El estado de Utah está probando un programa que permite a la inteligencia artificial recetar de forma autónoma la renovación de medicamentos a los pacientes, lo que genera tanto entusiasmo como preocupación entre los profesionales de la salud y los defensores de los pacientes. El programa, que opera bajo el marco regulatorio de "sandbox" de Utah, exime temporalmente ciertas regulaciones estatales para permitir que las empresas prueben productos y servicios innovadores.

El Departamento de Comercio de Utah se asoció con Doctronic, una startup de telesalud, para implementar el sistema de renovación de recetas impulsado por IA. Doctronic ya ofrece un servicio a nivel nacional donde los pacientes pueden interactuar con un chatbot de IA de forma gratuita y luego programar una cita virtual con un médico con licencia en su estado por $39, pero el chatbot de IA es un primer paso obligatorio.

Según un estudio preliminar de Doctronic, que aún no ha sido sometido a revisión por pares, la compañía afirma que los diagnósticos de su IA coincidieron con los de los médicos humanos en el 81% de 500 casos de telesalud. El estudio también indicó que los planes de tratamiento propuestos por la IA coincidieron con los planes de los médicos el 99% de las veces.

Este avance hacia la renovación autónoma de recetas destaca el creciente papel de la IA en la atención médica. Los algoritmos de IA, entrenados con vastos conjuntos de datos de registros médicos y guías clínicas, pueden identificar patrones y hacer predicciones con rapidez y eficiencia. En este caso, la IA está diseñada para analizar los datos del paciente, el historial de medicamentos y las solicitudes de renovación para determinar si una renovación es apropiada.

El uso de la IA en este contexto plantea varias preguntas importantes. Una preocupación clave es el potencial de errores. Si bien la IA puede procesar información rápidamente, no es infalible. Los errores en los datos o las fallas en el algoritmo podrían conducir a recetas incorrectas, lo que podría perjudicar a los pacientes.

"La mayor preocupación es la seguridad del paciente", dijo la Dra. Emily Carter, una médica que no participa en el programa. "La IA es una herramienta, pero no es un reemplazo del juicio humano. Un médico considera al paciente en su totalidad, no solo los puntos de datos".

Otra preocupación es la falta de supervisión humana. Si bien el programa tiene como objetivo agilizar el proceso de renovación, a algunos les preocupa que la eliminación de la interacción humana pueda llevar a la pérdida de oportunidades para identificar posibles problemas o proporcionar una educación importante al paciente.

Los defensores del programa argumentan que podría mejorar el acceso a la atención médica, particularmente para los pacientes en áreas rurales o aquellos que tienen dificultades para programar citas. También sugieren que la IA podría liberar el tiempo de los médicos, permitiéndoles concentrarse en casos más complejos.

"Se trata de utilizar la tecnología para hacer que la atención médica sea más eficiente y accesible", dijo un portavoz del Departamento de Comercio de Utah. "Creemos que la IA tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos de atención médica".

El programa de Utah es parte de una tendencia más amplia hacia el uso de la IA en la atención médica. La IA ya se está utilizando para diagnosticar enfermedades, desarrollar nuevos fármacos y personalizar los planes de tratamiento. A medida que la tecnología de la IA continúa evolucionando, es probable que su papel en la atención médica se expanda.

Las implicaciones legales y éticas de la IA en la atención médica aún se están debatiendo. Las preguntas sobre la responsabilidad, la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico deben abordarse a medida que la IA se integra más en el sistema de atención médica.

Se espera que el programa piloto de Utah dure seis meses. Durante ese tiempo, el estado recopilará datos sobre la eficacia y la seguridad del programa. Los resultados del programa piloto se utilizarán para informar las decisiones futuras sobre el uso de la IA en la atención médica.