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lunes, 30 de enero de 2023

Al final, asuntos de vida o muerte

Estimad@s amig@s

Sinopsis

Como neurocirujano jubilado, Henry Marsh creyó saber lo que era estar enfermo, pero no estaba preparado para recibir un diagnóstico de cáncer avanzado. Tras el impacto de la noticia, el autor indaga en lo que sucede cuando alguien que se ha pasado todo el tiempo luchando en primera línea ante la difusa frontera entre la vida y la muerte, se encuentra de frente con lo que podría ser su propia sentencia final.

Esta nueva entrega de las memorias de Henry Marsh, un neurocirujano humanista y solidario que sorprendió y conmovió a los lectores de todo el mundo con ante todo no hagas daño, no es tanto una meditación sobre la muerte sino más bien una celebración de la vida y de todo aquello que de verdad importa.

 

«Dos cosas llenan mi ánimo de creciente admiración y respeto a

 medida que pienso y profundizo en ellas:

 el cielo estrellado sobre mí y la ley moral dentro de mí»[i]

 

Henry Marsh es un neurocirujano y escritor, al final, asuntos de vida o muerte es el tercer libro de sus interesantes memorias. A lo largo de sus paginas a veces parece que estás conversando con él en su consulta, otras veces que estás escuchando a tu abuelo contándote como se siente con su enfermedad y otras veces estás intentando aprender de un mentor.

 

Al final, estamos ante un libro con una gran carga humanista, que puede resultar duro por aquello de afrontar una complicada enfermedad, pero que sin duda al igual que los dos anteriores aporta una visión, unos valores, destila humanidad, ejemplaridad, ganas de vivir, eso si con calidad de vida.

 

«Somos de la misma materia de los sueños

 y el sueño envuelve nuestra vida»[ii]

 

(…) hoy me doy cuenta de que, aunque ya me había jubilado, seguía pensando como un médico: que las enfermedades sólo les sobrevienen a los pacientes, no a los médicos (…)

 

Ya he alcanzado esa edad en la que empieza a desagradarte verte retratado. En las fotografías siempre parezco mucho mayor de cómo me siento, aunque cada año que pasa me resulta más difícil levantarme por las mañanas y me canso más rápido que antes. A mis pacientes les ocurría lo mismo: cuando yo les señalaba los signos del envejecimiento en sus escáneres, protestaban diciendo que todavía se sentían jóvenes. Aceptamos que con la edad llegan las arrugas, pero nos cuesta admitir que nuestro interior, nuestro cerebro, está sujeto a cambios similares (…)

 

(…) ¿Cómo puedo estar seguro de que soy la misma persona que ayer o que hace diez años?

(…) somos todos tan sugestionables que los médicos debemos elegir las palabras con mucho cuidado. Es muy fácil olvidar que los pacientes se aferran a cada palabra, a cada matiz de lo que decimos (…)

 

(…) prepararme para lo peor me permitía dejar de pensar en el problema y aguardar a ver qué pasaba (…)

 

Como médico, uno no puede hacer su trabajo si es totalmente empático, si siente literalmente lo mismo que su paciente. La empatía, al igual que el ejercicio exige mucha energía, y es normal y natural evitarla. Lo apropiado es poner límites a la compasión, pero sin dejar nunca de actuar con humanidad (…)

 

Un pecado mucho mayor que el distanciamiento es la autocomplacencia (…) los médicos autocomplacientes (…) se acostumbran a aceptar los malos resultados, dejan de intentar mejorar (…)

 

La manera más sencilla de poner límites a la empatía y a la compasión consiste en dividir a la raza humana en “nosotros y ellos”.

 

(…) los pacientes pocas veces se atreven a decirles a sus médicos lo que piensan de ellos y de su comportamiento, de ahí que los médicos nunca aprendamos a hablarles correctamente (…)

 

Todos los cirujanos atraviesan un periodo difícil al principio de sus carreras, cuando deben fingir ante sus pacientes que son más experimentados y competentes de lo que los son en realidad; pero quizás deberían haber dicho que los médicos en general, no bien llegan a serlo, se ven obligados a fingir. No hay nada que asuste más a un paciente que un medico asustado, y cuando eres un medico joven te alarmas con frecuencia, de modo que debe ocultarle tus sentimientos al paciente (…)

 

Al principio de su carrera, un cirujano tiene que exagerar su confianza en sí mismo, engañarse, para sentirse capaz de abrir el cuerpo de otro humano. Porque si no acepta los casos difíciles, ¿Cómo mejorara su técnica?  (…)

 

Los cirujanos hablan de las “noches sin dormir” como una especie de código para referirse al estrés de su trabajo, que a veces puede ser intenso (…) difícil conciliar el sueño la noche antes de una operación difícil (…)

 

(…) cuando me convertí en paciente, muchas veces me sentía demasiado impactado y confundido como para preguntar lo que me depararía el futuro.

