Mayo Clinic busca dominar la IA en salud con nueva tecnología e investigación

En una carrera global para integrar la inteligencia artificial en la atención médica, la Mayo Clinic se está posicionando agresivamente como una vanguardia, aprovechando su rica historia de innovación y sus vastos archivos de datos. Mientras hospitales e investigadores de todo el mundo adoptan la IA como una fiebre del oro tecnológica destinada a redefinir la medicina, la institución con sede en Rochester está decidida a liderar la carga.

Durante un siglo y medio, la prominencia de Mayo Clinic provino de enfoques innovadores como nuevos modelos de atención al paciente, investigación pionera y avances tecnológicos como el mantenimiento estandarizado de registros de pacientes. Hoy, su liderazgo continuo parece intrínsecamente ligado a su dominio de la floreciente revolución de la IA. La clínica ya ha desarrollado casi 100 algoritmos, con cientos más en progreso, diseñados para realizar tareas que van desde la interpretación de electrocardiogramas con precisión sobrehumana hasta la mejora del impacto de las biopsias de pacientes. Para impulsar estas ambiciosas iniciativas, Mayo lanzó recientemente el primer clúster de supercomputación en el sector de la salud, utilizando la tecnología de IA de vanguardia de Nvidia.

Para dirigir este esfuerzo monumental, Mayo Clinic incorporó a Micky Tripathi, un ex funcionario de la administración Biden, como su director de implementación de IA. Si bien la inversión exacta sigue sin revelarse, es evidentemente sustancial. Tripathi articula la ambición de la clínica de manera concisa: “Siempre nos hemos enorgullecido de ser la organización número 1. Eso es lo que queremos ser”. Los expertos coinciden en que Mayo se encuentra actualmente a la vanguardia de la carrera de la IA en la atención médica. Thomas Davenport, profesor del Babson College que estudia tecnología empresarial, señala que “el número de iniciativas que tienen en marcha es probablemente más amplio que el de cualquier otra institución de atención médica que conozca”.

Sin embargo, esta rápida adopción de la IA plantea preguntas críticas sobre la privacidad del paciente, la prevención de errores médicos, la mitigación del sesgo algorítmico y la garantía de que los médicos conserven el control final. Tripathi, quien fue fundamental en la elaboración de las regulaciones iniciales de IA en la atención médica de Estados Unidos, ahora enfrenta el desafío de navegar por estas mismas reglas. Reconoce los riesgos inherentes, afirmando: “Siempre hay temores que todos deberíamos tener, con respecto a las consecuencias no deseadas de la tecnología que no se gestiona adecuadamente. Pero estamos dedicando mucho tiempo a eso”.

La ventaja fundamental de Mayo Clinic en IA reside en su repositorio de datos sin igual. Desde la creación del primer registro de salud centrado en el paciente a principios del siglo XX hasta su adopción completa del software MyChart de Epic en 2018, estandarizando los registros digitales, la institución ha recopilado información meticulosamente. Esto se amplificó aún más en 2019 con el lanzamiento de Mayo Clinic Platform, que permite a un grupo selecto de sistemas de salud compartir datos anonimizados de más de 50 millones de pacientes con fines de investigación. Esta riqueza de información, como enfatiza Tripathi, proporciona “una tremenda cantidad de datos”.

Estos vastos datos alimentan herramientas como RecordTime, un programa de IA generativa diseñado para extraer y procesar texto de registros médicos externos, incluidos PDF y notas manuscritas. Tripathi cree que esta tecnología probablemente ha salvado vidas en los hospitales comunitarios de Mayo al desenterrar detalles críticos, como alergias, enterrados profundamente en historiales de pacientes fragmentados. La IA generativa también se está implementando para tareas como transcribir conversaciones entre médico y paciente y detectar caídas en las habitaciones del hospital.

En neurología, la herramienta de IA StateViewer está transformando la forma en que los médicos interpretan las tomografías cerebrales. El Dr. David Jones, director del programa de IA en neurología de Mayo, señala que si bien las comparaciones manuales de tomografías por emisión de positrones (PET) fueron una vez estándar, StateViewer hace el proceso el doble de rápido y potencialmente triplica la precisión. Después de seis años de desarrollo, la herramienta analiza las tomografías PET, comparándolas con una base de datos de miles de casos para diferenciar condiciones. Cuando se carga la tomografía de un nuevo paciente, el software presenta los 20 casos más similares, lo que permite a los médicos evaluar patrones inusuales con mayor confianza. Crucialmente, la IA asiste, en lugar de diagnosticar, ayudando a los médicos a detectar signos de neurodegeneración con mayor velocidad y precisión. Investigaciones recientes indican que la herramienta ayudó a identificar tipos de demencia en el 88% de los casos.

La cardiología también ha experimentado una integración significativa de la IA. El diagnóstico de un corazón débil tradicionalmente requería un ecocardiograma, lo que a menudo implicaba largos tiempos de espera. Mayo desarrolló una red neuronal, un marco de IA modelado a partir del cerebro humano, entrenado con más de 7 millones de electrocardiogramas (ECG). Esta IA puede detectar un corazón débil examinando la forma de onda completa del ECG de un nuevo paciente, incluidos aspectos que los humanos aún no han nombrado. El Dr. Paul Friedman, presidente de medicina cardiovascular de Mayo, describe la tecnología como “increíblemente poderosa”, comparando sus conocimientos con un “superpoder” para los médicos. Esta herramienta impulsada por IA, experimentada por los pacientes a través de un estetoscopio digital, ha recibido la aprobación de la FDA para uso comercial y ahora se está extendiendo más allá de Mayo.

En patología, la clínica ha digitalizado más de 12 millones de portaobjetos de vidrio, creando un inmenso caché de datos anonimizados. Matt Redlon, vicepresidente de biología digital en Mayo Clinic Digital Pathology, explica que cuantos más portaobjetos se entrene un modelo de IA, más patrones matizados de progresión de la enfermedad podrá aprender a reconocer.

Mientras que algunos médicos, como la Dra. Rebecca Thomas, presidenta del grupo de trabajo de la Asociación Médica de Minnesota sobre IA en la atención médica, expresan la necesidad de una mayor transparencia con respecto a los algoritmos de IA, otros están encontrando beneficios tangibles. El Dr. Peter Noseworthy, un electrofisiólogo cardíaco, inicialmente vio la IA como un “truco”, pero ahora ve al personal “comenzando a depender más de las soluciones de IA generativa para aliviarnos del trabajo administrativo”. Él enfatiza que los médicos pueden sentirse cómodos con la IA siempre que se entienda como una “herramienta de predicción de riesgos” en lugar de una prueba de diagnóstico.

Tripathi asegura que Mayo Clinic no frena el desarrollo tecnológico, sino que establece estrictas salvaguardias a medida que los nuevos conceptos se acercan a la implementación, y todos los algoritmos se someten a una exhaustiva verificación de seguridad y privacidad. Él cree que la IA no eliminará empleos en Mayo, sino que mejorará la eficiencia y “escalará la experiencia”, particularmente en especialidades como la neurología, donde hay una escasez significativa de especialistas. El objetivo final, subraya, es la implementación: “Si no lo pones en manos de los médicos que trabajan directamente con los pacientes, no importa.”