La industria de la salud sustentable debe acelerar el desarrollo, el uso y la difusión de productos, prácticas y construcción ecológicamente mejores en hospitales y consultorios médicos en todo el mundo.¹

En este sentido, la Asociación Médica Mundial hace un llamado a todos sus miembros y a la comunidad de la salud para que adopten un enfoque ambientalmente responsable en sus actividades. Su estrategia sostenible se centra en cinco áreas clave: clima y energía; productos químicos más seguros; conservación del agua; alimentación sostenible; y reducción de residuos.¹

El impacto ambiental en la industria médica

Por mencionar un caso concreto, un billón de paquetes de medicamentos se desechan cada año y terminan incinerados o en vertederos; sin embargo, la mayoría de los plásticos de medicamentos podrían reciclarse. La eliminación de los plásticos de un solo uso es una prioridad.²

Este caso es una de las razones por las que el Servicio Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés) del Reino Unido tiene como objetivo ser climáticamente neutral para 2040, y más de 50 países se comprometieron con una atención médica climáticamente inteligente para 2030 en la 26ª Conferencia de las Partes sobre el Cambio Climático de la ONU en Glasgow, Escocia. A pesar de todo este progreso, los principios de salud planetaria aún no se han incorporado por completo a las rutinas clínicas. Para lograrlo, las guías clínicas pueden ser cruciales.³

Acciones concretas con información inteligente

Para generar dicha información, un caso concreto es la estrategia NICE (National Institute for Health and Care Excellence) para 2021 a 2026, que tiene como objetivo desarrollar un marco que ayude a incluir datos de impacto ambiental en sus pautas para reducir la huella ambiental de la atención médica.³

Parte de su estrategia es convertirse en líderes científicos impulsando la agenda de investigación, utilizando datos del mundo real para resolver las lagunas en el conocimiento e impulsar el acceso a las innovaciones para los pacientes. La NICE busca liderar a nivel mundial la inclusión de datos de impacto ambiental en su guía para reducir la huella de carbono de la salud y la atención médica.⁴

Reducción del consumo de energía en los hospitales

El sector de la salud consume una gran cantidad de energía y libera grandes cantidades de carbono. Muchos sistemas en el hospital funcionan las 24 horas, incluidos el sistema eléctrico, el HVAC (siglas en inglés de Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) y los de emergencia, que deben mantenerse estables para brindar un servicio confiable. Entre todo el consumo de electricidad en los hospitales, el sistema HVAC representa casi el 50%.¹

En ese sentido, la Organización Mundial de la Salud propone siete elementos que hacen a un hospital amigable con el clima: eficiencia energética, diseño de edificios ecológicos, generación de energía alternativa, transporte, comida, residuos y agua.⁵

En el contexto de la eficiencia energética, se ha desarrollado un diseño de ahorro de energía en el sistema HVAC. También el diseño y la resiliencia de los edificios es otra dimensión. La ventilación natural junto con una buena iluminación diurna mejora el potencial para aumentar la moral de los trabajadores y la satisfacción de los pacientes, y previene enfermedades transmisibles por el aire (por ejemplo, tuberculosis) al tiempo que minimiza la huella de energía y carbono.¹

Energías renovables en clínicas médicas

Después de ver la devastación que provocó el huracán María en Puerto Rico en 2017 y la cantidad de personas que murieron por las caídas de energía eléctrica, Rosa Vivian Fernández, directora de la clínica San Benito en California, Estados Unidos, se dio cuenta de que sus instalaciones también podrían ser vulnerables a cortes de energía que podrían poner en peligro la salud de los pacientes.⁶

Hoy la clínica San Benito, de 17,000 pies cuadrados, funciona casi al 100% con energía solar y tiene la capacidad de depender completamente de esta durante una semana gracias a una microrred autónoma de paneles solares y baterías de 1.7 millones de dólares.Sus esfuerzos para volverse independiente en energía han posicionado a San Benito como uno de un número creciente de instalaciones de atención médica que fortalecen su resiliencia a los desafíos ambientales asociados con el cambio climático.⁶

Nadie sabe con precisión la huella climática global del sector de la salud, pero sabemos que es sustancial. La mayoría de las poblaciones sentirán los efectos sobre la salud del cambio climático en las próximas décadas y pondrán en mayor riesgo la vida y el bienestar de miles de millones de personas. La industria del cuidado de la salud puede convertirse en un modelo para el mundo mediante el desarrollo de un enfoque ecológico para los desafíos ambientales y de salud emergentes.¹

La evolución de las tecnologías móviles y su rápida penetración en la vida cotidiana de las personas han creado la salud móvil (o mHealth en inglés), una solución prometedora para mejorar la atención médica con dispositivos móviles.¹

Esta tendencia se ha convertido en un medio para inducir cambios de comportamiento apropiados. Por ejemplo, en Brasil, Kenia, Nigeria, India y Lesotho, los recordatorios para tomar medicamentos vía servicio de mensajes cortos (o SMS por sus siglas en inglés) han demostrado ser exitosos para mejorar la adherencia de personas infectadas por el VIH y suprimir su carga viral.¹

Sin embargo, en algunos estudios hechos en Camerún y Pakistán la entrega de recordatorios por SMS no influyó en los resultados de adherencia entre pacientes con VIH y tuberculosis, lo que sugiere que el impacto de tales intervenciones puede variar con respecto al sitio de implementación, la experiencia y familiaridad de los pacientes para recibir tratamiento, así como las variaciones culturales en el comportamiento hacia la práctica médica. También se ha destacado la importancia del contenido y el momento en que se envían los mensajes recordatorios para motivar la toma adecuada de la medicación.¹

Por otro lado, las llamadas de respuesta de voz interactiva (o IVR, por sus siglas en inglés) se han convertido en una alternativa para mejorar la adherencia al tratamiento y han demostrado ser bastante efectivas, incluso más aceptables que los mensajes de texto.¹

Existen otras soluciones como Simpill®, un sistema de comunicación inalámbrico que se acompaña de un paquete de píldoras y monitorea el cumplimiento de la ingesta del medicamento, además de que envía alertas por SMS cuando un paciente se tarda en tomar sus dosis. Este método ha mostrado ser prometedor para mejorar el cumplimiento del tratamiento específicamente en pacientes con tuberculosis.¹

