La epidemia de opioides ha tenido una complejidad tremenda, lo que ha dejado perplejos a los investigadores durante la mayor parte de dos décadas, mientras intentaban comprender mejor los factores sociales y sistémicos en evolución que empujan a las personas a comenzar a abusar de los opioides y también identificar posibles puntos calientes de sobredosis.
Todos estos esfuerzos lamentablemente tediosos y a menudo defectuosos ocurren mientras los médicos trabajan para brindar tratamiento seguro y efectivo y otros recursos a quienes se encuentran en medio de la adicción.
Mientras tanto los investigadores como los médicos examinan el alcance extenso y persistente de la epidemia de opioides, ahora exploran con curiosidad la IA y se preguntan: ¿Podría ser este el logro que ponga fin a la epidemia de opioides?
La atención sanitaria no es una industria que se sume a los carros, ya que es notoriamente lenta a la hora de poner a prueba e implementar nuevas tecnologías. Y esta tendencia no deja de tener consecuencias. Un informe sugirió que la industria pierde más de 8.300 millones de dólares al año debido a que adopta tarde o no adopta tecnología como los registros médicos electrónicos avanzados.
Los investigadores de salud pública y los ingenieros biomédicos han estado cultivando silenciosamente una revolución en la medicina basada en la IA, siendo la prevención y el tratamiento de las adicciones los nuevos beneficiarios.
Pero las víctimas de la epidemia de opioides son mayores que las que figuran en los libros de contabilidad. Desde 1999, más de 1 millón de personas han muerto debido a sobredosis relacionadas con drogas. En 2021, se produjeron 106.699 muertes por sobredosis de drogas en Estados Unidos, uno de los volúmenes per cápita más altos de la historia del país. Alrededor del 75% de todas estas sobredosis fueron atribuibles al uso de opioides, que incluyen analgésicos recetados como Vicodin y Percocet, así como drogas “callejeras” como la heroína.
A pesar de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y los Institutos Nacionales de Salud invirtieron miles de millones de dólares en programas de extensión, educación y seguimiento de recetas, la epidemia ha seguido siendo obstinadamente persistente.
Durante la última década, he realizado investigaciones sobre la epidemia de opioides en comunidades rurales y urbanas de todo Estados Unidos, incluida la ciudad de Nueva York y el sur rural de Illinois.
La mayoría en mi campo está de acuerdo, aunque a regañadientes, en que hay una increíble cantidad de conjeturas involucradas en la identificación de los intrincados riesgos que enfrentan los consumidores de drogas. ¿Qué medicamentos obtendrán? ¿Se los inyectarán, inhalarán o fumarán? ¿A quién recurrirán, si es que hay alguien, en caso de que sufran una sobredosis y necesiten ayuda?
Eso no es todo. Los profesionales también luchan periódicamente contra las directrices federales y estatales idiosincrásicas sobre tratamientos eficaces para el trastorno por consumo de opioides, como la suboxona. Y también se encuentran tratando de ponerse al día con suministros de drogas cada vez más impredecibles y contaminados con opioides sintéticos baratos como el fentanilo, que es en gran medida responsable de los recientes aumentos de muertes por sobredosis relacionadas con opioides.
Si bien los desarrollos de IA como ChatGPT han sido los que han capturado la imaginación de la mayoría del público, los investigadores de salud pública y los ingenieros biomédicos han estado inventando silenciosamente una revolución en la medicina fusionada con la IA, siendo la prevención y el tratamiento de las adicciones los nuevos beneficiarios.
Las innovaciones en este espacio utilizan principalmente el aprendizaje automático para identificar a las personas que pueden estar en riesgo de desarrollar un trastorno por consumo de opioides, desvincularse del tratamiento y recaer. Por ejemplo, investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia desarrollaron recientemente técnicas de aprendizaje automático para identificar eficazmente en Reddit a personas en riesgo de abuso de fentanilo, mientras que otros investigadores desarrollaron una herramienta para localizar información errónea sobre tratamientos para el trastorno por consumo de opioides, las cuales podrían permitir que pares y defensores intervengan en la educación.
Otros programas impulsados por IA, como Sobergrid, están desarrollando la capacidad de detectar cuándo las personas corren riesgo de recaer (por ejemplo, en función de su proximidad a los bares) y luego vincularlas con un consejero de recuperación.
Los avances más impactantes se relacionan con la reducción de las sobredosis, a menudo provocadas por la mezcla de drogas. En la Universidad Purdue, investigadores han desarrollado y puesto a prueba un dispositivo portátil que puede detectar signos de sobredosis e inyectar automáticamente a un individuo naloxona, un agente que revierte las sobredosis. Otro avance crucial ha sido la creación de herramientas para detectar contaminantes peligrosos en los suministros de medicamentos, lo que podría reducir radicalmente las sobredosis provocadas por el fentanilo.
A pesar de esta inmensa promesa, existen preocupaciones: ¿podría utilizarse la tecnología de reconocimiento facial para localizar a personas que parecen drogadas, lo que daría lugar a discriminación y abuso? Uber ya dio un paso adelante en el desarrollo de este tipo de capacidad en 2008, intentando patentar una tecnología que detectaría a un pasajero ebrio.
¿Y qué pasa con la desinformación, un problema que ya afecta a los chatbots? ¿Podrían partes malintencionadas incorporar información incorrecta en los chatbots para engañar a los consumidores de drogas sobre los riesgos?
Volviendo a la fundamental película muda de Fritz Lang “Metropolis” de 1927, el público ha quedado fascinado por la idea de una nueva tecnología similar a la humana que haga la vida más fácil y rica. Sin embargo, desde “2001: Una odisea en el espacio” de Stanley Kubrick en 1968 hasta películas como “Yo, robot” y “Minority Report” de principios de la década de 2000, estas visiones melancólicas se han transformado lentamente en una especie de temor existencial.
Dependerá no sólo de los investigadores y médicos, sino también de los pacientes y el público en general, mantener la honestidad de la IA y evitar que los desafíos más grandes de la humanidad, como la epidemia de opioides, se vuelvan insuperables.