tHace años, la idea de seguir tus pasos o los latidos de tu corazón era extraña. Aquellos dedicados a la búsqueda del autoconocimiento cuantificado hicieron proselitismo en TED Talks, mientras que los periodistas asistieron a conferencias e informaron sobre la extraña nueva tendencia. Hoy en día, más del 40% de los hogares en EE.UU. poseen un dispositivo portátil, según el servicio de estadísticas Statista. No es raro escuchar a los jubilados comparar o alardear de su número de pasos del día. El yo cuantificado es ascendente.
Ahora, a medida que continúa el incesante avance de la inteligencia artificial, los investigadores y tecnólogos están buscando formas de dar el siguiente paso: crear asesores de salud con IA que analicen los datos de salud y digan a los usuarios cómo mantenerse en forma.
El triunfo del yo cuantificado
Hay mucha evidencia que sugiere que los wearables ofrecen al menos algunos beneficios. Una revisión de estudios científicos de 2022 encontró que, entre más de 160.000 participantes en todos los estudios incluidos, las personas a las que se les asignó usar rastreadores de actividad dieron aproximadamente 1.800 pasos más cada día, lo que se tradujo en una pérdida de peso de alrededor de dos libras.
Los wearables cambian el comportamiento de varias maneras: incitando a los usuarios a establecer objetivos, permitiéndoles monitorear las cosas que les interesan y recordándoles cuando no están en el camino correcto para alcanzar sus objetivos, dice Carol Maher, profesora de población y digital. salud en la Universidad de Australia del Sur y coautor de la revisión.
Sin embargo, estos efectos a menudo desaparecen con el tiempo, dice Andrew Beam, profesor asistente en el Departamento de Epidemiología de la Escuela de Salud Pública TH Chan de Harvard, que investiga la inteligencia artificial médica.
Detectar con precisión las medidas que nos interesan a partir de entradas de señales (determinar el recuento de pasos con un acelerómetro de muñeca, por ejemplo) requiere IA, pero de un tipo banal y poco atractivo, dice Shwetak Patel, profesor de ciencias informáticas e ingeniería en la Universidad de Washington. y director de tecnologías sanitarias de Google. Pero, añade, hay mucho más que ya puede hacer: «La IA puede ampliar la capacidad de ese sensor para hacer cosas que quizás no pensábamos que fueran posibles». Esto incluye funciones actualmente disponibles en dispositivos portátiles populares, como la detección de caídas y la detección de oxígeno en sangre. Algunos investigadores están intentando utilizar los datos de salud relativamente básicos proporcionados por los dispositivos portátiles para detectar enfermedades, incluido el COVID-19, aunque normalmente no con el mismo nivel de precisión que los dispositivos utilizados en entornos clínicos.
Hasta ahora, la IA ha desempeñado un papel de apoyo en el surgimiento del yo cuantificado. Los investigadores esperan aprovechar los avances recientes para poner a la IA en el centro del escenario.
Los próximos entrenadores de salud de IA
Patel recientemente fue coautor de un artículo en el que los investigadores introdujeron datos de dispositivos portátiles en grandes modelos de lenguaje, como la serie GPT de OpenAI, y los modelos generaron razonamientos sobre los datos que podrían ser útiles para los médicos que buscan realizar diagnósticos de salud mental. Por ejemplo, si los datos de duración del sueño de un participante del estudio fueran erráticos, el sistema de inteligencia artificial lo señalaría y luego señalaría que los patrones de sueño erráticos «pueden ser un indicador de varios problemas, incluido el estrés, la ansiedad u otros trastornos».
La próxima generación de modelos de IA puede razonar, afirma Patel, y esto significa que podrían usarse para asesoramiento de salud personalizado. (Otros investigadores sostienen que aún no está claro si los grandes modelos lingüísticos pueden razonar). «Una cosa es decir: ‘Su frecuencia cardíaca promedio es de 70 latidos por minuto'», dice. “Pero en lo que nos estamos centrando es en cómo interpretar eso. El tipo de trabajo de modelado que estamos haciendo es que el modelo ahora sabe lo que significan 70 latidos por minuto en su contexto”.