Inteligencia artificial para acompañar al tratamiento                

El uso de chatbots está cambiando la forma en que los pacientes y los profesionales de la salud interactúan entre sí. Se trata de sistemas basados en algoritmos que simulan una conversación con los usuarios a través de una gran variedad de expresiones escritas, habladas, faciales y/o corporales. Es decir, un chatbot recibe la pregunta del usuario y genera una respuesta precisa.²

La inteligencia artificial se aprovecha en estos sistemas para comprender el lenguaje de manera natural, luego generar una conversación similar a la humana y finalmente hacer recomendaciones apropiadas dependiendo de estados mentales y expresiones del usuario muy específicas.²

Wysa® es una aplicación móvil que cuenta con un chatbot que rastrea estados de ánimo negativos. Dependiendo de la respuesta del usuario, sugiere una prueba de detección de depresión y recomienda buscar ayuda profesional según el resultado de la prueba.²

La app incluye ejercicios de meditación para apoyar el alivio de la ansiedad, la depresión y el estrés. Su chatbot se probó en un estudio con un total de 129 participantes divididos en dos grupos: usuarios frecuentes y usuarios ocasionales. Los resultados del estudio arrojaron que los usuarios frecuentes tuvieron una mayor mejora en su estado de ánimo que el grupo de usuarios ocasionales.²

También existe SERMO®, una aplicación móvil para personas con discapacidad psíquica leve que implementa métodos de terapia cognitiva conductual y apoya la regulación emocional. A partir de la información recopilada, SERMO® determina automáticamente la emoción básica de un usuario mediante la interacción de lenguaje natural. Hasta el momento puede reconocer cinco emociones: miedo, ira, pena, tristeza y felicidad. Dependiendo de la emoción, el sistema sugiere una medida adecuada, como actividades o ejercicios de atención plena.²

La inteligencia artificial brinda dos elementos importantes que permiten que los chatbots den una respuesta adecuada al usuario: el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés).²

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para aprender de los datos, ya sea de los de entrenamiento o de la conversación anterior con un bot que reconoce patrones o monitorea las conversaciones pasadas que ayudan a generar respuestas apropiadas.²

El NLP ayuda a los chatbots a comprender e interpretar al usuario, detectar patrones, identificar entidades o determinar relaciones en los datos generados por el usuario. Sus tareas incluyen la clasificación del enunciado, lo cual ayuda a llenar espacios o determinar la intención del paciente.²

En conclusión, los chatbots de salud son herramientas prometedoras que podrían acompañar el tratamiento regular en el futuro. Antes de que esto pueda suceder, aún deben abordarse muchos problemas así como recopilar más experiencias y lecciones aprendidas.²

En gran medida, la medicina trata sobre anticipar y reducir el riesgo, basándose en los datos actuales e históricos de los pacientes. Los médicos siempre han tenido que tomar decisiones sin absoluta certeza, pero con el avance del análisis predictivo en la atención médica, estas decisiones prometen estar mejor informadas que nunca.¹

¿De qué se trata? El análisis predictivo tiene como objetivo alertar a los médicos y cuidadores de la probabilidad de eventos y resultados antes de que ocurran, ayudándoles a prevenir y curar problemas de salud. Gracias al auge de la inteligencia artificial y el internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés), ahora existen algoritmos que se pueden alimentar con datos históricos y en tiempo real, lo cual genera predicciones significativas.¹

Estos algoritmos predictivos se pueden utilizar tanto para apoyar la toma de decisiones clínicas para pacientes individuales como para informar las intervenciones a nivel de cohorte o población. O incluso se pueden aplicar a los desafíos operativos y administrativos de los hospitales.¹

Las unidades de cuidados intensivos (UCI) ya estaban sobrecargadas en varios países del mundo antes de la pandemia de COVID-19, lo cual era resultado del envejecimiento de la población, el aumento del uso de procedimientos quirúrgicos complejos y la escasez de especialistas en cuidados intensivos. Desde el brote del nuevo coronavirus, ha aumentado el número de pacientes que requieren atención en las UCI, y ahora es más necesaria tecnología que ayude a los cuidadores a tomar decisiones rápidamente.¹

Con la adopción de biosensores portátiles, podría ser más fácil que los proveedores de atención médica detecten los primeros signos de deterioro de un paciente. Dichos biosensores se adhieren discretamente al pecho del paciente para recoger, almacenar, medir y transmitir la frecuencia respiratoria y la frecuencia cardíaca cada minuto –los dos principales predictores de deterioro–, así como parámetros contextuales como la postura, el nivel de actividad y la deambulación. Debido a que estos biosensores permiten la supervisión remota sin que los proveedores de atención tengan que realizar controles físicos, están demostrando ser particularmente útiles en la vigilancia clínica.¹

Análisis predictivo en oncología

Un área abundante en datos como la oncología podría parecer un campo natural para el análisis predictivo. Sin embargo, esta tendencia es escasa en oncología, a pesar de la necesidad de mejores predicciones de la esperanza de vida, el uso de cuidados intensivos, los efectos adversos y el riesgo genómico y molecular.²

La radiología es un ejemplo de cómo los modelos de análisis predictivo están empezando a usarse en oncología. Se trata de un campo de análisis de textura que utiliza datos cuantitativos de exploraciones para estudiar las características del tumor. Estas características se pueden utilizar para ayudar a detectar, caracterizar y monitorear tumores sólidos. La detección asistida por computadora tiene aplicaciones para detectar nódulos pulmonares cancerosos –con tomografía computarizada– y lesiones de próstata –en resonancia magnética–, y puede tener aplicaciones en la estadificación automatizada de tumores.²

Además, los algoritmos basados en inteligencia artificial aplicados a las tomografías computarizadas de cáncer de pulmón pueden predecir resultados importantes, como el estado mutacional y el riesgo de una metástasis lejana. Debido a que los sistemas de datos radiológicos pueden informar las decisiones sobre la prestación de atención, la resonancia magnética dinámica se puede usar para detectar respuestas tempranas al tratamiento e informar a los médicos sobre la respuesta del tumor antes de que se usen los predictores estándar de respuesta.²

