Introducción

El desarrollo de tecnologías aplicadas a la salud en los últimos años ha permitido mejorar la asistencia y salud de la población. Por ello, diferentes organismos internacionales promueven que las instituciones sanitarias incorporen y desarrollen sistemas de información que potencien la medicina personalizada, agilicen procesos y logren una mejor calidad, eficiencia y sostenibilidad del modelo asistencial^1,2.

La inteligencia artificial (IA) es una ciencia que se ocupa del diseño de software capaz de mostrar características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano². Los sistemas conversacionales (SC) o chatbot basados en IA son programas informáticos diseñados para simular una conversación en lenguaje natural con un usuario a través de una interfaz, que no precisan ser instalados en un dispositivo y tienen una curva de aprendizaje corta^3,4. Los SC comprenden la intención del usuario, pudiendo responder con recomendaciones, realización de cálculos o nuevas preguntas. Pueden conversar empleando diferentes canales (texto, imagen, voz), por lo que es habitual su implementación en aplicaciones de mensajería instantánea, páginas web o aplicaciones móviles^3-6.

Con la publicación de la segunda edición de la Guía de Administración de Antídotos (GAA) —que incluye los antídotos disponibles en nuestro hospital e información relativa a sus indicaciones, mecanismo de acción, dosis y forma de administración y observaciones— nos propusimos facilitar su consulta mediante el desarrollo de un SC de libre acceso con su contenido⁷. Con ello, posibilitamos la actualización permanente de la información en la GAA y permitimos la consulta dirigida a través del teléfono inteligente (TI) del usuario.

El objetivo de nuestro trabajo es describir el desarrollo del SC Antidotos_bot para facilitar la consulta al texto de la GAA y realizar cálculos útiles en el uso de los antídotos.

Métodos

En enero de 2019 planteamos el desarrollo de una herramienta para facilitar la consulta al contenido de la GAA a los potenciales profesionales sanitarios implicados en el manejo de intoxicaciones de nuestro hospital (aproximadamente 200 usuarios)⁷.

Con la colaboración de una empresa externa, empleamos la plataforma Xenioo® para la creación de un SC en lengua castellana con publicación en multiplataforma, siendo Telegram® el canal seleccionado, dada su buena funcionalidad con Xenioo® y sus términos de privacidad.

En el desarrollo del software, el método de comprensión del texto empleado combinó el aprendizaje automático con el procesamiento del lenguaje natural, y la generación del texto se realizó mediante el método de salida fija a partir del texto de la GAA. La forma de interacción se definió utilizando el método basado en reglas, que depende de palabras clave predefinidas (intenciones y entidades) y comandos programados por el desarrollador, para establecer conexiones y dar respuestas o diferentes opciones de respuesta que el usuario debe seleccionar en el diálogo (Figura 1). Las intenciones fueron colecciones de expresiones empleadas para realizar una solicitud específica y las entidades fueron partes específicas de esas “intenciones” detectables por el motor de IA4,5. Preguntas como ¿Cuál es el antídoto? se identificaron como intenciones, y los tóxicos y antídotos de la GAA como entidades. Finalmente, se incorporaron funcionalidades de cálculo y los algoritmos de tratamiento disponibles. En las figuras 1 y 2 se muestran ejemplos del flujo de conversación sobre antídotos y cálculos.

Figura 1. Ejemplos del flujo conversacional de preguntas y respuestas (directas o en formato multirrespuesta) en función de la intención del usuario: intoxicación por hongos y tratamiento con silibinina; intoxicación por cianuro y tratamiento con nitrito sódico al 3%; indicación del antídoto inmunoglobulina tipo IgG específica contra el antígeno Rh o D de eritrocitos humanos. 

Figura 2. Ejemplos de cálculos efectuados por Antidotos_bot a partir de las respuestas del usuario: dosis del antídoto anticuerpo antidigoxina; indicación de la recomendación de administración de n-acetilcisteína intravenosa en la intoxicación por paracetamol; dosis de n-acetilcisteína; aclaramiento de creatinina. 

Posteriormente se realizó la validación interna del SC, exigiendo un éxito mínimo del 95% en las respuestas. Para ello se comprobó que la herramienta ofreciese de forma correcta la información correspondiente a la indicación, mecanismo de acción, dosis y vía de administración y observaciones de cada antídoto, reconociendo tanto la presentación comercial como el principio activo. Asimismo, se comprobó que en cada intoxicación se identificase el antídoto o antídotos a emplear.

Tras el entrenamiento y puesta a punto, en junio de 2019 se presentó el SC de libre acceso Antidotos_Bot operativo a través de Telegram®.

Resultados

El SC se desarrolló entre febrero y marzo de 2019. En él se incluyeron 57 tóxicos y 49 antídotos, que podían ser reconocidos como 210 entidades, al ser posible la consulta empleando sinónimos de los tóxicos y nombres de antídotos por principio activo y presentación comercial. Además, el SC incorporó dos algoritmos de tratamiento en formato .jpg —manejo del sangrado o procedimiento invasivo en pacientes tratados con anticoagulantes de acción directa y de la intoxicación por paracetamol—, y la opción de realizar cálculos (filtrado glomerular utilizando la fórmula de Cockcroft-Gault, dosis de n-acetilcisteína acorde al nivel plasmático de paracetamol y dosis del anticuerpo antidigoxina en intoxicaciones agudas y crónicas por digoxina en pacientes adultos o pediátricos). El número de algoritmos que utilizó el sistema para dar respuestas fue 7, siendo 332 y 362 el número de posibles preguntas y respuestas, respectivamente. Por fármaco eran posibles dos respuestas.

