2.Inteligencia Artificial en la medicina

 2.1 Diagnósticos y exámenes médicos 

2.1.1 Prueba de la RCP.

Es una prueba molecular, que detecta el material genético del virus que causa la COVID-19 usando una técnica de laboratorio llamada reacción en cadena de la polimerasa (RCP). Para recolectar una muestra de fluido se inserta un hisopo nasal largo (exudado nasofaríngeo) en un orificio de la nariz y se obtiene fluido de la parte de atrás de la nariz, o se puede usar un hisopo nasal más corto (exudado de turbinado medio) para obtener la muestra. En algunos casos se inserta un hisopo largo en la parte de atrás de la garganta (exudado orofaríngea), o puedes salivar en un tubo para producir una muestra de saliva.

Diagnóstico

Los resultados pueden estar listos en minutos si se analizan de forma interna, o en unos días si se envían a un laboratorio externo — o quizás más tiempo en lugares donde haya demoras en el procesamiento de los análisis.La prueba RCP es muy exacta cuando la realiza de manera adecuada un profesional de atención médica, pero la prueba rápida quizás no detecte algunos casos.

2.1.2 Prueba de antígeno.

Esta prueba para la COVID-19 detecta ciertas proteínas en el virus. Se usa un hisopo largo para tomar una muestra del fluido de la nariz, y las pruebas de antígeno pueden dar resultados en minutos. Se pueden enviar otras muestras a un laboratorio para su análisis.

Diagnóstico

El resultado positivo de una prueba de antígeno se considera exacto cuando las instrucciones se siguen cuidadosamente, pero hay más posibilidad de tener un resultado falso negativo — lo que significa que es posible estar infectado con el virus pero tener un resultado negativo. Según la situación, el médico podría recomendar una prueba RCP para confirmar un resultado negativo de la prueba de antígeno.

2.2 Trabajo conjunto con personal medico 

El trabajo conjunto con el personal o trabajadores del sector Salud requieren implementos especiales idóneos para protegerse en su medio laboral; en los momentos actuales, estos requerimientos adquieren especial relevancia, al constituir la garantía de que ellos mismos no se conviertan en foco de transmisión del COVID-19, arriesgando a su grupo familiar y a la comunidad. Ecuador se ha encontrado entre los tres países de Sudamérica con más casos de COVID-19, con 1 564 muertes registradas por esta causa hasta mediados de mayo de 2020. Cientos de médicos, enfermeras y personal administrativo que trabajan en centros médicos y hospitales, han resultado casos positivos de la enfermedad, lo que ha complicado más la atención a pacientes que llegan de emergencia a esas instituciones públicas. El objetivo de este trabajo es comentar aspectos relacionados con la salud laboral en el contexto de la actual situación epidemiológica, con énfasis en los profesionales de Salud en Ecuador.

2.3 Automatización de procedimientos para trato de pacientes

El uso de la inteligencia artificial para el tratamiento de pacientes aun es un tema muy debatido en gran parte debido a desconfianza que existe hacia la recolección de datos, lo cual es muy necesario para el correcto funcionamiento de un procedimiento realizado por una Inteligencia artificial; sin embargo, debido a la alta expectativa que existe alrededor de su uso en la practica medica, este se ha extendido y ha dado paso varios éxitos.

En meses recientes con la llegada de la pandemia de Covid 19, se buscó introducir su uso para poder tratar a estos pacientes de una manera mas eficiente. Al ser un nuevo tipo de virus su tratamiento aun no es definitivo, el poco tiempo disponible para tratar a cada paciente, la alta cantidad de individuos infectados, y falta de una vacuna definitiva, son factores que juegan en contra en esta pandemia; aquí es donde entra el uso I.A. entre las aplicaciones clínicas, un estudio reciente publicado en la revista Clinical Infectious Diseases , indica que mediante la parametrización de variables analíticas, se ha creado un algoritmo que permite tratamiento especializado para cada paciente .el cual es capaz de ir a través de una base de datos anonimizados de pacientes enfermos de Covid; esta partica del anonimato de datos mitiga de cierta forma el miedo al hecho de que la información del paciente se haga publica; también permite a la I.A. identificar diferentes patrones clínicos y así basado en estos parámetros, esta crea un algoritmo de tratamiento especializado que funciona mejor para cada paciente.

En otros casos también se la puede utilizar para el descubrimiento de nuevas moléculas, estudios defitoterapia y estudios del sistema inmunitario, como es el caso BenevolentAI, que es una start up británica, la cual desarrollo una I.A. que a través del uso de una base de datos de artículos médicos de medicamentos y sus usos, y se la entreno para que pudiera encontrar una posible opción que pudiera bloquear el proceso de infección. Como resultado se localizó un medicamento para la artritis que podía reducir el riesgo de que las personas mayores fallecieran a causa de Covid-19, de acuerdo con los científicos, evita que la infección ingrese a las células pulmonares; el medicamento en cuestión a probado en pruebas subsecuentes ser viable y seguro, siendo el caso de los pacientes en donde se aplico el procedimiento tuvieron una reducción del 71% en su tasa de mortalidad en comparación a otros pacientes a los que no se les había aplicado el medicamento . 

2.4 Desafíos sociales en la salud en torno a la I.A.

Según la OMS en su declaración titulada «Los trece desafíos urgentes en Salud para la próxima década»; se topan aspectos éticos y sociales en el uso de este tipo de tecnologías, de los cuales muchos no se han tenido en cuenta aún; como sus capacidad de aprendizaje, el riesgo que presenta frente al diagnostico, el análisis de enfermedades, y muy recientemente la alteración genética sobre organismos vivos.

La capacidad de aprendizaje que se le confiere a este software viene junto a un sustancial potencial de mejoras, una vertiente de resultados profundamente perturbadores y éticamente cuestionables, incluso muy negativos; ya que reúne toda clase de conocimiento relacionado a la medicina, es decir; procedimientos, información sobre patógenos y enfermedades y como pueden sintetizarse. Si bien  esto permite un rendimiento mas efectivo, también puede significar un peligro en caso de estar poco regulado o llegar a caer en manos equivocadas; directamente relacionado con esto viene el diagnostico y análisis de muestras; en muchos casos los médicos no solo usan los software de I.A. como soporte para análisis de muestras previas al diagnostico, sino también para obtener un diagnostico tentativo con el objetivo de agilizar el tratamiento del paciente; el desafío en este caso tiene que ver con los errores que el software puede cometer  al momento de analizar los síntomas y dar un diagnóstico. según el estado del paciente este error puede tener un impacto muy grande en su tratamiento; y son esta clase de fallos los que hacen que la gente tenga poca confianza con esta clase de nuevas tecnologías. Finalmente, la alteración genética, esta es muy controvertida principalmente porque cambia la naturaleza del individuo haciéndolo mutar,  aunque se lo ocupa muy seguido en la industria alimenticia, el problema existe cuando tiene que ver con su uso para la creación de armas biológicas y la edición de genes dentro del ser humano.