Los algoritmos de inteligencia artificial también pueden detectar el cáncer de mama metastásico a partir de imágenes de biopsias de ganglios linfáticos centinela con alta discriminación, comparable a las interpretaciones de los patólogos. Estos modelos permiten una capacidad mejorada para escanear grandes secciones de tejido para identificar células cancerosas y puede ayudar a mejorar el flujo de trabajo de los patólogos al permitirles dedicar más tiempo a otras tareas.²

Es probable que los algoritmos avanzados que predicen el riesgo de uso, los costos y los resultados clínicos desempeñen un papel cada vez mayor en la configuración de la atención clínica de los pacientes en oncología. La combinación de conocimientos de la predicción clínica, genética y molecular puede garantizar una nueva era de estratificación integral del riesgo con alta precisión, lo que permitirá una oncología de verdadera precisión.²

Mientras que el uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en los servicios de salud es conocido como eHealth, el término mHealth se emplea para referirnos al uso específico de tecnologías y aplicaciones móviles en temas de salud.¹

MHealth, entonces, se define como la prestación de información o asistencia sanitaria a través del uso de dispositivos móviles o tabletas; por lo tanto, es una de las grandes apuestas para pacientes, proveedores e inversores.²

Las apps relacionadas con la salud han incrementado drásticamente su presencia en el mercado y su uso, cada vez más frecuente, forma parte de la vida cotidiana. Se calcula que actualmente existen más de cuatro millones de aplicaciones disponibles en las plataformas Google Play y Apple AppStore, de las cuales, más de un millón están destinadas a la salud, estado físico, nutrición y bienestar general.³ Asimismo, recientemente la empresa Juniper Research afirmó que en 2018 existían alrededor de 96 millones de usuarios activos en este segmento.⁴

La realidad es que el uso de estas aplicaciones móviles podría dotar a la población de herramientas básicas de control, cuidado y prevención, y a su vez, desarrollar un aspecto preventivo de la salud en la sociedad, lo cual reduciría costos sanitarios. Otro elemento importante es el del empoderamiento;¹ es decir, la capacidad de las personas para tomar decisiones y ejercer control sobre su vida personal, término que la OMS considera esencial en la promoción de la salud.²

Los beneficios de estas tecnologías incluyen también una mayor accesibilidad a los tratamientos y su continuidad, así como portabilidad, flexibilidad y, potencialmente, la mejora en la adherencia al tratamiento.¹ Eso sin mencionar los cambios en los hábitos de vida del paciente, además de la transformación en las relaciones y procesos en el tratamiento, o las mejoras sustanciales en la monitorización y almacenamiento inteligente de los datos.²

En el ámbito de la salud mental, por ejemplo, la implementación del mHealth incluye la psicoeducación acerca de determinados trastornos o problemas, la promoción de técnicas o ejercicios en forma de autoayuda, o incluso la posibilidad de interactuar con profesionales de la salud mental en tiempo real.¹

En el campo de la neurorrehabilitación, por su parte, se ha demostrado la fiabilidad y efectividad de algunas aplicaciones empleadas como ayuda en el tratamiento rehabilitador de ciertas patologías neurológicas, destacando aquellas centradas en hábitos saludables, el tratamiento del equilibrio, apps de evaluación y formas para establecer una comunicación en tiempo real entre el terapeuta y su paciente.²

No obstante, uno de los retos del mHealth es fundamentar sus intervenciones en la evidencia científica, circunstancia que de momento no parece predominar. Por ello, muchos organismos recomiendan valorar cómo y dónde pueden ser utilizadas las apps de salud y los requisitos que han de cumplir para garantizar la seguridad tanto del paciente como del profesional sanitario.³

En este contexto, Meulendijk et al. investigaron sobre los requisitos esenciales que debe cumplir una aplicación móvil médica desde el punto de vista de los pacientes, identificándose —tras entrevistas y evaluaciones de los participantes— nueve requisitos esenciales: accesibilidad, verificabilidad, portabilidad, privacidad, seguridad, protección, estabilidad, confiabilidad y facilidad de uso.²

Usos de aplicaciones móviles en oftalmología y optometría

En el caso de la optometría, la aplicación de TIC se enmarca en el campo de la teleoptometría, una rama de la telemedicina que se encarga del cuidado primario ocular y la detección de patologías y alteraciones visuales a través del uso de las telecomunicaciones.⁴

Estas herramientas son de gran ayuda para la prevención, promoción, diagnóstico y tratamiento de enfermedades oculares, al tiempo que facilitan el acceso a información clínica actualizada que los profesionales pueden consultar en cualquier momento.⁴

Por ejemplo, las aplicaciones Diabetic Retinopathy Predictor, MANAGER y Sistemas e-Health para el Tratamiento de Diabetes, tienen la finalidad de dar seguimiento, atención y cuidado primario de las patologías oculares relacionadas con enfermedades sistémicas.⁴

En la optometría, las apps Peek: Agudeza Visual (AV), SightSim, Eye Gaze Point Estimation System, Visual Fields Easy (VFE), The Handy Eye Check y SVOne se focalizan en la agudeza, la percepción y el campo visual. Algunas se utilizan para determinar el estado refractivo del paciente, así como para educar a los padres, maestros y niños sobre los defectos de refracción y la importancia de usar anteojos. Otras registran los movimientos oculares y estiman la región de mirada para entender la fijación del niño durante las tareas visuales.⁴

Por otro lado, las aplicaciones Peek Retina for Optic Disc Imaging, OphthalDSS, Ophthoselfie, Noninvasive Meibography Systems, Retinal Imaging with Smartphone y Video Pupillography Coupled evalúan mediante fotografías el segmento anterior y posterior del ojo. Con esto se busca que los pacientes puedan enviar y compartir imágenes que permiten a los médicos identificar las patologías oculares. Adicionalmente, estas apps sirven como una herramienta de apoyo diagnóstico para el seguimiento de la patología y recurrir a la información de manera práctica en cualquier momento.⁴

