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En un futuro cercano ¿podríamos crear un chatbot automatizado que fuese la primera interacción con el sistema de salud? ¿Está la tecnología preparada para el desafio? ¿Se sentirán atendidos los individuos y podremos proveer de atención médica a más población?
Estas son algunas de las preguntas que plantea Joseph Kvedar, en el artículo (Is Talking to Software the Next Big Step?) , donde se mencionan ocho empresas especializadas en tecnología de voz, conversacional, y chatbots como Babylon, ConversaHealth o Buoy. Iniciativas que recogen un amplio espectro desde atención y comunicación con el paciente, identificación de síntomas, educación en salud o encaminar al paciente dentro del ciclo asistencial. A día de hoy.
El caso de Babylon es bien conocido al comunicar que su aplicación GP at Hand (actualmente suministrada por el NHS) que contiene un chatbot puede diagnosticar con la misma precisión que un médico de cabecera (Babylon claims its chatbot beats GPs at medical exam) aunque el Royal College of General Practitioners ha rechazado la afirmación (Doctors reject AI chatbot that is ‘more accurate than a GP’) con el comentario de que “ninguna aplicación o algoritmo podrá hacer lo que hace un médico de cabecera” el argumento es que si bien una aplicación puede pasar una prueba de conocimiento clínico, en la vida real los escenarios clínicos no siempre tienen respuestas tipo test.
Un último informe de investigadores afirma que no existen “pruebas convicentes” de que su sistema de diagnóstico y clasificación basado en inteligencia artificial pueda funcionar mejor que los médicos. (Review says Babylon’s AI claims lack ‘convincing evidence’).
Otros seis chatbots interesantes pueden encontrarse en el artículo (6 Leading Health Chatbots to Watch in 2018 & Beyond).
El hecho de que actualmente estas tecnologías puedan aún diferenciarse, no debe hacernos perder de vista que el objetivo final es la convergencia hacia sistemas que utilizando inteligencia artificial, puedan interactuar como un sistema conversacional textual y muy pronto únicamente de voz. Las predicciones son que para el 2020 el 50% de las búsquedas se basarán en la voz y que el 55 por ciento de los hogares de los EE. UU. tendrá un “smart speaker”.
El impulso, como será habitual durante todo el recorrido de la salud digital hasta su normalización, viene dado por las grandes empresas tecnológicas: Amazon, Google y Apple. Pocas dudas quedan cuando empresas como Aiva, una pequeña startup recibió inversión tanto de Google como de Amazon para continuar con el desarrollo de lo que han llamado “el sistema operativo de manos libres para el cuidado de la salud” que funciona tanto en Amazon Echocomo en Google Home. (Amazon and Google see something they like in this health care startup).
Amazon es muy sensible a toda innovación en sistemas conversacionales y su fondo Alexa ha dado respaldo económico a más de 50 compañías (fabricantes de micrófonos, dispositivos, asistentes, etc.) (Amazon’s Alexa Fund invests in assistants for health care and education).
Mientras que Google está muy interesado en bots de terapia para salud mental, centrado en terapia conductual y seguimiento de estado de ánimo. (The AI Industry Series: Top Healthcare AI Trends To Watch). 
Para los bots conversacionales la base tecnológica de Google es el impresionante Google Duplex que aunque no puede llevar a cabo conversaciones generales, si es entrenado para dominios concretos los resultados son asombrosos como se puede comprobar en los audios que acompañan el comunicado de la compañía. (Google Duplex: An AI System for Accomplishing Real-World Tasks Over the Phone)
En este caso las tareas son reservar citas pero con un sobresaliente manejo del lenguaje natural, permitiendo que las personas hablen normalmente como lo harían con otra persona, sin tener que adaptarse a una máquina.
En el uso asistencial los chatbots de triaje son una alternativa a la búsqueda de información en internet. El bot puede informar mejor al paciente, sugerir acciones, o trasladarlos directamente a una comunicación directa con el profesional médico, previamente a evitar la carga de trabajo.
Por ejemplo; Gyant es una startup de San Francisco que gestiona mediante su chatbot tareas de registro, documentación, comunicación y seguimiento.
La compañía ofrece un chatbot con inteligencia artificial que ayuda a los pacientes a obtener la ayuda que necesitan. Después de usar el bot, el paciente pasa a un proveedor médico que puede ofrecer un diagnóstico y un plan de tratamiento. Gyant realizará posteriormente un seguimiento con el usuario para comprobar su resultado. (This startup leverages AI and providers to focus on primary care)
El triaje de Babylon necesita aproximadamente 12 mensajes de texto y se realiza en un 90 segundos y no sustituye al médico, encaminando a los pacientes a una vídeo consulta o a visitar a su médico de cabecera.
Enlazamos al artículo (AI triage chatbots trekking toward a standard of care despite criticism) donde hablan de estos ejemplos y de la problemática general. Ya en castellano, en (Doctor IA: los ‘chatbots’ aterrizan en la consulta médica) MIT habla extensamente de Babylon y Ada.
Si abrimos el abanico hacia las aplicaciones de reconocimiento del habla o tecnología de voz el mercado se llena de empresas. Hasta el 47% de estas empresas se encuadran en la atención médica. En (37 Startups building voice applications for healthcare) hay toda la gama de variedades posible.
En España, Sanitas ha desarrollado un asistente virtual psicológico (Sanitas apuesta por la inteligencia artificial en atención psicológica), también la Confederación de Afectados por Enfermedad de Crohn y Colitis Ulcerosa (ACCU) presentó recientemente otro dirigido a pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal y el grupo de apoyo a la Enfermedad Inflamatoria Intestinal del Hospital San Juan de Dios del Aljarafe también trabaja en la implementación de un asistente virtual para los pacientes del centro. (Los chatbots ganan aceptación en el sector de la salud).
Estos contenidos son una selección del servicio “Knowledge eHealth”
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