“Aprender a leer es lo más importante que me ha pasado en la vida”, reconocía Vargas Llosa en su discurso de recepción del Premio Nobel. Comparto con él gran parte de la percepción, aunque he tenido algunas experiencias más importantes. Esta tarea es algo consustancial al médico, una de las armas que ayuda a la indispensable vertiente humanista de la medicina.
Ante una decisión clínica, cuando un médico tiene experiencia reconoce rápidamente el problema y entra en funcionamiento la vía rápida con alta probabilidad de acertar empleando poco esfuerzo. Si el problema no es reconocido, recopilamos información por otras vías y, mediante un método más analítico y elaborado, emitimos un juicio que nos ha costado más esfuerzo y energía y que produce una respuesta más lenta. Es necesario un adecuado equilibrio entre ambos. Esto implica una vigilancia continua, pero desgasta y es muy aburrido. Además, es difícil ser persistente en ello cuando las fuentes de información son muchas y cambiantes, nos movemos en escenarios de incertidumbre, acumulamos cansancio y nos apremia el tiempo para tomar decisiones difíciles. Lo ideal sería disponer de la capacidad de integración y análisis del sistema 2 con la velocidad del primer sistema, algo que en gran medida ya existe, es decir, los distintos sistemas de inteligencia artificial de los que tanto podemos beneficiarnos en medicina.
Este planteamiento me pareció un escenario perfecto para intentar desarrollar un sistema que nos ayudara en el diagnóstico de los pacientes infectados por COVID-19. Hasta ahora habían surgido algunas herramientas para discernir si el cuadro clínico era sugestivo de infección, la mayoría de ellas enfocadas a pacientes como instrumentos para su triaje inicial.
