Pero Miller dijo que las citas subvencionadas por el gobierno que permiten a los médicos de cabecera colaborar con dermatólogos eran la respuesta, no la inteligencia artificial. [AI]. Dijo que si bien las citas de telesalud podrían estar subsidiadas, no eran una forma ideal de examinar la piel o tomar fotografías, porque las imágenes tomadas durante la transmisión de video eran de mala calidad.
“Lo que queremos son subsidios para poder trabajar con médicos de cabecera que nos contacten con el historial del paciente y que puedan tomarnos fotografías de buena calidad y enviarlas. Luego, podemos tomarnos nuestro tiempo para analizarlos y, con el consentimiento del paciente, trabajar con su médico de cabecera para elaborar un plan de tratamiento. Ya hacemos este tipo de trabajo donde podemos, pero hay un trabajo analítico interno complejo que requiere más que una simple cita de telesalud.
«Pero no existe un programa de Medicare para que la dermatología se realice a través de telesalud de la forma en que nos gustaría hacerlo, que es involucrar al médico de cabecera y tener tiempo para analizar las imágenes tomadas correctamente».
En esta situación, Miller dijo que el médico de cabecera podría explicar los próximos pasos y tratamientos, pero este nivel de comunicación no estaría disponible para las personas que utilizan Google.
“El libro de texto estándar de dermatología tiene un grosor de cuatro volúmenes y pesa un par de kilos”, dijo Miller. “La gente recibe cosas raras. Una de las cosas que tienen los médicos y especialistas es una antena de que algo anda mal aunque no parezca obvio, y cuando habla con un paciente, también lee el lenguaje corporal y tiene una idea de si entiende lo que le está diciendo y si lo están asimilando todo.
“Me preocuparía que con una computadora la gente pudiera ignorar el consejo de ver a un médico, o que el algoritmo pudiera pasar por alto algo complejo. También me preocuparía que malinterpretaran las preguntas de la aplicación «.
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Existe alguna evidencia de que la IA tiene potencial de diagnóstico. Un estudio de 2017 publicado en la revista Nature encontró que una red de inteligencia artificial era capaz de clasificar el cáncer de piel con un nivel de competencia comparable al de los dermatólogos. «Se proyecta que existirán 6.300 millones de suscripciones de teléfonos inteligentes para el año 2021 y, por lo tanto, pueden proporcionar potencialmente acceso universal de bajo costo a la atención de diagnóstico vital», dice el documento.
Pero el Dr. Ray Moynihan, profesor asistente y miembro de carrera temprana del NHMRC en el Instituto de Atención Médica Basada en Evidencia de la Universidad de Bond, dijo; «Existe una gran preocupación de que la entrada de la gran tecnología en la atención médica traiga un tsunami de sobrediagnóstico, porque se puede ganar mucho dinero diciéndole a las personas sanas que están enfermas».
Si bien la detección temprana de cánceres de piel mortales como el melanoma es esencial para mejorar el éxito del tratamiento, existe una preocupación creciente de que se diagnostiquen lesiones inofensivas como melanoma, con las consecuencias de tratamientos innecesarios, angustia psicológica y costos médicos. Un estudio publicado en 2020 en el Medical Journal of Australia encontró que el 58% de los melanomas estaban sobrediagnosticados, o el 24% de todos los diagnósticos de cáncer.
“Ya existe evidencia contundente de mucho sobrediagnóstico de cáncer de piel, y la aceptación excesivamente entusiasta de las nuevas herramientas de detección podría empeorar el problema”, dijo Moynihan.
“Por supuesto, existe la posibilidad de que el uso cuidadoso y juicioso de parte de esta nueva tecnología pueda reducir el problema del sobrediagnóstico, al distinguir mejor entre problemas malignos y benignos, pero eso requeriría una evaluación rigurosa de los riesgos y beneficios por parte de investigadores y reguladores independientes.
“Lo que tenemos en este momento son comunicados de prensa inflados e historias promocionales en los medios que no mencionan los posibles inconvenientes de estas herramientas experimentales de inteligencia artificial, y uno de los mayores inconvenientes es el diagnóstico innecesario y el daño, la ansiedad y el desperdicio que pueden causar . «