Sistema de IA detecta errores al autoadministrarse medicamentos

Investigadores del MIT han desarrollado un sistema que se basa en señales de radio inalámbricas e inteligencia artificial (IA) para detectar errores cuando los pacientes se autoadministran medicamentos. El nuevo desarrollo podría tener un gran impacto dada la alarmante cantidad de pacientes que no cumplen con las órdenes de los médicos, lo que provoca miles de muertes y miles de millones de dólares en costos médicos cada año. 

El sistema utiliza la detección inalámbrica y la IA en conjunto para determinar cuándo un paciente está usando una pluma de insulina o un inhalador. Detecta posibles errores cuando un paciente se autoadministra un medicamento. 

Dina Katabi es profesora Andrew y Erna Viteri en el MIT. El grupo de investigación de Katabi fue el responsable de desarrollar el nuevo sistema.

“Algunos trabajos anteriores informan que hasta el 70 % de los pacientes no toman la insulina según lo prescrito, y muchos pacientes no usan los inhaladores correctamente”, dice Katabi. 

Según los investigadores, el nuevo sistema se puede instalar en el hogar y alertar a los pacientes y cuidadores sobre errores de medicación, lo que ayuda a reducir las visitas innecesarias al hospital. 

La investigación fue publicada el mes pasado en la revista Nature Medicine. Los autores principales del estudio incluyen a Mingmin Zhao, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, y Kreshnik Hoti, ex científico visitante en el MIT y actual miembro de la facultad de la Universidad de Prishtina en Kosovo. Los coautores de la investigación incluyen a Hao Wang, ex postdoctorado de CSAIL y miembro actual de la facultad en la Universidad de Rutgers, y Aniruddh Raghu, estudiante de doctorado de CSAIL.

Mecanismos de administración de medicamentos

Muchos medicamentos requieren mecanismos de administración complejos. 

“Por ejemplo, las plumas de insulina requieren cebado para asegurarse de que no haya burbujas de aire en el interior. Y después de la inyección, debe aguantar durante 10 segundos”, dice Zhao. “Todos esos pequeños pasos son necesarios para llevar correctamente el fármaco a su sitio activo”. 

Con cada paso adicional, surgen más posibilidades de errores, que aumentan aún más si no hay un farmacéutico presente. Dado que los pacientes suelen cometer errores sin darse cuenta, el equipo se propuso crear un sistema automatizado.

El nuevo sistema tiene tres pasos amplios, comenzando con un sensor que rastrea los movimientos de un paciente dentro de un radio de 10 metros. Este paso se realiza a través de ondas de radio que se reflejan en su cuerpo. Luego, AI observa las señales reflejadas para determinar si un paciente se está autoadministrando un inhalador o una pluma de insulina. El último paso es que el sistema avise al paciente o al profesional sanitario cuando se detecta un error en la autoadministración del medicamento.

“Algo bueno de este sistema es que no requiere que el paciente use ningún sensor”, dice Zhao. "Incluso puede funcionar a través de oclusiones, de manera similar a cómo puede acceder a su Wi-FI cuando está en una habitación diferente a su enrutador".

Sensor y Red Neuronal

El sensor se encuentra en el fondo de una casa mientras usa IA para interpretar las ondas de radio moduladas. Se desarrolló una red neuronal para detectar patrones en el uso del medicamento y se entrenó para realizar movimientos de ejemplo. A través del aprendizaje por refuerzo, la red detectó con éxito el 96 % de las administraciones de plumas de insulina y el 99 % de los usos de inhaladores. 

Después de identificar cualquier error, la red también puede corregirlo. La administración adecuada de medicamentos sigue secuencias similares, lo que significa que el sistema puede identificar cualquier anomalía en los pasos específicos. Esa información se puede enviar al paciente o a su médico, lo que ayuda a corregir la técnica.

“Al dividirlo en estos pasos, no solo podemos ver con qué frecuencia el paciente usa su dispositivo, sino también evaluar su técnica de administración para ver qué tan bien lo está haciendo”, dice Zhao. 

“Una forma alternativa de resolver este problema es instalar cámaras”, continúa Zhao. “Pero usar una señal inalámbrica es mucho menos intrusivo. No muestra la apariencia de las personas”.

Según el equipo, este nuevo sistema podría eventualmente adaptarse a otros medicamentos mediante el reentrenamiento de la red neuronal.