En 1961, se desplegó un brazo robótico llamado Unimate # 001 para algunas soldaduras por puntos en una pequeña planta propiedad de General Motors en Trenton, Nueva Jersey, EE. UU. Se dio vida a una visión: la automatización estaba a punto de cambiar la cara de la fabricación de automóviles. En unos pocos años, General Motors rediseñ&o...
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En 1961, se desplegó un brazo robótico llamado Unimate # 001 para algunas soldaduras por puntos en una pequeña planta propiedad de General Motors en Trenton, Nueva Jersey, EE. UU. Se dio vida a una visión: la automatización estaba a punto de cambiar la cara de la fabricación de automóviles.
En unos pocos años, General Motors rediseñó fábricas completas en todo Estados Unidos con ejércitos de robots cada vez más sofisticados que aumentaron considerablemente el grado de automatización y el ritmo de producción. Tanto para jefes como para consumidores, la automatización fue una historia de éxito.
En las décadas posteriores, el impulso a la automatización se ha movido mucho más allá de la fabricación y al resto del mundo, incluida la medicina. Pero en lugar de brazos robóticos, son terabytes de datos digitales y algoritmos que parecen estar preparados para cambiar la forma en que los médicos diagnostican y tratan a sus pacientes, con la esperanza de hacer que el proceso sea más rápido y preciso.
En The Lancet Psychiatry, Michael Bauer y sus colegas discuten los desafíos de cumplir las promesas de salud digital y automatización en psiquiatría, centrándose en tres tecnologías digitales: registros médicos electrónicos (EMR), prescripción electrónica y soporte de decisiones clínicas basadas en algoritmos.
Los autores señalan varios obstáculos para la automatización digital en salud mental, de los cuales la disminución potencial de la conexión humana entre el paciente y los médicos es quizás la más importante, pero destacan el acuerdo general de que los datos y los algoritmos ayudarán a optimizar el rendimiento en psiquiatría.
La literatura sobre otras especialidades pinta un futuro igualmente brillante para la automatización que ayuda a mejorar, pero no a reemplazar, el desempeño del médico.
Pero el éxito de cualquier nuevo medicamento, método o tecnología en la atención de la salud debe ser juzgado por la atención al paciente y los resultados, y estos no son entregados por los médicos o el personal, sino por los sistemas de atención de la salud.
La investigación de implementación en entornos de atención primaria ha demostrado cómo los grupos pueden abandonar o no adoptar las herramientas digitales básicas, como Skype para consultas remotas, cuando se realizan pruebas en un hospital u organización, a pesar de mostrar efectividad y aceptabilidad en los estudios de prueba de principio.
Para herramientas de salud digitales más complicadas que dependen de cantidades masivas de datos e inteligencia artificial de caja negra, no es exagerado imaginar aún más dificultades en la ampliación, especialmente en campos como la psiquiatría que requieren equipos multidisciplinarios distribuidos en todas las organizaciones.
Incluso a medida que las herramientas digitales como EMR se generalizan en los hospitales, siguen sufriendo las mismas limitaciones y obstáculos que han plagado la implementación de nuevas tecnologías en los sistemas de salud durante décadas: la incapacidad de adaptarse a la complejidad del mundo real y la integración insuficiente.
Además, las herramientas como EMR que se supone que optimizan los datos y la eficiencia suelen ir acompañadas de un aumento de tareas múltiples y cargas de trabajo para los clínicos y el personal que soportan la carga de recopilar, ingresar, organizar y actualizar constantemente los registros, sin mencionar la creación de soluciones para el diseño.
Otra consideración para las prometedoras herramientas digitales de salud es la privacidad del paciente.
Nunca ha sido tan fácil recopilar datos relevantes (o potencialmente relevantes) para la salud mental, ya sean hábitos de sueño, ejercicio, tendencias de tipeo o tiempo de pantalla. Además, nunca ha sido tan fácil monetizar y abusar de los datos digitales, como continúan mostrando los informes de noticias compuestas.
Pero el gran tamaño de los conjuntos de datos digitales y los nuevos métodos necesarios para gestionarlos y darles un sentido significa que la industria privada tendrá que desempeñar un papel clave en el desarrollo e implementación de la salud digital, tal como lo hacen en otras áreas tecnológicas, como el desarrollo de medicamentos. ¿Cómo garantizarán que los datos de salud mental estén seguros y que el consentimiento del paciente para su uso y reutilización sea transparente?
Las innovaciones tecnológicas en salud digital y su potencial para moldear la práctica clínica en psiquiatría no pueden ser ignoradas. Pero sin cambios serios en los sistemas de atención de salud y la política de atención de salud, es justo preguntarse hasta qué punto los big data y los algoritmos llevarán a la comunidad de salud mental.
¿Están nuestras instituciones y responsables políticos en la tarea de lograr el equilibrio adecuado entre el intercambio efectivo de datos y la protección de la privacidad, o la abrumadora velocidad de la tecnología digital los abrumará?
¿La automatización ayudará a los pacientes a lograr cambios positivos y a largo plazo en su salud mental, o las ganancias rápidas finalmente sucumbirán y serán revertidas por las mismas barreras antiguas de recursos inadecuados dentro y fuera de nuestros hospitales y clínicas?
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