El éxito de estas aplicaciones móviles consiste en generar un abordaje promocional en actividades de autocuidado de salud visual desde la prevención, con tamizajes visuales, detección de alteraciones visuales y patologías oculares. Su propósito es que las tecnologías móviles puedan asistir en tiempo real, personalizando las opciones de atención médica y monitoreo en el progreso de la enfermedad, para expandir el conocimiento del paciente y apoyar la comunicación médico-paciente.⁴

No cabe duda de que la tecnología móvil puede suponer una importante innovación en la asistencia médica, ya que facilita una asistencia individualizada más allá de la consulta, acortando también el tiempo y las distancias. Además promueve estilos de vida más saludables, con una participación más activa del paciente en su autocuidado.³ Hoy en día, gracias al desarrollo de la tecnología, el sector sanitario tiene la posibilidad de transformarse para ofrecer servicios más individualizados, participativos y preventivos.²

Desde la primera manipulación del genoma en moscas de fruta en 2002, hasta el desarrollo de CRISPR (siglas en inglés de las repeticiones palindrómicas cortas, agrupadas y regularmente interespaciadas), que recibió el Premio Nobel de Química en 2020,¹ el extraordinario desarrollo de la edición genética ha revolucionado la investigación sobre el genoma humano.² Aquí te contamos cuál es el pasado, presente y el futuro de esta poderosa tecnología.

La edición genética puede definirse como el uso de agentes modificadores de ADN programables que están diseñados para atacar con precisión sitios genómicos específicos.¹ Esta edición puede lograrse in vitro o in vivo mediante la entrega de la maquinaria de edición in situ, permitiendo añadir, extirpar y “corregir” los genes.²

Fue en 2017 cuando Brian Madeux, un paciente estadounidense con el síndrome de Hunter, se sometió a la primera terapia de edición de genes in vivo para tratar su enfermedad. La técnica utilizada, llamada ZFN (siglas en inglés de la entrega de nucleasas con dedos de zinc), se descubrió en 1985 y desde entonces fue ampliamente estudiada para la modificación genética, tanto de células humanas como en modelos de organismos.² Ya en 2009 había sido empleada en el primer ensayo clínico de un posible tratamiento para el sida,¹ donde se editó ex vivo el gen CCR5 en células T de pacientes con VIH-1.²

Edición del genoma: la historia de una revolución

Durante las primeras etapas de la edición genómica, ZFN se convirtió en el foco de dicha investigación² hasta que en 2010 se desarrolló una fusión de efectores de tipo activador de la transcripción (TALE) con el dominio catalítico de la endonucleasa de restricción de Flavobacterium okeanokoites (FokI).³

Bajo el nombre de TALEN, estas nucleasas podían diseñarse y construirse con relativa facilidad para dirigirse a cualquier locus genómico específico, con gran precisión y alta eficacia. En 2015, TALEN se convirtió en la primera herramienta de edición del genoma que logró curar a un paciente con cáncer. Dadas sus ventajas de uso sobre ZFN, TALEN llevó la edición genómica a la comunidad científica general, iniciando una revolución en la edición del genoma.³

A pesar de estos avances, el uso de ZFN y TALEN requería gran especialización y alto costo: ambas exigen la reingeniería de la enzima para adaptarse a cada secuencia objetivo, y para cada caso deben sintetizarse por separado.² Fue en este panorama que en 2012 surgió una nueva alternativaque se convertiría en la herramienta más exitosa para la edición del genoma: CRISPR-Cas9.³

CRISPR-Cas9: la gran promesa de la edición del genoma

CRISPR se descubrió en la E. coli en 1987. Durante muchos años se ignoró la función de sus secuencias cortas repetidas, hasta que en 2005 se caracterizaron sus similitudes con el ADN de los fagos. Posteriormente, se encontró que dichas secuencias participan en la defensa inmunitaria adaptativa de bacterias y arqueas contra el ADN extraño ofensivo, induciendo una escisión de ADN guiada por ARN.²

Así, a diferencia de sistemas como ZFN y TALEN, que utilizan proteínas proteasas especialmente diseñadas para unirse a la secuencia de ADN adecuada y cortarla, CRISPR utiliza una molécula de ARN guía para unirse a la secuencia de ADN objetivo, combinándola con una proteasa capaz de cortar el ADN.⁴

Si bien los ZFN y los TALEN tienen una capacidad similar para lograr una alta eficiencia y especificidad, CRISPR domina hoy el campo de la edición del genoma debido a su simplicidad: se requiere de una sola proteína, idéntica en todos los casos¹ —usualmente SpCas9, del Streptococcus pyogenes—;² para abordar nuevos objetivos genómicos solo se debe diseñar un nuevo ARN guía, utilizando el método de apareamiento de bases Watson-Crick. Ambos procedimientos son relativamente sencillos y baratos.^1,2

El futuro de la edición del genoma humano

CRISPR ha transformado la investigación genética al permitir cambios genómicos intencionales y específicos en cualquier secuencia de cualquier organismo.¹ Hoy, su investigación preclínica se centra en las infecciones víricas, las enfermedades cardiovasculares, los trastornos metabólicos, los defectos primarios del sistema inmunitario y el desarrollo de inmunoterapias. Algunos de estos métodos han llegado a ensayos clínicos de fase I/II,² y se han obtenido resultados exitosos en el tratamiento de pacientes con anemia de células falciformes-ß-talasemia.¹

Sin embargo, existen desafíos técnicos para que las terapias basadas en CRISPR lleguen a la clínica, principalmente en términos de aumentar su especificidad, mejorar la eficiencia de la edición y optimizar los métodos para suministrar elementos de edición genética.² En estos tiempos, las condiciones en las que las células madre pueden ser modificadas ex vivo para luego devolverlas al paciente son limitadas, mientras que la aplicación de los materiales de edición in vivo con eficacia y especificidad se logra en pocas instancias. Más allá, las terapias pueden tener importantes efectos secundarios, además de que son complejas y costosas, agravando las brechas de disparidad en la atención sanitaria global.¹

Por último, si bien la edición del genoma humano tiene un enorme potencial, también presenta graves riesgos éticos y de seguridad.⁴

