Por: Alex Giovanni Muñoz, MD.
Líder latinoamericano de acceso y valor en el sector biofarmacéutico. Médico colombiano, residente en Costa Rica, especialista en Evaluación Económica en Salud de la Universidad de Antioquia, egresado del programa de Liderazgo de la transformación digital en el cuidado de la salud de Harvard Medical School.
En el marco de ISPOR EUROPE 2023 realizado en Copenhagen, las sesiones que mayor audiencia concentraron estaban relacionadas con el rol de la inteligencia artificial en la evaluación económica en salud.
La incertidumbre era un común denominador entre los asistentes, si bien por ahora la inteligencia artificial no reemplaza el rol de un investigador humano, todo apunta a que estamos viviendo uno de esos momentos históricos y determinantes, donde debemos adaptarnos y obtener provecho de una nueva tecnología o nos quedamos atrás. Citando a Peter Drucker: “innovar o morir”, el momento ha llegado.
Dentro de los beneficios del impacto del uso de IA en la evaluación económica en salud están la revisión y síntesis de la literatura científica disponible con herramientas para estandarizar el lenguaje “Natural Language Processing”, agilización de procesos de minería de datos, la capacidad de procesar grandes cantidades de información con algoritmos que se ajustan y optimizan con cada búsqueda “Machine Learning”, así mismo, resulta atractivo para los modelos predictivos la capacidad de la IA para el análisis de patrones, la comprensión o aprendizaje profundo de grandes volúmenes de información “Deep Learning” y predicción de resultados asociados a la efectividad de las intervenciones médicas, los costos en horizontes temporales prolongados, carga de la enfermedad y el impacto en calidad de vida de los pacientes.
Sin embargo, existen sesgos y barreras que limitan la adopción de la IA en HTA, durante la sesión “Evidencia científica generada por inteligencia artificial aplicada a las evaluaciones económicas en salud” presentada por el Dr. Antal Zemplenyi del Syreon Research Institute de Hungría, se presentó una revisión de las barreras a gestionar para la implementación de la inteligencia artificial en países de Europa central y oriental, se destacan barreras asociadas a la gestión de información, dificultad en el acceso y depuración de bases de datos, sesgos asociados con la validez y precisión de la información seleccionada, baja disponibilidad de registros, ausencia de estandarización de vocabulario y los múltiples registros incompletos en bases de datos.
En esta revisión se encontraron barreras metodológicas como un potencial sesgo de la IA a favor de algunos subgrupos que poseen mayor información disponible, sesgo en la selección de protocolos, extrapolación de resultados y complejidad de las variables acorde a
las patologías seleccionadas. Barreras técnicas asociadas a baja infraestructura tecnológica y de soporte, altos costos relacionados con seguridad y conservación de datos con fines de investigación y costos asociados con procesos de validación y depuración de información. Barreras regulatorias que implican un conocimiento integral de las políticas de manejo de información de cada país con vacíos normativos sobre el uso de IA en análisis asociados a HTA y finalmente las barreras asociadas al factor humano donde el entrenamiento y desarrollo de habilidades entre los tomadores de decisión y quienes desarrollan las evaluaciones usando IA aún es incipiente.
Con lo anterior se concluye que la IA puede mejorar la evaluación económica en salud agregando valor con su capacidad para analizar patrones entre gran volumen de información y predecir resultados que reducen los tiempos de análisis y proporcionan de forma ágil información para que los tomadores de decisiones puedan realizar asignación de recursos de manera eficiente con base en evidencia que le permita un impacto en la calidad de vida de sus poblaciones promoviendo la sostenibilidad de sus sistemas de salud.
Sin embargo, de acuerdo a la revisión del Dr. Zemplenyi, aún requiere un arbitraje riguroso, la estandarización de la información es vital para la evidencia científica generada por IA en HTA y la participación en colaboración internacional, intercambio de experiencias exitosas, así como la participación en iniciativas de IA será clave para su implementación y difusión.
Esta columna no podía concluir sin preguntarle a Chat GPT lo siguiente: ¿la IA podrá reemplazar a los profesionales que realizan evaluaciones económicas en salud? la respuesta fue: “si bien la inteligencia artificial transformará la forma en que se realizan las evaluaciones económicas en salud, es improbable que reemplace por completo a los profesionales humanos. Más bien, se espera una evolución hacia una colaboración más estrecha, donde la IA amplifica las habilidades humanas y libera tiempo para enfoques más estratégicos y centrados en la toma de decisiones. La combinación de la inteligencia artificial y la experiencia humana podría resultar en evaluaciones económicas más sólidas y efectivas en el ámbito de la salud.”