 

Me gusta la anestesia general: no me infunde ninguna clase de temor y la considero milagrosa. Te apagas como una bombilla y te despiertas más tarde envuelto en una agradable bruma de sedantes.

 

(…) al igual que muchos cirujanos jubilados (…) a estas alturas me enorgullezco más de los éxitos de los cirujanos que he ayudado a formar que de todos los pacientes a los que he tratado a la largo de los años (…)  

 

«Los pacientes quieren certezas,

 pero los médicos sólo pueden trabajar con incertidumbres»[iii]

 

Al final, asuntos de vida o muerte

Henry Marsh

Salamandra


Link de interés

Ante todo no hagas daño

Confesiones

La insensatez de los necios. La lógica del engaño y el autoengaño en la vida humana

Diario del año de la peste

 Aprender a morir para poder vivir

• Tiempo de morir: Los últimos días de la vida de los monjes

Cómo acompañar a morir: Una guía práctica para doulas del final de la vida y cuidadores

La enfermedad del olvido: El mal del Alzheimer y la persona

 

«La esperanza es una de las medicinas más poderosas

 con que contamos los médicos»[iv]

 

ABRAZOTES


[i] Immanuel Kant,

Crítica a la razón práctica

[ii] William Shakespeare,

La tempestad

[iii] Henry Marsh

[iv] Henry Marsh

martes, 9 de marzo de 2021

Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios

Estimad@s amig@s

Sinopsis

La elevada demanda de contenidos sobre inteligencia artificial y machine learning por parte de los profesionales sanitarios hace posible la publicación de este manual que recoge, de una manera didáctica y sencilla, los principios fundamentales de estas tecnologías aplicados al ámbito de la salud.

Cualquier especialista sanitario interesado en sumergirse en esta área encontrará en este manual la base teórico-práctica para introducirse en el mundo de los algoritmos de inteligencia artificial y en su aplicación dentro del ámbito de la salud.

Proyecto innovador que coloca la primera piedra para la inmersión de los especialistas sanitarios en el mundo de la inteligencia artificial en un momento en el que el desarrollo de estos conceptos promete la transformación en el futuro de la práctica profesional en este sector.

Enfoque didáctico orientado a que los usuarios entiendan desde el primer momento qué supone la inteligencia artificial aplicada al ámbito sanitario y que comprendan cómo pueden beneficiarse de ella.

A lo largo de los nueve capítulos que forman este manual, sus autores van introduciendo al lector en el mundo de la inteligencia artificial empezando por una parte más introductoria y conceptual, que posteriormente da paso a la presentación de datos prácticos y ejemplos que ayuden al lector a iniciarse en estas innovadoras tecnologías.

 

«La inteligencia artificial no puede sustituir a los médicos,

 pero puede hacerlos mejores profesionales»[i]

 

Introducción

La inteligencia artificial y el machine learning o aprendizaje automático son técnicas innovadoras disruptivas que prometen cambiar la sociedad tal y como la conocemos (…) ¿Cómo prepararse para los cambios qué nos vienen? ¿Debo aprender a programar? ¿Con qué software o lenguaje? ¿Quién es responsable de la interpretación de los algoritmos de inteligencia artificial, especialmente si fallan? ¿Qué nuevos perfiles profesionales aparecerán en el futuro? ¿Cómo acceder a ellos? ¿Qué titulaciones tienen más valor? Y sobre la formación no oficial de cursos online (…) ¿son buenos? ¿Compensan? ¿Vale la pena pagar por realizarlos? ¿Y por su certificación?

 

(…) el proceso diagnóstico clínico es mucho más complejo que la información procedente de una imagen (…) el diagnostico corresponde al médico (…)

 

«La ciencia siempre vale la pena porque sus descubrimientos,

tarde o temprano,

 siempre se aplican»

Severo Ochoa

 

El auge de lo digital está provocando que cada vez más el profesional sanitario tenga que adquirir nuevas competencias que le ayuden a mejorar la calidad de su diagnóstico clínico.

 

Soy un firme defensor del acto médico, éste no desaparecerá por muchos algoritmos, wearables, usos que le demos a la inteligencia artificial. La consulta médica se volverá omnicanal, vamos caminando despacio, pero sin pausa hacia el hospital líquido.

