Se promociona la inteligencia artificial para transformar la atención médica en todo el mundo, y no solo en países de ingresos más altos como Estados Unidos y China.
En África, la IA se está utilizando en toda África para ayudar en la atención de la salud, desde la gestión de conjuntos de datos en Marruecos hasta la lectura de genomas en Sudáfrica, y desde el análisis de imágenes médicas en Ghana hasta el seguimiento de la COVID-19 en Etiopía.
“En los últimos tres años se ha visto un auge en el uso de la IA para resolver problemas de atención médica en el continente”, dijo Ayomide Owoyemi, experta en tecnología y salud pública de la Universidad de Illinois, Estados Unidos.
La tecnología está ayudando a abordar los mayores desafíos de atención médica de la región, incluida la malaria, la tuberculosis (TB) y el VIH/SIDA.
Diagnóstico de tuberculosis en Mozambique
Hasta ahora, los proyectos de IA de mayor éxito han sido los de diagnóstico de enfermedades.
Por ejemplo, los trabajadores de la salud en Mozambique han probado la IA como una forma de detectar la tuberculosis en una cárcel de alta seguridad. Utilizaron máquinas de rayos X portátiles conectadas a un programa de inteligencia artificial para diagnosticar la enfermedad en personas en menos de cinco minutos y con tanta precisión como los médicos.
“Esta fue la primera vez que se demostró que este enfoque de IA puede funcionar en las cárceles. Ahora es necesario ampliarlo a todos los que lo necesitan y, en última instancia, a todo el país”, afirmó Suvanand Sahu, director ejecutivo adjunto de StopTB, quien dirigió el proyecto en Mozambique.
La tuberculosis es un importante problema de atención sanitaria. La OMS estima que 10 millones de personas desarrollan tuberculosis cada año en todo el mundo, pero dice que alrededor de tres millones de personas no reciben la atención médica que necesitan.
“La tuberculosis es la principal causa de muerte entre todas las infecciones, y si bien la incidencia mundial de la tuberculosis está disminuyendo, no está disminuyendo tan rápido como nos gustaría. La tecnología de inteligencia artificial está evolucionando y tiene muchos usos en la atención médica, y reducir la carga global de tuberculosis es uno de ellos”, explica Sahu a JJCC.
La IA llena el vacío de médicos desaparecidos
Uno de los mayores beneficios de la IA en África es ayudar a los trabajadores de la salud a hacer más con recursos limitados.
Owoyemi dijo a JJCC que la IA puede cubrir las funciones de médicos y otros trabajadores sanitarios altamente cualificados que abandonan el continente para trabajar en otras partes del mundo.
“Uno de los mayores desafíos que enfrentamos ahora en el continente es que los países no pueden retener su fuerza laboral de atención médica. Nigeria pierde muchos médicos a favor de países más ricos. Es una batalla que no podemos ganar porque la gente se muda a donde los salarios son mejores”. él dijo.
El bajo número de médicos significa que la mayoría de las personas que actualmente brindan atención médica en el nivel primario son trabajadores de salud comunitarios.
“Lo que la IA puede hacer es aumentar el número de trabajadores sanitarios menos cualificados que realmente han estado prestando atención sanitaria. Esto es esencial en los próximos años porque vamos a seguir perdiendo médicos”, afirmó Owoyemi.
Retener proyectos de IA en África
Se estima que la IA aportará 1,2 billones de dólares (1,1 billones de euros) de crecimiento económico a África de aquí a 2030.. Sin embargo, un desafío importante es conservar los beneficios de los proyectos de IA en África a largo plazo.
Owoyemi dijo que la mayoría de los proyectos de atención médica hasta ahora habían sido estudios piloto que rara vez se traducían en cambios a largo plazo en el sistema.
“La mayoría de los programas se financian desde el exterior durante dos o tres años y utilizan mano de obra externa. Después, el programa hace las maletas y se marcha. Pero cuando los gobiernos africanos reciben financiación, pueden crear organizaciones y políticas que garanticen que el programa se mantenga vivo durante el mayor tiempo posible. posible”, afirmó.
Owoyemi dijo que es importante que los países africanos comiencen a crear fondos y agencias específicos para gestionar la integración a largo plazo de la IA en los sistemas de atención médica.
Con los gobiernos y organizaciones locales a la cabeza, pueden centrarse en las prioridades de atención médica, con proyectos de IA definidos por las necesidades locales, en lugar de lo que dictan los socios externos.
Y los beneficios serían mucho más amplios que la atención sanitaria. Los proyectos de atención médica de IA necesitan trabajadores calificados y capacitados en sectores como la informática, la educación y la energía.
“Si un gobierno local ejecuta proyectos de IA, tiene que capacitar a la gente y establecer sistemas de gobernanza, y esas habilidades y conocimientos se retienen en el sistema. Esto genera beneficios sostenibles y a largo plazo”, afirmó Owoyemi.
Desafíos de infraestructura
Implementar más programas de atención médica de IA en África tiene sus desafíos.
Una es la infraestructura limitada: grandes partes de África no tienen el poder para suministrar acceso a Internet para ejecutar proyectos de IA a gran escala de manera confiable.
“La dificultad es implementar sistemas informáticos para los trabajadores de atención médica de primera línea. Trabajan en lugares donde la infraestructura es deficiente: sin energía, sin PC, por lo que debemos considerar cómo podemos implementar la IA”, dijo Owoyemi.
Otro desafío son los datos en sí. La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se basan en conjuntos de datos almacenados fuera de África, lo que limita su uso para abordar problemas de atención médica específicos de los africanos.
Un ejemplo bien conocido es el de la genética, donde el 95% de los datos provienen de genomas europeos, lo que limita el uso de la IA para analizar genomas de personas no europeas y detectar enfermedades.
Pero las cosas están mejorando: hay importantes programas en marcha en universidades africanas y empresas privadas que recopilan datos de atención médica en África, lo que permite a las empresas locales entrenar modelos de IA con datos específicos de la región.
Sahu dijo que su organización, StopTB, también está involucrando a más equipos de investigación africanos en la construcción de nuevos sistemas de inteligencia artificial para abordar las preocupaciones de atención médica específicas de la región.
“Actualmente, la IA no es lo suficientemente buena para distinguir la silicosis, una enfermedad causada por la inhalación de polvo, que es común en la industria minera del sur de África. Ahora estamos trabajando con países africanos para desarrollar nuevas herramientas de aprendizaje automático para distinguir la silicosis de la tuberculosis”. Dijo Sahu.
Y el trabajo en curso en el proyecto Tres Millones de Genomas Africanos (3MAG) tiene como objetivo secuenciar los genomas de tres millones de personas en África. ya ha identificado variaciones genéticas en grupos etnolingüísticos de África que antes se desconocían.