La validación interna fue realizada por dos farmacéuticas durante 2 meses (abril y mayo 2019). El número de preguntas realizadas durante el proceso fue de 462, en las que se detectaron respuestas incorrectas. Para la corrección de los errores se analizaron las intenciones realizadas y el resultado obtenido con el objetivo de incrementar la colección de intenciones. Hasta la validación final fue necesario repetir el entrenamiento y analizar nuevos errores cinco veces.

El tratamiento de la confidencialidad de los datos se garantizó con el registro único del nombre del usuario, que automáticamente se borraba en 30 días, para que la interacción y la experiencia del usuario fuese lo más cercana posible.

Analizando los resultados obtenidos hasta julio de 2020, Antidotos_bot contaba con 415 usuarios. Los antídotos más consultados fueron glucagón, penicilina G, protamina, n-acetilcisteína y flumazenilo, y los cálculos más empleados fueron la dosificación de anticuerpos antidigoxina y el filtrado glomerular. En relación con la actividad mensual del SC, de media fueron realizados 29 cálculos (456 en total), el flujo de mensajes entrantes/salientes fue 57/60, el número medio de nuevos usuarios fue tres y el número medio de consultas por usuario fue tres.

Discusión

Antidotos_bot permite la consulta dirigida mediante preguntas para la ayuda en la toma de decisiones en intoxicaciones (selección del antídoto idóneo, dosificación, administración y posología), presentando información en la pantalla del TI y evitando la búsqueda en documentación potencialmente obsoleta, en internet o en aplicaciones preinstaladas desactualizadas en el TI. En nuestra opinión, Antidotos_bot es sencillo de manejar, permite optimizar los recursos y podría reducir tiempos de espera y errores de medicación, mejorando la calidad y seguridad asistencial en situaciones de emergencia. Además, la herramienta genera recomendaciones consensuadas y bien documentadas, acordes con la evidencia científica disponible⁸.

La efectividad de los SC parece obedecer a su capacidad de interacción, que facilita el compromiso y la motivación del usuario, promoviendo su empleo recurrente y a largo plazo⁹. Adaptar los SC al campo de la salud puede facilitar el acceso a los cuidados sanitarios, mejorar la comunicación médico-paciente o ayudar en el manejo clínico¹⁰. En nuestro contexto, donde las guías de manejo clínico están en constante cambio y revisión, los SC ofrecen la oportunidad de actuar como fuentes de información actualizada para el personal sanitario y/o el paciente, evitando ediciones impresas rápidamente obsoletas y facilitando el acceso dirigido por el usuario a la información más actualizada⁸.

Algunos de los SC más populares son Siri, Amazon Alexa o el asistente de Google⁵. Aunque desconocemos otras experiencias en farmacia hospitalaria, el uso de medicamentos es una potencial área de aplicación de esta herramienta, que podría facilitar la búsqueda de información fiable a profesionales sanitarios, la obtención de resultados reportados por pacientes con distintas terapias o la monitorización del cumplimiento terapéutico. Algunos ejemplos de SC en el cuidado y la promoción de la salud son MSD Salute Bot, Babylon Health, Dejal@Bot o Wysa^11-14.

La dotación de libre acceso es clave para favorecer la popularidad de Antidotos_bot. Con ello, el número de usuarios potenciales de nuestra GAA originalmente planteado fue duplicado con Antidotos_bot, al ser necesario solamente un TI con Telegram® para el acceso.

No obstante, Antidotos_bot presenta limitaciones como son: español como lengua de comunicación, necesidad de conexión a internet y cuenta de usuario en Telegram®; menor traslación y aplicabilidad a otros hospitales condicionada por la disponibilidad de antídotos distintos no integrados en Antidotos_bot; necesidad de una continua revisión y actualización de la información. Además, no es posible el acceso desde ordenadores personales ni otras plataformas como WhatsApp®, aplicativo de mensajería instantánea más empleado en nuestro medio, al impedir este la confidencialidad del usuario por seguir las normas de Facebook®¹⁵.

Algunas áreas de mejora de Antidotos_bot serán incrementar el número de antídotos e intoxicaciones disponibles, traducir el contenido a la lengua inglesa, integrar el SC con un asistente inteligente de voz o potenciar el empleo de la herramienta por parte de los profesionales sanitarios, no habituados por el momento al uso de SC en el ámbito laboral.

Antidotos_bot introduce el concepto de IA en el trabajo de prescripción y validación del tratamiento de intoxicaciones, facilitando el acceso a la información contenida en la GAA a través de una plataforma de mensajería instantánea mediante preguntas dirigidas por el usuario.

Aportación a la literatura científica

La novedad en esta herramienta es el acceso mediante preguntas dirigidas a información actualizada y fiable sobre antídotos a través de Telegram®.

Antidotos_bot permite la optimización de recursos y podría contribuir a la disminución de errores de medicación en el tratamiento de intoxicaciones.