 

El paciente será atendido por un profesional de la salud probablemente desde su consulta, pero nosotros podremos estar en casa y no por ello recibiremos un peor diagnóstico. La tecnología es un habilitante para que el profesional de la salud emita un mejor diagnóstico, pero nunca podrá sustituirlo. La humanidad con la que tiene lugar esa relación profesional -paciente no podrá ser sustituida por un algoritmo, la empática, cercanía, sensibilidad, e incluso el juicio clínico del profesional es insustituible.

 

Dicho lo anterior manuales como este que nos ocupa hoy son muy necesarios, los cambios se lideran o se sufren. Si pretendemos liderar la transformación digital no podemos obviar la formación.

 

«En principio la investigación

necesita más cabezas que medios»

Severo Ochoa

 

Tipos de inteligencia artificial

IA estrecha o débil (…)

IA general

Super IA

 

Tipos de análisis

Descriptivo

Diagnostico

Predictivo

Prescriptivo

• Confirmatorio

• Exploratorio

 

Tipo de datos

Estructurados

No estructurados

 

Ejemplos de algoritmos machine learning o inteligencia artificial aplicados a salud:

Diagnóstico por imagen

-     Radiológico

Diagnóstico de neumonía en radiografía de tórax

Diagnóstico de hemorragia cerebral y hemorragia subaracnoidea por TAC cerebral

Diagnostico de tumor y hemorragia cerebral por TAC cerebral

Diagnostico de tumor pulmonar en TAC torácica de baja radiación

-     Microbiología

Diagnóstico de malaria

-     Dermatología

Diagnóstico precoz de melanoma

-     Oncología

Diagnostico precoz de cáncer de mama en mamografía

-     Oftalmología

Diagnóstico de retinopatía diabética en imágenes de fondo de ojo

-     Neurología

Diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas por movimiento ocular

-     Cardiología

Segmentación y estimación del volumen del ventrílocuo izquierdo en la RMN cardíaca

 

Cardiología

-     Diagnostico automático de arritmia en electrocardiograma

 

Neurología

-     Diagnostico precoz de enfermedad de Alzheimer con datos de protéomica

 

Psiquiatría

-     Diagnóstico de depresión en niños mediante el análisis del habla

-     Diagnóstico de depresión por entrevista

-     Diagnostico de enfermedad bipolar por publicaciones en redes sociales

 

Oncología radioterápica

-     Dosificación personalizada en radioterapia

 

Para poder evaluar el rendimiento, la funcionalidad o precisión de un algoritmo, debemos definir una métrica (…)

 

La métrica de accuracy, precisión o exactitud, se pueden complementar con los tradicionales sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo (…)

 

La anonimización se refiere a la imposibilidad de identificar al sujeto partiendo de los datos disponibles para la investigación.

 

(…) la seudoanonimización se refiere a la utilización de datos que sí permitirían identificar a los participantes pero que se protegen mediante uso de seudónimos, cifrado o encriptamiento (…)

 

Elementos clave para comenzar un proyecto de inteligencia artificial en salud:

La pregunta

(…) necesidad a partir de la cual evaluamos la disponibilidad de datos que nos permitan desarrollar la herramienta (…)

 

Una pregunta muy concreta y especifica (tarea) que de respuesta a una necesidad

 

Los datos

Tipos de datos

a)  Datos duros

b)  Datos blandos

Población de entrenamiento

 

El equipo

a)  Profesionales técnicos

b)  Profesionales sanitarios

 

«No puede el médico curar bien

sin tener presente al enfermo»

Séneca


Conclusión

Es muy probable que junto con los wearables o Internet of Things y la nube, transformen la practica sanitaria, potenciando la atención remota (domiciliaria) y la gestión a tiempo real de la información del paciente, moviendo definitivamente el foco de los hospitales a los domicilios y comunidades.

 

«La medicina es la única profesión universal

 que en todas partes sigue los mismos métodos,

 actúa con los mismos objetivos

 y busca los mismos fines»

Sir William Osler

 

Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios

Juan José Beunza Nuin

Enrique Puertas Sanz

Emilia Condés Moreno

Elsevier

 

Link de interés

Declaración de cooperación de inteligencia artificial

Estupidez artificial; Cómo los ordenadores entienden mal el mundo

Ética para máquinas

Inteligencia Artificial; Cómo cambiará el mundo (y tu vida)

Small data: Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias

Inteligencia artificial en salud: Retos éticos y legales

 

«El buen médico trata la enfermedad;

el gran médico trata al paciente que tiene la enfermedad»

William Osler

 

Recibid un cordial saludo


[i] MIT