Una de las aplicaciones más controversiales es la edición hereditaria del genoma humano (HHGE).⁴ A diferencia de la edición genética somática en pacientes con enfermedades existentes, donde se modifica un número limitado de células en un solo individuo vivo, la HHGE edita el genoma de un cigoto; las modificaciones no solo afectarán todas las etapas del desarrollo, sino que podrían transmitirse a generaciones posteriores.¹ Otro tipo de edición problemática, aun cuando hoy en día no es factible, es aquella que tiene fines de mejora no terapéutica; es decir, la edición de genes que busca mejorar las habilidades o cualidades de una persona existente, o de manera hereditaria.⁴

Toda edición del ADN supone el cambio permanente e irreversible de la información del genoma, por lo que estos riesgos podrían ser inevitables.² Por ello, si bien muchas de sus posibles aplicaciones aún no son viables, es urgente discutir sus implicaciones éticas y posibles beneficios.¹

Dado el avance actual, con más exploración y colaboración de la comunidad científica, la edición del genoma tiene un gran potencial para esclarecer y tratar los mecanismos biológicos detrás del desarrollo de muchas enfermedades que nos aquejan.²

La cirugía robótica se asocia con la ejecución telerrobótica de la cirugía mínimamente invasiva (MIS, por sus siglas en inglés), donde el cirujano está físicamente separado del paciente, generalmente a solo unos pasos de distancia, y los instrumentos quirúrgicos están bajo la guía directa y el control remoto de un operador humano.¹

La robótica telequirúrgica, como una solución técnica para la cirugía robótica mínimamente invasiva (RAMIS, por sus siglas en inglés), se ha convertido en el primer dominio dentro de la robótica medicoquirúrgica que ha logrado una verdadera adopción clínica a escala global.¹

La disposición ergonómica de dichos sistemas se adapta bien al paradigma moderno y cada vez más popular de la cirugía realizada a través de puertos de ojo de cerradura, que ha reemplazado a muchos procedimientos quirúrgicos abiertos tradicionales debido a la reducción del trauma tisular, lo que resulta en beneficios directos para el paciente y ofrece una mejor ergonomía para el cirujano, al tiempo que introduce numerosos componentes tecnológicos para su uso en el quirófano.¹

La RAMIS se basa en imágenes en tiempo real, utilizando una cámara endoscópica que proporciona un flujo de video de gran angular, alta resolución y luz blanca como la principal retroalimentación sensorial del sitio quirúrgico. El cirujano manipula los instrumentos articulados robóticamente a través de una consola quirúrgica, es decir, una interfaz hombre-máquina (HMI) basada en la transmisión de video.¹

Esta sinergia de los paradigmas mínimamente invasivos ha sido un catalizador para el uso de la asistencia robótica y ha crecido rápidamente durante la última década, como lo reflejan los 1.5 millones de procedimientos anuales realizados con el sistema quirúrgico da Vinci, el sistema RAMIS más popular hasta la fecha.¹

El futuro de la cirugía remota

La asistencia informática está ganando cada vez más importancia dentro de los sistemas RAMIS emergentes. Las capacidades de manipulación mejoradas, los sensores refinados, la visión avanzada, la automatización a nivel de tareas, las funciones de seguridad inteligente y la integración de datos marcan el inicio de una nueva era en la robótica telequirúrgica, infiltrada por soluciones de aprendizaje automático o machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA).¹

La IA tiene el potencial de cerrar la brecha entre la aplicación limitada actual de autonomía y las capacidades de software al combinar la robótica y la ciencia de datos quirúrgicos, mientras que la autonomía es probablemente la característica más importante relacionada con la aplicabilidad de un sistema robótico.¹

Las tendencias actuales de investigación y desarrollo se centran en gran medida en la mecatrónica y las herramientas quirúrgicas, lo que lleva a un creciente progreso evolutivo. Paralelamente, los factores humanos desempeñarán un papel cada vez mayor en la mejora de los resultados de los pacientes a través de una mejor comprensión, cuantificación y capacitación de habilidades quirúrgicas técnicas y no técnicas. El impacto presente y futuro de la RAMIS no se puede subestimar, sin embargo, debemos limitarlo a consideraciones éticas y de sostenibilidad.¹

En parte debido a la complejidad técnica y la carga financiera, la adopción de la robótica telequirúrgica no ha alcanzado todo su potencial, pero se considera que en un futuro cercano la RAMIS permitirá la cirugía sin contacto, por ser una tecnología clave que promete mantener el volumen de cirugías electivas, incluso durante una pandemia.¹

Cirugía remota en Japón: un experimento de campo

En 2001 se realizó el primer procedimiento quirúrgico remoto, entre Nueva York y Estrasburgo, a unos 7000 km de distancia, utilizando el robot ZEUS®. Posteriormente, se realizaron 22 operaciones entre Hamilton y North Bay, Canadá, a unos 400 km de distancia. Aunque estas cirugías fueron exitosas, la conexión transatlántica usó una costosa línea dedicada, mientras que la canadiense se valió de una red interhospitalaria especial desarrollada por el gobierno.²

Otros estudios mostraron que las líneas comerciales o Internet fueron inadecuados en términos de estabilidad, integridad, seguridad y eficiencia económica de la comunicación, lo que condujo a una larga pausa en la investigación de la telecirugía.²

Sin embargo, el desarrollo reciente de tecnología de comunicación de alta velocidad y alta capacidad que utiliza fibra óptica y 5G, así como los nuevos robots quirúrgicos, están haciendo realidad la cirugía remota, con lo cual muchas personas se verán aliviadas de la carga física, emocional y financiera de viajar largas distancias para someterse a una cirugía.²

El factor más importante a considerar para la implementación de la telecirugía es la integridad y estabilidad de las fuentes de comunicación. Los retrasos en la comunicación y la pérdida de paquetes provocan turbulencias en la imagen e inestabilidad en el funcionamiento del robot, lo que supone un riesgo importante para las cirugías. Es fundamental calcular el ancho de banda necesario para la comunicación de acuerdo con la información del video y las señales de operación del robot quirúrgico.²

