Cómo preparar el servicio de salud británico para la IA
El NHS debería limpiar y abrir sus datos. Los pacientes se beneficiarán
Aen el corazón del sistema de salud financiado con fondos públicos de Gran Bretaña reside una contradicción. El Servicio Nacional de Salud genera y mantiene una gran cantidad de datos sobre la salud de los británicos , organizados utilizando los números del nhs asignados a cada persona bajo su cuidado. El sistema permite realizar estudios líderes a nivel mundial, como el ensayo recovery durante la pandemia, que descubrió tratamientos para el covid-19. Se podría suponer que es un tesoro escondido para los desarrolladores de inteligencia artificial ( ia ) deseosos de aplicar sus modelos a la mejora de la salud humana. Sin embargo, si le cuentas esto a un desarrollador, pondrá los ojos en blanco y te dirá por qué no todo es tan color de rosa como parece.
Esto se debe a que los tipos de datos tabulares que informan los ensayos clínicos (quién tomó qué medicamento, cuál fue el resultado) no son los mismos que los más útiles para entrenar modelos de aprendizaje automático, como escaneos o genomas, que contienen más información sobre un paciente. Gran parte de este tipo de datos del nhs son un desastre, organizados de manera que sirvan a los médicos que tratan a los pacientes, pero no a los desarrolladores de inteligencia artificial que esperan introducirlos en las computadoras. Adaptarlo a esos modelos es una tarea que el nhs aún no ha asumido. A menudo es más fácil para quienes buscan organizar estos datos más ricos comenzar desde cero, como ocurre con un vasto ejercicio de recopilación de datos que está en marcha.
Para abrir la riqueza de datos del nhs a la ia , sus administradores y amos políticos deberían recurrir a tres principios: limpieza, comparabilidad y consentimiento. La limpieza comienza con el alojamiento de datos enriquecidos en entornos de computación en la nube donde los datos son más fáciles de discutir para los desarrolladores de ia . Los hospitales y clínicas también necesitan mayores incentivos para preparar sus conjuntos de datos para las máquinas. La mayoría de los proyectos exitosos de ia del nhs hasta ahora se han basado en el impulso de médicos dedicados e intelectualmente curiosos que han tenido que luchar contra el sistema en lugar de recibir ayuda de él. Forjar vínculos más fuertes entre el nhs y las universidades (y brindar a los estudiantes de doctorado un acceso más fácil a los conjuntos de datos) es otra buena idea.
También sería útil un enfoque más abierto a la concesión de licencias de propiedad intelectual. Con demasiada frecuencia, el nhs exige tarifas y condiciones tan elevadas y estrictas que disuaden a los desarrolladores. Debería ver el panorama general y aceptar tarifas más pequeñas para incentivar la creación de conjuntos de datos limpios. Eso significará menos dinero proporcionalmente para el nhs y posibles riquezas para los desarrolladores, pero a largo plazo beneficiaría al servicio y a sus pacientes. Y si se utiliza fuera de Gran Bretaña, podría significar más ingresos en general.
La comparabilidad de los datos también es vital. Aunque todo el mundo tiene un número del nhs , los escaneos a menudo se recopilan y almacenan de diferentes maneras en diferentes lugares, lo que dificulta la creación de grandes conjuntos de datos para el aprendizaje automático. El nhs está a punto de anunciar el ganador de un contrato para vincular conjuntos de datos dispares. Esto ayudará, pero se necesita más. Por ejemplo, los escaneos del mismo tipo deberían realizarse de manera lo suficientemente similar como para permitir que la ia detecte señales de salud en lugar de diferencias en el proceso de escaneo.
El último pilar es el consentimiento. Aunque todos ganan si todos permiten que sus datos se introduzcan en las computadoras, a los británicos se les debería permitir optar por no hacerlo. Los políticos deben persuadir a la gente de los beneficios de vastos conjuntos de datos en los que todos (jóvenes o mayores, blancos o negros) estén representados. También deben asegurarles que sus datos serán anonimizados y no utilizados en su detrimento, por ejemplo por parte de las aseguradoras.
El nhs no tiene tiempo que perder. Las recompensas que se ofrecen son mejores diagnósticos más tempranos de las enfermedades y un sistema más productivo y eficiente. Esto es muy necesario cuando las listas de espera son largas y los fondos escasean. La posición del nhs como líder mundial en ensayos con gran cantidad de datos enfrenta una dura amenaza por parte de los sistemas de salud de otros lugares, que se están digitalizando rápidamente. Abu Dhabi, por ejemplo, está considerando introducir datos de atención médica en modelos básicos y podría abrir sus modelos entrenados al mundo. La tecnología de consumo (teléfonos inteligentes, relojes y dispositivos conectados a ellos) está mejorando rápidamente su capacidad para mirar dentro del cuerpo humano. Es posible que algún día comience a rivalizar con la capacidad de escaneo del nhs , usurpándolo como el canal más fácil y económico para la prestación de atención médica algorítmica.
La economía también saldrá beneficiada. los datos del nhs podrían ser la base de una próspera industria exportadora, otorgando licencias de herramientas de inteligencia artificial a los sistemas de atención médica de todo el mundo. Pero si no limpia su acto digital, Gran Bretaña se convertirá en un consumidor de nuevas tecnologías sanitarias, del mismo modo que se ha convertido en un consumidor de servicios digitales estadounidenses como las búsquedas en línea y las redes sociales. Sería una oportunidad perdida y el principio del fin de la primacía de los datos del nhs .