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Cómo la IA podría ayudar a los médicos a reducir la mortalidad materna

Por Cesar Padilla, Gillian Abir, Mark Zakowski, y Brendan Carvalho 

Tecnología

Harvard Business Review

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Resumen. El alto nivel de mortalidad materna sigue siendo un problema importante en los Estados Unidos, uno que solo se ha visto agravado por la pandemia de Covid-19. La investigación sugiere que se puede reducir mediante una estrategia que consta de tres elementos: 1) el uso de registros de salud electrónicos e inteligencia artificial (IA) para predecir qué mujeres embarazadas tienen un alto riesgo de experimentar complicaciones durante el parto; 2) emplear tecnología digital para monitorear mejor a las pacientes durante sus embarazos y mejorar su acceso a la atención tanto de rutina como de alta agudeza (es decir, atención más especializada y más frecuente) durante sus embarazos; y 3) seguir las pautas del Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos y derivarlos a hospitales que ofrezcan niveles más altos de atención materna. La implementación rápida de esta estrategia requerirá que los centros médicos académicos y los sistemas de salud, las empresas de tecnología y las instituciones estatales y federales trabajen juntos.

Estados Unidos tiene la tasa de mortalidad materna más alta de todos los países de ingresos altos. En comparación con las mujeres de Canadá y Francia, las mujeres de los Estados Unidos tienen el doble de probabilidades de morir por complicaciones del parto. Esta crisis es especialmente pronunciada en las  poblaciones de minorías étnicas y raciales : las mujeres negras y nativas americanas en los Estados Unidos tienen muchas más probabilidades de morir por complicaciones relacionadas con el embarazo que sus contrapartes blancas y tienen más probabilidades de sufrir una morbilidad materna grave debido a una hemorragia posparto. trastornos hipertensivos y sepsis. El impacto de la pandemia Covid-19 en estos grupos aún no se conoce, pero dada la forma en que ha exacerbado las desigualdades raciales a nivel nacional y mundial, esesperaba haber empeorado la situación.

Sin embargo, los datos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU. Sugieren que aproximadamente el 60%   de las muertes maternas se pueden prevenir. Una estrategia prometedora para identificar a las madres de alto riesgo y reducir las muertes y las complicaciones del parto incluye:

1. Usar registros de salud electrónicos e inteligencia artificial (IA) para predecir qué mujeres embarazadas tienen un alto riesgo de sufrir complicaciones durante el parto.
2. Emplear tecnología digital para monitorear mejor a las pacientes durante sus embarazos y mejorar su acceso tanto a la atención de rutina como a la atención de alta agudeza (es decir, atención más especializada y más frecuente) durante sus embarazos.
3. Seguir las pautas del Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos y derivarlos a hospitales que ofrezcan niveles más altos de atención materna. Las pacientes obstétricas de alto riesgo que dan a luz a sus bebés en hospitales de baja agudeza tienen un 50% más de riesgo de desarrollar morbilidad materna grave en comparación con el parto en hospitales de mayor agudeza con recursos más sólidos y experiencia clínica.

Esta estrategia no solo mejoraría los resultados, sino que también reduciría significativamente los costos médicos. El costo médico de la atención de la morbilidad materna grave es tres veces mayor que el de los partos sin complicaciones, lo que, según diversas estimaciones, aumenta el gasto anual en atención médica de $ 825 millones a varios miles de millones de dólares anuales. Para convertir esta estrategia en una realidad nacional más temprano que tarde, será necesario que los centros médicos académicos y los sistemas de salud, las empresas de tecnología y las instituciones estatales y federales trabajen juntos.

Cómo pueden ayudar los macrodatos y la inteligencia artificial

En los últimos ocho años, varios estudios han proporcionado evidencia de que la IA, junto con la información de los registros de salud electrónicos, se puede utilizar para ayudar a prevenir la morbilidad y la mortalidad maternas. En un estudio publicado en 2013, médicos-científicos y expertos de los CDC utilizaron grandes bases de datos para desarrollar una herramienta de detección , una lista de verificación médica de comorbilidades médicas, que podría predecir complicaciones en el embarazo. Y dos estudios publicados este año,  uno por investigadores de Kaiser Permanente y la Universidad de California, Berkeley, y el otro por investigadores del Hospital General de Massachusetts, encontraron que los algoritmos de aprendizaje automático que utilizan datos de registros médicos electrónicos podrían predecir complicaciones obstétricas.

