Sistema de inteligencia artificial detecta errores al autoadministrarse medicamentos

Los investigadores del MIT han desarrollado un sistema que utiliza señales de radio inalámbricas y inteligencia artificial (IA) para detectar errores cuando los pacientes se autoadministran medicamentos. Este nuevo desarrollo podría tener un gran impacto, considerando el alarmante número de pacientes que no siguen las órdenes de los médicos, lo que lleva a miles de muertes y miles de millones de dólares en costos médicos cada año.

El sistema utiliza la detección inalámbrica y la IA juntas para determinar cuándo un paciente está utilizando una pluma de insulina o un inhalador. Los errores potenciales se detectan cuando un paciente se autoadministra medicamentos.

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

“Algunos trabajos anteriores informan que hasta el 70% de los pacientes no toman su insulina según lo recetado, y muchos pacientes no utilizan 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 se publicó 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 y 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 becario postdoctoral de CSAIL y actual miembro de la facultad de la Universidad de Rutgers, y Aniruddh Raghu, estudiante de doctorado de CSAIL.

Mecanismos de entrega de medicamentos

Muchos medicamentos requieren mecanismos de entrega complejos.

“Por ejemplo, las plumas de insulina requieren un proceso de preparación para asegurarse de que no haya burbujas de aire en su interior. Y después de la inyección, debes mantener durante 10 segundos”, dice Zhao. “Todos esos pequeños pasos son necesarios para entregar el medicamento de manera adecuada en su sitio activo”.

Con cada paso adicional, aumentan las posibilidades de errores, lo que se incrementa aún más si no hay un farmacéutico presente. Dado que los pacientes a menudo cometen errores sin darse cuenta, el equipo se propuso crear un sistema automatizado.

El nuevo sistema tiene tres pasos generales, que comienzan con un sensor que rastrea los movimientos del 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, la IA analiza 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 alerta al paciente o al proveedor de atención médica cuando se detecta un error en la autoadministración del medicamento.

“Una cosa buena de este sistema es que no requiere que el paciente lleve ningún sensor”, dice Zhao. “Incluso puede funcionar a través de obstáculos, similar a cómo puedes acceder a tu Wi-Fi cuando estás en una habitación diferente a la de tu router”.

Sensor y red neuronal

El sensor se encuentra en el fondo de una casa mientras utiliza la 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 corregirlos. 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 desglosarlo en estos pasos, podemos no solo ver con qué frecuencia el paciente utiliza su dispositivo, sino también evaluar su técnica de administración para ver cómo lo está haciendo”, dice Zhao.

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

Según el equipo, este nuevo sistema podría adaptarse eventualmente para otros medicamentos reentrenando la red neuronal.