesional-paciente”.

Los códigos de ética médica nunca han abordado completamente las obligaciones de los OD, los médicos y otros proveedores de atención médica con respecto a la veracidad o la verdad.

Ciertamente, el juramento optométrico y el juramento hipocrático han enfatizado las virtudes de honestidad y veracidad.

Sin embargo, los conflictos con la beneficencia han conducido históricamente a una variedad de métodos diferentes en el manejo de la información médica de un paciente, incluida la divulgación limitada, la divulgación por etapas y la no divulgación.

AI ya ha cambiado la educación y la comunicación del paciente en todas las áreas de la atención médica. Los pacientes ahora están utilizando la tecnología para comprender mejor su propia información médica y hacer preguntas más informadas. Las habilidades humanas y lingüísticas necesarias para analizar las fotos del fondo de ojo, los datos en tomografía de coherencia óptica (OCT), la aberrometría de frente de onda y la topografía corneal constituyen un imperativo para que la profesión de optometría brinde una educación y atención al paciente compasivas y de alta calidad12.

AVANCES EN LA PRÁCTICA

La IA basada en algoritmos de aprendizaje profundo se ha aplicado a la OCT, los campos visuales y las imágenes médicas (fotografía de fondo) para detectar el glaucoma, la retinopatía diabética y la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE).

La IA se está aplicando a la aberrometría de frente de onda para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del queratocono y otras ectasias corneales. Se están recopilando datos en todo el mundo para facilitar el diagnóstico preciso de estas afecciones. El analizador de energía refractiva/córnea de Nidek OPD Scan III utiliza protocolos AI, y la futura expansión de estas capacidades se encuentra sin duda en el futuro de la optometría.

En una era de avances tecnológicos en el cuidado de la salud, se destacarán las habilidades de comunicación de los OD. Las DO posiblemente pasarán menos tiempo cara a cara con los pacientes, lo que puede llevar a una ruptura en la relación médico-paciente.

Las fuertes habilidades de comunicación son vitales para mantener la satisfacción del paciente y brindar una atención óptima. La inteligencia artificial debe usarse y analizarse correctamente, y los profesionales tienen el deber de garantizar que los pacientes reciban una educación adecuada. Los OD no solo deben ser capaces de utilizar los avances tecnológicos, sino también mantener la base de la atención médica: el cuidado de los pacientes.

Aumente los nuevos avances tecnológicos para que aumenten la calidad de la atención de los pacientes y no la inhiban.

A pesar de la tasa de avances tecnológicos en optometría e IA, la relación humana entre paciente y médico sigue siendo la herramienta más poderosa que posee un proveedor.

Para atender adecuadamente a los pacientes, los OD necesitan algo más que habilidades clínicas, conocimientos o los últimos avances tecnológicos. Los pacientes necesitan médicos que sean reflexivos, profesionales, amables, confiados, comprensivos y comprensivos.

Estas cualidades podrían ser más difíciles de crear y optimizar para futuros OD si el modelo de atención médica se está moviendo hacia la prestación de atención virtualmente. Estas características se desarrollan mejor a lo largo del tiempo mediante el fomento de la relación médico-paciente. Los OD deben continuar dedicando tiempo a desarrollar relaciones de calidad con los pacientes para brindar la más alta calidad de atención.

Tal vez habrá un cambio en la educación optométrica a medida que la tecnología avance. Es posible que exista una mayor necesidad de análisis de datos, una menor necesidad de recopilación de datos, así como una mayor necesidad de habilidades interpersonales (como la empatía, la compasión y las habilidades de comunicación).

¿CÓMO GARANTIZAR QUE LA RELACIÓN OD-PACIENTE NO SUFRA CON EL ADVENIMIENTO DE ESTA TECNOLOGÍA?

La educación optométrica deberá abordar estas habilidades interpersonales para que las generaciones futuras de OD puedan educar adecuadamente a los pacientes sobre los hallazgos y garantizar la calidad de la atención.

La inteligencia artificial y la tecnología pondrán en primer plano los principios importantes de la educación del paciente, la empatía y el contacto personal con los pacientes (ética de la virtud). Las innovaciones en tecnología deberían permitir que los OD tengan más contacto personal y más tiempo para mejorar los resultados para los pacientes, no para mejorar la productividad.

Siempre habrá un negocio de atención de la salud, pero el desafío para la profesión optométrica es que los OD coloquen el bienestar de todos los pacientes como su prioridad. *Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria (V1) de un cerebro biológico.

Imagen tomada de:https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/0*e3daBXOOa6xOW7dy