En Japón existe una grave escasez de cirujanos, especialmente en las zonas rurales, por lo que se espera que la telecirugía se utilice para la formación de médicos en los hospitales regionales. En este sentido, un equipo de investigadores (Morohashi H et al.) evaluó la integridad de la comunicación, la disponibilidad y el retraso de la comunicación de la cirugía robótica por control remoto bajo diferentes condiciones de comunicación de las líneas comerciales.²

Se encontró que no hubo una diferencia significativa en el número de errores en la tarea según el tipo de línea o la velocidad del ancho de banda. En general, cuanto más robusta sea la red, más estables serán la comunicación y la operación robótica, aunque también aumentará el costo de la comunicación. Sin embargo, se pudo observar que es factible la implementación social de la cirugía remota utilizando la red de comunicación comercial actualmente disponible.²

Los bots de conversación, o chat bots, son programas de software que interactúan con los usuarios sin intervención humana gracias al uso de algoritmos. Son un nuevo canal de comunicación virtual en el sector salud, incluso similar a los sitios web y las aplicaciones móviles.¹

Estas herramientas son fáciles de aplicar y pueden simular un mensaje escrito por un humano a través de texto o voz, ya sea vía teléfonos inteligentes o computadoras. Una de sus principales características es que pueden responder preguntas hechas por humanos.¹

En este sentido, el campo científico ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático (o machine learning) para predecir enfermedades empleando chat bots. Gracias al uso de máquinas de vectores de soporte se puede lograr una predicción precisa y mejorar la eficiencia del modelo predictivo. Además, es posible conseguir el estilo de chat casual utilizando el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés). Las personas pueden utilizar este enfoque para reducir las estadías en el hospital y recibir servicios de atención médica gratuitos o de bajo costo.¹

El contexto es clave para estos fines, además de que se trata de escenarios que son dinámicos. Los proveedores basados ​​en la nube no cumplen con lo necesario porque están creados para casos genéricos. Aquí es donde el NLP interno puede ser algo valioso, al aclarar el lenguaje natural y transformarlo en lenguaje construido. La arquitectura de este motor se compone de dos partes: clasificador de intención y extractor de entidades.¹

Funcionamiento de los chat bots

El clasificador de intenciones toma la publicación de un usuario, descifra su significado y lo asocia con una de las intenciones ya reconocidas por el chat bot. Es una herramienta para categorizar datos, en este caso, un texto en múltiples categorías.¹

Así, los bots clasifican cada parte de una oración en categorías divididas para comprender la intención detrás de la pregunta que han recibido, de manera similar a como las personas clasifican los objetos en conjuntos, como: un violín es un instrumento, una camisa es un tipo de ropa y la felicidad es una emoción.¹

Como su nombre lo indica, el extractor de entidades extrae datos clave de la consulta que hace el consumidor, tales como: tipo de platillo que desea probar, hora del pedido, tipo de dificultad que enfrenta el consumidor, nombre del cliente, teléfono celular, número de teléfono y diferentes detalles.¹

Incluso con un chat bot de voz o un asistente de voz, las instrucciones se traducen a contenido en forma de texto gracias al motor NLP. Hay una gran cantidad de componentes, y cada elemento funciona en conjunto para satisfacer las intenciones o problemas del consumidor.¹

Por ejemplo, gracias a la comprensión del habla, cuando el consumidor dice algo el chat bot debe ser capaz de representar lo que está diciendo y cuál es su objetivo. Con base en esto, el chat bot debe actuar en consecuencia.¹

Otro elemento clave es el mantenimiento del contexto. Los bots deben ser lo suficientemente inteligentes como para reconocer el contexto del consumidor. A veces, el consumidor también puede usar frases iguales en contextos únicos.¹

Los chat bots con inteligencia artificial (IA) cuentan con mejores herramientas para responder consultas complicadas. La interacción es atractiva, conversacional y animada. Además aprende de cada conversación que tiene con los clientes, utilizando la interacción anterior para mejorar la reacción del día. Este pasatiempo permite mejorar el rendimiento de la reacción del bot.¹

Bots para mejorar la atención médica

En el ámbito del fitness, por ejemplo, los bots pueden mejorar la información, el seguimiento o el apego al tratamiento de los pacientes. Pueden ser una técnica revolucionaria para proporcionar una mayor simplicidad y facilitar la adherencia a largo plazo.¹

Actualmente se desarrollan chat bots con tecnología de IA para tratar la depresión y la ansiedad, replicando el comportamiento humano. RightEye© LLC ha innovado en la investigación del autismo para detectar el trastorno del espectro autista en etapas tempranas mediante la aplicación de tecnología de seguimiento ocular. La atención primaria es una de las áreas clave de desarrollo de la IA.²

Además, la inteligencia artificial está en camino de volverse más útil en muchos niveles, lo cual conduce a resultados mejores y más rápidos para los pacientes. Con los avances recientes en la investigación de la IA y con la ayuda del apoyo y recursos de los gobiernos, es muy probable que esta tecnología crezca ampliamente y existe un gran potencial para ahorrar costos y mejorar la calidad del servicio en el cuidado de la salud.²

En los últimos años, la impresión tridimensional (o impresión 3D) ha cobrado mayor relevancia debido a su versatilidad y al uso que se la ha dado en diversos ámbitos, en especial en el área de la salud: desde la planeación preoperatoria, hasta la creación de modelos anatómicos, prototipos y prótesis personalizadas, entre otros.¹

La impresión 3D se define como “un conjunto de procesos usados para realizar un objeto físico tridimensional, también conocido como ‘prototipado rápido’”. Esto se realiza mediante la aplicación capa por capa de un material sólido a temperatura ambiente, con un punto de fusión conocido, controlado por un sistema computarizado.¹

La elaboración de objetos mediante impresión 3D se realiza a partir de un archivo cuya base estructural es un modelo tridimensional virtual viable; en el caso de órganos y otras implementaciones médicas se requieren los estudios de imagen de un paciente para crear un molde a la medida.¹

Los andamios biomédicos hechos de polímeros naturales o sintéticos se han utilizado habitualmente en aplicaciones biomédicas y de ingeniería de tejidos para reemplazar o regenerar los tejidos nativos, funcional y estructuralmente.¹

