%20(2)%20(1).svg)
En els últims anys s'ha produït una revolució pel que fa a Intel·ligència Artificial, i concretament en la branca anomenada Machine Learning, amb l'aparició de tècniques que s'han agrupat sota el nom de Deep Learning.
És evident que actualment hi ha molta informació a l'abast de qualsevol persona o entitat. Tant és així que difícilment és explotable perquè aixopluga qualsevol que intenti treballar amb ella. Al mateix temps, la capacitat de computació ha continuat creixent (i ho continua fent), trobant-nos en un moment en què disposem de capacitat de processament suficient per treballar amb grans volums d'informació.
El Deep Learning és una evolució de les tècniques tradicionals d'Aprenentatge Automàtic com les xarxes neuronals. Aquestes tècniques s'han adaptat a les noves capacitats de processament (per exemple, les que permeten les noves GPU que hi ha al mercat) per processar grans volums d'informació sense supervisar per les persones i aprendre d'elles amb finalitats diverses: cotxes autònoms, visió artificial, reconeixement de veu, etc.
A més, una de les grans virtuts d'aquesta nova tecnologia és que s'aplica a multitud d'àrees diferents, ja que el Deep Learning ens permet abordar problemes completament diferents de la mateixa manera (o almenys d'una manera molt similar), com la visió artificial o el processament del llenguatge natural, de manera que s'utilitzaven aquelles que abans eren tècniques i enfocaments completament diferents.
El Processament del llenguatge natural ha estat una de les branques de la recerca que més s'ha beneficiat d'aquesta nova tecnologia. Els sistemes de reconeixement de veu i la comprensió del que diu l'usuari s'han millorat molt en els últims anys, com demostren sistemes com Siri, Alexa o Cortana, i s'espera un increment immens en el ventall de serveis que estaran disponibles en aquestes plataformes en els propers anys.
L'assistència sanitària fa molts anys que utilitza el reconeixement de veu per a la redacció (dictat) d'informes mèdics. Es va començar a utilitzar en radiologia i s'ha estès a altres especialitats mèdiques com l'anatomia patològica. No obstant això, l'aparició de noves tècniques d'Intel·ligència Artificial obre el camí a multitud de noves aplicacions que podrien ajudar en la vida diària als hospitals.
Gran part de la informació registrada en el Registre Sanitari Electrònic (EHR) encara es troba en text lliure, ja sigui perquè els metges l'han escrit utilitzant el reconeixement de veu, o perquè l'han escrit utilitzant interfícies tradicionals com el teclat i el ratolí. En qualsevol cas, es tracta de text lliure que és molt difícil d'"explotar” per un sistema informàtic, que només veu caràcters. L'ús de tècniques de Processament del Llenguatge Natural permetrà explotar aquesta informació per estructurar i/o codificar la informació continguda en aquests camps de text lliure i que són explotables, la qual cosa permetrà millorar la informació que tenen els centres sobre els seus pacients i sobre malalties i tractaments.
A més, la IA pot ajudar a capturar millor informació. Si sabem que els sistemes informàtics tenen problemes per processar text lliure, per què encara l'estem utilitzant? Fins ara, era perquè és la forma més còmoda i flexible per als metges, ja que les interfícies basades en formes estructurades tendeixen a tenir multitud de camps que fan que siguin difícils de completar a causa del nombre de transicions teclat-ratolí necessàries per moure's a través del formulari, etc. Però, què passa si aquests formularis es poguessin completar per veu? Què passa si els treballadors sanitaris poguessin completar convenientment formularis complexos i extensos per veu? Això és possible amb els sistemes actuals de reconeixement de veu, i ja els estem utilitzant en VÓCALI en diferents aplicacions tant per a metges com per a infermeres.
A més, podem aconseguir que l'EHR es completi automàticament amb només la supervisió del personal sanitari? Amb la capacitat de processament i emmagatzematge existent, podríem disposar d'un dispositiu d'estil Alexa en cada consulta que estigués escoltant i gravant contínuament la visita de cada pacient a l'oficina. A més, en temps real, el reconeixement de veu i altres tecnologies de processament del llenguatge natural podrien utilitzar-se per transcriure i registrar la informació que el pacient i el proveïdor sanitari diuen en veu alta automàticament a l'EHR, de manera que el proveïdor sanitari només ha de comprovar que la informació s'ha registrat correctament allà on pertany.
Aquests són només alguns dels exemples de com la IA, i específicament el processament del llenguatge natural, pot i revolucionarà el món de l'assistència sanitària en els propers anys, però n'hi ha molts d'altres. En particular, al meu entendre, crec que els anomenats assistents virtuals, i ara coneguts com a chatbots (o de vegades simplement bots), van a representar una gran innovació en l'assistència sanitària.
Aquests chatbots podran comunicar-se amb el pacient i mantenir converses que li permetran resoldre problemes menors sense serietat, realitzar triatges,... que alleugeriran notablement la càrrega de treball de les urgències i l'atenció primària, dues de les àrees amb més càrrega de treball i més necessitat de recursos en l'actualitat.
Per descomptat, aquestes tecnologies hauran de ser adoptades pels professionals sanitaris, que necessitaran temps, formació, i sobretot sistemes ben dissenyats que realment els estalviïn feina, però també els usuaris sanitaris, els pacients, haurem d'acostumar-nos a veure metges parlant amb ordinadors o parlar amb robots. En qualsevol d'aquests casos, si es tracta d'anar al millor segurament arribarà.