Los datos proporcionados por los wearables también podrían permitir a los “entrenadores” de IA comprender la salud de los usuarios a un nivel de profundidad mucho mayor que el que podría lograr un entrenador humano, afirma Patel. Por ejemplo, un entrenador humano podría preguntarle cómo durmió, pero los dispositivos portátiles podrían proporcionar datos de sueño detallados y objetivos.
Maher también ayudó a escribir una revisión de la investigación sobre la efectividad de los chatbots de IA en los comportamientos de estilo de vida, que encontró que los entrenadores de salud de los chatbots pueden ayudar a las personas a aumentar la cantidad de actividad física y sueño que realizan y mejorar sus dietas, aunque el efecto fue menor que normalmente se encuentra en dispositivos portátiles. Estos estudios se realizaron utilizando chatbots bastante rudimentarios (desarrollados hace años, mucho antes, por ejemplo, ChatGPT de OpenAI) y Maher espera que los asesores de salud con IA más sofisticados sean más efectivos. Sin embargo, señala que todavía hay desafíos que deben resolverse con modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, como la tendencia de los modelos a inventar información.
Hay motivos para ser escépticos respecto de los asesores de salud de los chatbots, afirma Beam. En primer lugar, sufren la misma pérdida de eficacia con el tiempo que los dispositivos portátiles. En segundo lugar, en el ámbito de la salud, incluso los científicos humanos que reciben una gran cantidad de datos sobre un individuo aún no entienden lo suficiente como para dar consejos personalizados.
Incluso si aún no existe evidencia para ofrecer recomendaciones precisas a diferentes personas en función de sus datos de salud, un asesor de salud de IA podría monitorear si una acción determinada parece estar ayudando y ajustar sus recomendaciones en consecuencia. Por ejemplo, los datos de frecuencia cardíaca durante un entrenamiento sugerido podrían usarse para informar recomendaciones de ejercicios futuros, dice Sandeep Waraich, líder de gestión de productos para dispositivos portátiles en Google.
Google no ha anunciado planes para lanzar un entrenador de salud con IA, aunque sí planea proporcionar información basada en IA a los usuarios de FitBit a partir de principios de 2024, y en agosto New York Times informó que Google DeepMind ha estado trabajando en un “asesor de vida” de IA. Según se informa, Apple también está trabajando en un entrenador de salud de IA, cuyo nombre en código es Quartz, que planea lanzar el próximo año.
No son sólo las grandes empresas de tecnología las que intentan tomar datos de los dispositivos portátiles y brindar asesoramiento de salud continuo y personalizado. La aplicación de salud Humanity afirma ser capaz de determinar la «edad biológica» de un usuario en un plazo de tres años basándose en datos de movimiento y frecuencia cardíaca. El algoritmo de la humanidad se desarrolló utilizando datos del biobanco del Reino Unido, en el que 100.000 participantes usaron un acelerómetro en la muñeca durante una semana. Pero Michael Greer, cofundador y director de estrategia de Humanity, está más entusiasmado con la posibilidad de rastrear cómo cambia la edad biológica. “No estamos tratando de decir que definitivamente estás en el cuerpo de una persona de 36 años. Lo que estamos tratando de ver es básicamente a lo largo del tiempo. [biological age] generalmente suben o bajan, y luego eso se retroalimenta para determinar qué acciones te hacen más saludable o no”, dice.
El problema con el seguimiento de medidas como la “era biológica” de la humanidad es que todavía no hay evidencia que vincule esas medidas con resultados de salud reales, como una reducción en la mortalidad por todas las causas, dice Beam. Este es un problema con el uso de la IA en la atención sanitaria en general, afirma. “En general, la precaución es la actitud correcta en este caso. Incluso dentro de la medicina clínica, está surgiendo una enorme cantidad de literatura sobre cuánto saben estos algoritmos de IA sobre la medicina; todavía no sabemos cómo se traduce eso en resultados. Nos preocupamos por los resultados, nos preocupamos por mejorar la salud del paciente. Y hasta ahora hay escasez de pruebas de ello”.
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