En general, estos andamios deben cumplir con algunas funciones obligatorias como proporcionar vías internas para la unión celular y la migración (poros), transferir varios factores de crecimiento y productos de desecho, y mantener su forma, mientras las células continúan creciendo y desarrollando propiedades mecánicas adecuadas o compatibles.¹

Recientemente, otro de sus principales usos se encuentra en la bioimpresión: proceso mediante el cual se genera un cultivo celular en laboratorio que hace posible la formación de órganos y/o tejidos personalizados.¹

La bioimpresión 3D de órganos humanos

Con las nuevas y avanzadas técnicas de bioimpresión 3D, los científicos han logrado crear células de hígado capaces de vivir durante más de 40 días, así como la impresión de láminas de tejido cardiaco y células madre que pueden reproducir diferentes tipos de tejido humano.²

También se ha aplicado la bioimpresión 3D en el estudio oncológico de tumores multicelulares, en la fabricación de tejidos vasculares (aorta y fibroblastos dérmicos), en la reconstrucción mamaria y en el estudio de diferenciación de células como miocitos, tenocitos y osteoblastos.³

La bioimpresión 3D de un prototipo sugiere que pronto podríamos estar en condiciones de reemplazar desde una oreja hasta un corazón entero. De hecho, el Instituto Wake Forest de Medicina Regenerativa ha impreso estructuras de oreja, nariz y hueso que pueden ser luego recubiertas con células para crear dichas partes del cuerpo humano.³ No obstante, el reto principal de la bioimpresión es que sea capaz de reproducir la compleja microarquitectura de los componentes de la matriz extracelular (MEC) y los diferentes tipos de células con la resolución suficiente para recapturar la función biológica.¹

Además, al igual que con cualquier tejido u órgano trasplantado, el rechazo del implante impreso por el sistema inmune del receptor es un problema potencial que puede ser superado usando una fuente autóloga de células o estrategias de la tolerancia-inducción. Las fuentes autólogas de células pueden obtenerse a partir de biopsias, desde la generación y diferenciación de células madre autólogas, o mediante reprogramación.¹

Aunque en los últimos años se han hecho grandes avances en las técnicas de bioimpresión en 3D, cada etapa del proceso ha encontrado ciertas limitantes: en el preprocesamiento deben mejorarse las imágenes biomédicas; en el procesamiento es necesario aumentar la viabilidad de las células, probar nuevos materiales de biotinta y biopapel para su desarrollo y mejorar las técnicas de producción; y en el postprocesamiento se debe incrementar el mantenimiento y maduración rápida de los órganos, así como procurar la adecuada adaptación al paciente.³

Retos de la bioimpresión 3D

La necesidad de crear estas alternativas de bioimpresión 3D han surgido, en parte, debido a las grandes listas de espera de pacientes por un donador compatible en busca de órganos y tejidos viables. Por ende, el objetivo de imprimir órganos y tejidos es emular la fisiología relevante de estos complejos arreglos celulares.³

Sin embargo, y en el espectro opuesto, es posible que el surgimiento de esta tecnología abra paso a la compraventa de órganos bioimpresos en el mercado negro. Claro que la disyuntiva en este sentido está en determinar si los órganos bioimpresos son “órganos humanos” o un producto que puede ser comercializado.³

Como medida de prevención, deben plantearse protocolos que señalen las pautas para decidir, ante la necesidad de un trasplante, si un órgano o tejido bioimpreso es la primera línea de tratamiento o debe reservarse como una alternativa.³

Asimismo, el posible impacto social de esta tecnología debe analizarse desde una perspectiva ética, puesto que compromete el cumplimiento de los principios bioéticos, así como la posible confidencialidad de los datos de cada paciente.

Además, es necesario fomentar la creación de leyes que permitan –o prohíban– la comercialización de órganos manufacturados por bioimpresión, al tiempo que sean vigilados su destino y procedencia.³

Ahora te invitamos a conocer las píldoras inteligentes en esta nota. ¿Qué son y cómo están ayudando a la recopilación de datos del paciente?

En medicina es fundamental que el diagnóstico sea rápido y preciso para que los médicos conozcan el tipo de medicamento, terapia o cirugía necesarios para tratar a los pacientes que sufren tales dolencias. El uso de píldoras inteligentes en la atención médica promete cumplir con los requisitos de velocidad y precisión en los diagnósticos.¹

Las píldoras inteligentes son dispositivos electrónicos de tamaño nano que están formados y diseñados como cápsulas farmacéuticas, pero que realizan funciones más avanzadas como convertirse en sensores, capturar imágenes y administrar medicamentos.²

Estas herramientas se basan en el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), que está revolucionando la atención médica hoy en día. Además, también se utiliza la nanotecnología para hacerlas aún más eficientes en la extracción de datos a pesar de su tamaño compacto.¹

Por ejemplo, la “Cápsula de Gas Atmo” examina los gases en el intestino humano para informar sobre cualquier trastorno una vez ingerida. Sus sensores pueden ayudar a detectar los niveles de oxígeno y dióxido de carbono en el cuerpo, así como la presencia de cualquier sustancia dañina. Sus aplicaciones incluyen el diagnóstico de trastornos gastrointestinales y el seguimiento de alimentos para permitir planes de dieta y nutrición personalizados.²

El Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) está creando “cápsulas de sensores inteligentes”, que evitan la necesidad de inyectar fármacos en el estómago. Se toman vía oral y rastrean los signos vitales para el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento. También contienen compartimentos que se pueden utilizar para precargar medicamentos que sean liberados en áreas específicas del cuerpo.²

Otra de las aplicaciones que se desarrollan con píldoras inteligentes es controlar y regular el nivel de azúcar en la sangre de pacientes con diabetes. Además de las imágenes relacionadas con el diagnóstico, esta tecnología también puede extraer información necesaria para realizar un seguimiento preciso de las estadísticas vitales de un paciente, como la presión arterial, la composición de insulina en la sangre y datos hormonales.¹