En diciembre de 2019, incluso antes de que se publicaran los dos últimos estudios, la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford lanzó una iniciativa piloto en el Lucile Packard Children's Hospital en Palo Alto, California, para probar el uso de dicho sistema. Así es como funciona: cuando a las pacientes embarazadas hospitalizadas se les toman sus signos vitales (p. Ej., Su presión arterial), el dispositivo utilizado para la prueba (p. Ej., Un manguito de presión arterial) ingresa automáticamente los datos en los registros de salud electrónicos de las pacientes. La tecnología de inteligencia artificial incorporada en el sistema EHR luego escanea los datos de signos vitales en todos los registros de mujeres embarazadas, identifica a las mujeres en riesgo de enfermedad y alerta al personal que las atiende. Por ejemplo, esta tecnología alerta a los médicos y enfermeras de las pacientes obstétricas con riesgo de hemorragia, para que reciban la atención adecuada de manera oportuna.(La mayoría de las muertes maternas se deben a retrasos en la atención).

El propósito del piloto de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford era simplemente mostrar que la tecnología podía usarse de esta manera, lo cual demostró. No medimos su impacto en los resultados y los costos. Solo otro hospital de EE. UU. Que conocemos, el Hospital Universitario de la Universidad de Michigan en Ann Arbor, ha probado un sistema de este tipo. Su estudio inicial solo probó la viabilidad del sistema, pero un estudio de seguimiento que realizó mostró que el sistema era mejor que los humanos en la identificación de pacientes obstétricas con riesgo de hemorragias.

La tecnología puede hacer que el acceso sea más equitativo

Una infraestructura de tecnología robusta que admite la supervisión remota y las consultas médicas virtuales puede permitir que las personas que viven lejos de un centro médico importante accedan a la atención médica de rutina y de alta agudeza, tanto antes como después del nacimiento. (Una gran proporción de la mortalidad materna ocurre fuera del parto y el entorno hospitalario). Los estudios muestran que con la ayuda de dispositivos de monitoreo digital, es más probable que los pacientes modifiquen su comportamiento y realicen un seguimiento y se adhieran a los planes de tratamiento.

Uno de esos dispositivos es el Apple Watch, que puede utilizar una aplicación de electrocardiograma integrada para evaluar la salud cardiovascular. (Las enfermedades cardiovasculares son la causa principal de muertes relacionadas con el embarazo en los Estados Unidos). Un reloj Apple y un iPhone conectados a un dispositivo de presión arterial de terceros validado médicamente también se pueden usar para monitorear a las mujeres con preeclampsia, uno de los principales causas de mortalidad materna.

Pero se debe hacer mucho más para garantizar que las mujeres de todos los orígenes socioeconómicos tengan el mismo acceso a esas tecnologías. De hecho, a principios de 2021, los directores ejecutivos de las grandes empresas estadounidenses pidieron al presidente Biden que ayudara a abordar las crecientes disparidades tecnológicas entre las poblaciones de bajos ingresos, en su mayoría negros y latinos, mediante la adopción de varias medidas, incluida la concesión de acceso de banda ancha a Internet a toda la población de EE. ley de privacidad federal uniforme y amigable para las empresas, que fortalece la seguridad cibernética y toma un papel de liderazgo en la creación de acuerdos comerciales digitales y el establecimiento de estándares globales de políticas de tecnología y datos.

Las empresas de tecnología pueden hacer mucho más para ayudar a reducir tanto la brecha digital como las disparidades existentes en obstetricia. Al asociarse con los gobiernos federales y estatales, los centros médicos universitarios, los grandes sistemas de salud y los médicos-científicos líderes, pueden ayudar a desarrollar y financiar el tipo de tecnologías de inteligencia artificial y vigilancia que hemos discutido y garantizar que los hospitales y sistemas de salud más pequeños que atienden a las comunidades más pobres: y no solo las más grandes y ricas que atienden a las comunidades más prósperas, tienen acceso a estas tecnologías. Juntos, estos actores pueden crear una infraestructura y procesos que reduzcan en gran medida la tasa de mortalidad materna de las mujeres en los EE. UU. Independientemente de su origen socioeconómico, poniendo fin a la crisis de una vez por todas.

Cesar Padilla, MD, anestesiólogo obstétrico y médico de medicina de cuidados críticos, es profesor asistente clínico en el Departamento de Anestesiología, Perioperatorio y Medicina del Dolor en la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford. Se desempeña como asesor médico en jefe de Alliance in Mentorship / MiMentor, una organización sin fines de lucro dedicada a la tutoría de estudiantes de medicina minoritarios y desatendidos.

Gillian Abir, MD, es profesora clínica y directora clínica de anestesiología obstétrica en el Departamento de Anestesiología, Perioperatorio y Medicina del Dolor de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.

Mark Zakowski, MD, es profesor de anestesiología en el Centro Médico Cedars-Sinai y presidente del Comité de Anestesia Obstétrica de la Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos. Fue presidente de la Sociedad de Anestesiólogos de California y de la Sociedad de Anestesia y Perinatología Obstétrica.

Brendan Carvalho, MBBCh, es el jefe de anestesia obstétrica y profesor en el Departamento de Anestesiología, Perioperatorio y Medicina del Dolor de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford. Es un ex presidente de la Sociedad de Anestesia Obstétrica y Perinatología.