Perspectivas Fronteras de la digitalización de la medicina

Perspectivas Fronteras de la digitalización de la medicina

En el siglo pasado, la digitalización de las señales analógicas representó un avance enorme en el procesamiento de hechos o datos físicos (por ejemplo, acústicos o eléctricos), químicos (por ejemplo, el pH) y por tanto, biológicos.Su permanente perfeccionamiento ha permitido una capacidad sorprendente de almacenamiento y de análisis posterior, cuyo destino en el futuro será,

En el siglo pasado, la digitalización de las señales analógicas representó un avance enorme en el procesamiento de hechos o datos físicos (por ejemplo, acústicos o eléctricos), químicos (por ejemplo, el pH) y por tanto, biológicos.Su permanente perfeccionamiento ha permitido una capacidad sorprendente de almacenamiento y de análisis posterior, cuyo destino en el futuro será, como en tantas otras áreas de la técnica y de la ciencia, su automatización.

En medicina, en especial, en el área diagnóstica, los avances son impresionantes; nada más pensar en los electrogramas almacenados en dispositivos implantables, los cuales permiten tomar decisiones que salvan la vida. Pero existen limitaciones; así como los músicos reconocen “de oído” la diferencia entre las señales analógicas de su instrumento contra sus registros digitalizados o más aún, contra un sonido creado por un sintetizador, los médicos debemos reconocer las limitaciones que existen cuando interpretamos y tomamos decisiones con nuestro paciente, a partir de datos procesados digitalmente; a todos nos ha preguntado algún paciente por qué su monitor cardiaco o su reloj de pulsaciones cambia bruscamente un valor mostrado de un segundo al siguiente.

A pesar del avance extraordinario en la adquisición de señales intracardiacas a través de catéteres y la reconstrucción tridimensional de los fenómenos electrofisiológicos normales o patológicos, son necesarios varios “artilugios” técnicos para que la información sea útil y visualmente amigable: diferentes filtros, uso de color artificial, truncamiento o amplificación de señales o el procesamiento de la interferencia de otras (estimulación, radiofrecuencia, resonancia eléctrica o magnética). Además, por tratarse de seres vivos, se agrega un ambiente dinámico (temperatura, respiración, nivel de estrés) y por ende, datos cambiantes que significan un desafío para el operador; solo con colocar un catéter en forma perpendicular o no, o presionarlo un poco más o un poco menos, puede cambiar radicalmente un electrograma, en apariencia óptimo para realizar allí una ablación1.

El artículo de Padmanabhan y col, publicado en el Journal of Innovations in Cardiac Rhythm Management2, apunta a esos desafíos y presenta una opción técnica para preservar, hasta donde sea posible, las señales analógicas registradas con catéteres intracardiacos y recabar información más cercana con la realidad; además, aporta la dirección de los avances futuros, entre los cuales por supuesto, está la automatización cada vez más veraz de los mapas tridimensionales reconstruidos a partir de estas señales y también de señales registradas en forma no invasiva. Sin embargo, a pesar del progreso de la automatización en múltiples campos de la vida social y de la salud, todavía será necesaria, por muchos años, la capacidad intuitiva, el razonamiento basado en hipótesis y el uso de datos fidedignos (“el pensamiento experto”) para el abordaje de problemas nuevos o inesperados, así como la persuasión y la compasión, cuando se trata de sopesar los riesgos contra los beneficios de cualquier intervención médica3.

Referencias

  1. Josephson ME. Electrophysiology at a crossroads: A revisit. Heart Rhythm 2016; 13: 2317-2322
  1. Padmanabhan D, Foxall T, Drakulic B, Witt C, Killu A, Naksuk N, Sugrue A, Venkatachalam KL, Asirvatham A. Initial Experience with the BioSig PURE EP Signal Recording System: An Animal Laboratory Experience. The Journal of Innovations in Cardiac Rhythm Management, 2017, 8; 2690–2699. DOI: 10.19102/icrm.2017.080407
  1. Nam S. Will Health Care Be Disrupted? Project-syndicate, Ene-5-2017

https://www.project-syndicate.org/commentary/artifical-intelligence-disrupting-health-care-by-spencer-nam-2017-01

 

 

 

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