Píldoras inteligentes en endoscopía

La nanotecnología tiene aplicaciones prometedoras en endoscopía. Por ejemplo, uno de los problemas que se presentan en la atención médica es poder observar cuidadosamente los cambios patológicos en el intestino delgado, el cual se caracteriza por una mayor flexión, más peristalsis y una posición inestable.³

La primera píldora inteligente aprobada por la FDA (el ente regulador de alimentos y fármacos en Estados Unidos) se llama PillCam®, un producto médico creado por la combinación de plasma, nanotecnología y tecnologías digitales, el cual puede realizar diagnósticos más tempranos y precisos de varias enfermedades gastrointestinales, incluso el cáncer.³

Esta cápsula puede resistir el ácido estomacal fuerte y las enzimas digestivas, funciona con una batería y contiene una cámara semiconductora de óxido metálico complementaria, que proporciona un campo de visión con un ángulo de 156º, una profundidad de visión variable de 1 a 30 milímetros y una resolución de 0.1 milímetro, así como cuatro focos LED que iluminan el lumen intestinal.³

Una vez tragada por el paciente, la píldora captura imágenes del tracto gastrointestinal que se transmiten por señales de radiofrecuencia a una unidad de almacenamiento portátil externa y se descargan en una estación de trabajo. El desarrollo y la aplicación de la cápsula endoscópica han resuelto muchos problemas comunes que surgen en la endoscopía tradicional.³

Retos para las píldoras inteligentes

Se han desarrollado cápsulas inteligentes para saber cuándo los pacientes con esquizofrenia y trastorno bipolar han tomado sus medicamentos; sin embargo, personas con enfermedades mentales pueden tener problemas de ansiedad y confianza hacia los profesionales de la salud debido a esta supervisión continua.¹

Por otro lado, se necesita más investigación sobre el impacto a largo plazo de la nanotecnología que requieren estas píldoras y sus implicaciones ambientales.²

Además, los dispositivos basados en nanotecnología a menudo tienen un alto costo, lo cual dificulta su fabricación en masa. Se necesitan alternativas de producción accesibles para que esta tecnología sea algo común.²

Las píldoras inteligentes representan sin duda uno de los próximos capítulos de la atención médica. Los gobiernos y los organismos reguladores de salud pública podrían abordar adecuadamente los problemas relacionados con la privacidad y el alto costo que requieren una vez que el uso de IoT se generalice en el futuro.¹

A finales del siglo XX la tecnología se volvió cada vez más común en el ámbito educativo, lo cual continuó en el siglo XXI con el aprendizaje móvil (m-learning) en teléfonos inteligentes, la realidad aumentada a través de una tableta, así como experiencias totalmente inmersivas en entornos simulados como la realidad virtual (RV).¹

Antes de la realidad virtual, los investigadores y educadores defendieron durante mucho tiempo el uso de dispositivos de entrenamiento de simulación de vuelo –o simuladores–, como opciones de alta fidelidad y bajo costo con múltiples beneficios de aprendizaje para el entrenamiento en aviación.¹

El uso de RV con fines de capacitación puede reducir la tasa de error y mejorar la experiencia de aprendizaje, al mismo tiempo que aumenta el ahorro de tiempo y reduce los costos.¹

Ahora, las tecnologías de RV se están incorporando a los programas educativos, especialmente en entornos de aprendizaje dinámicos, para capacitar a estudiantes y principiantes en escenarios complejos dentro de un entorno seguro y controlado, y para practicar procedimientos iterativos sin afectar el desgaste de los costosos simuladores.¹

La realidad virtual se estudia en distintas especialidades

Diversas investigaciones han encontrado que las terapias basadas en realidad virtual pueden ser beneficiosas para algunos trastornos de la salud mental. También se ha empleado como un dispositivo de distracción para superar el estrés de los pacientes.²

Una investigación utilizó la terapia de realidad virtual para tratar la aracnofobia. En otro caso, se aplicaron tecnologías de juegos de RV y se demostró su eficacia para el alivio del dolor en fisioterapia.³

Por otro lado, los juegos o deportes electrónicos son ​​esenciales en la cultura del ocio y el placer para mantener la salud física y liberar el estrés mental, aunque sea brevemente. En los últimos años se han establecido como parte de la cultura del juego entre la mayoría de las generaciones jóvenes y han formado una cultura de fandom global.³

Recientemente, también se ha consolidado como un deporte gracias a una estructura competitiva, por lo cual puede dejar de ser una cultura de goce solitario para convertirse en un tipo de deporte “health care” que experimenta y comunica a través de una red online y consigue objetivos a partir del ejercicio físico.³

En el placer que producen los deportes electrónicos la clave básica es la duración del ejercicio para generar efectos de capacidad de ejercicio personal. Se necesita hacer ejercicio constantemente durante un periodo prolongado para experimentar los efectos.³

Tours virtuales durante la pandemia

Un estudio sobre la visita virtual de 360º en la reducción del estrés psicológico construyó un modelo de cuatro niveles para examinar cómo un recorrido virtual de 360º puede reducir el estrés psicológico de las personas en dos tipos de presencia, a saber, el sentido de existencia o telepresencia, y el afectivo-motivacional, que se refiere a las emociones y recompensas durante el periodo extraordinario de la pandemia de COVID-19.²

Por implicaciones prácticas, al diseñar un tour virtual de 360º muchos desarrolladores de software enfatizaron la experiencia de una situación “real” en la plataforma RV. Sin embargo, los usuarios tienen la sensación de “estar allí” en lugar de estar en el “lugar real”.²

Por ejemplo, estaban viendo un cielo color turquesa y un arcoíris vibrante. Estas experiencias de recorrido virtual que nunca podrían ver con frecuencia en el “lugar real”, en el “lugar ideal” son experiencias gratificantes.² El disfrute de la actividad física en la RV inmersiva es otra forma de beneficiarse de la creatividad de la salud digital.²

Como no estamos seguros de qué problemas de salud mental pueden beneficiarse de la intervención de la tecnología digital, los estudios adicionales son fundamentales para medir los resultados específicos de los problemas de salud mental.²

Estos estudios revelan que la RV es una buena herramienta psicológica para la intervención en personas con problemas de salud mental.²