La IA en la sanidad: 3 principales beneficios y aplicaciones

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Las aplicaciones de la IA en la sanidad son numerosas y diversas. Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático son dos de las mayores tendencias tecnológicas a las que asiste el mundo en este momento. El anuncio de Microsoft de la Sanidad NExT es un presagio de ello, y marca la entrada del gigante tecnológico en la investigación del cáncer.

En sus actos de prensa, el vicepresidente corporativo de Microsoft Healthcare NExt, Peter Lee dijo

"(Abordar los problemas de la sanidad) es un reto mayor. Pero creemos que la tecnología -en concreto la nube, la IA y las herramientas de colaboración y optimización empresarial- será fundamental para la transformación de la sanidad."

Otro patrón de la gran empresa tecnológica, Chris Bishop, explicó además que la atención sanitaria es diferente a la de otros sectores, y que derrotar al cáncer es el mayor dilema de esta era. Por ello, los responsables de Microsoft consideran que la aplicación de tecnologías como el aprendizaje automático y la IA en la sanidad es imprescindible para una transformación sanitaria más inteligente.

Las revisiones de los sistemas sanitarios actuales en varios países señalan que los diagnósticos erróneos y los retrasos en los tratamientos son las preocupaciones más inmediatas. Microsoft tiene previsto utilizar sistemas de aprendizaje automático, almacenamiento en la nube y herramientas de optimización empresarial para solucionar estos problemas fundamentales en los centros sanitarios. También espera avanzar en su papel en la investigación del tratamiento del cáncer, utilizando enfoques innovadores. Los expertos de Microsoft creen que el cáncer puede tratarse de forma similar a como se eliminan los virus informáticos o los fallos de software.

Estos avances nos llevan a pensar que la IA en la sanidad se convertirá en el mayor campo de innovación. Incluso algunas conferencias internacionales sobre IA y ML celebradas recientemente en Estados Unidos y China han puesto de manifiesto la inminencia de una gigantesca renovación de la sanidad digital.

Por qué es importante la IA en la sanidad

No es ningún secreto que la investigación médica es el área más crítica en la que los datos generados son enormes y de gran valor. Por lo tanto, no es de extrañar la necesidad de contar con sistemas de gestión de datos de máxima eficacia, teniendo en cuenta no sólo la seguridad de los pacientes y las normas de cumplimiento, sino también la gestión eficaz de los ensayos clínicos y los casos de emergencia. Los hospitales, las organizaciones de investigación y las sociedades de asistencia sanitaria son conscientes de las diversas formas en que la IA puede cambiar la cara de la asistencia sanitaria, tanto dentro como fuera de las organizaciones. Sin embargo, es sorprendente observar que sólo unos pocos organismos sanitarios están integrando abiertamente el aprendizaje automático y la IA en sus sistemas.

La revisión masiva de los sistemas sanitarios que la IA puede aportar en tan poco tiempo es algo de lo que se suele hablar, pero que aún no se ha visto en la realidad. Es importante que las organizaciones sanitarias se den cuenta de la capacidad de cálculo de la IA, ya que es el único campo que se está quedando atrás. Es necesario que los profesionales sanitarios discutan abiertamente todas las dimensiones en las que la IA y el ML pueden ayudar a reducir los contratiempos, como el aumento de la precisión en las entradas de datos sin intervención humana, el control de las estadísticas de los pacientes en estado crítico, etc.

1. Más datos = más potencia

Algunos de los ámbitos de la sanidad en los que el aprendizaje automático puede aportar cambios notables son la visualización de enormes registros de pruebas de laboratorio para realizar diagnósticos más rápidos y precisos y el estudio de los patrones de los datos de los pacientes para comprender mejor el pronóstico de las enfermedades. Esto mejorará la eficacia de los ensayos clínicos y ahorrará mucho tiempo a los profesionales sanitarios, ya que McKinsey Inc. informó recientemente. Esto significa que se utilizarán más estudios de investigación clínica, se desarrollarán más herramientas de visualización de datos y se necesitarán más herramientas de gestión de la nube de datos.

Esto también indica la necesidad de mejorar la automatización de los sistemas de tratamiento de datos clínicos, lo que ahorrará muchos gastos a las empresas farmacéuticas, los hospitales, los centros asistenciales y las organizaciones de investigación clínica. La razón de la mayor precisión y velocidad es que el aprendizaje automático funciona mejor de forma incremental. Cuantos más datos clínicos se introduzcan en el sistema, más preciso será el diagnóstico. Una vez que los sistemas de manejo de datos de los pacientes estén automatizados, se podrán incorporar sistemas de aprendizaje automático y las organizaciones sanitarias tendrán definitivamente procesos más fluidos.

2. Mejor previsión de las adversidades sanitarias repentinas

La Inteligencia Artificial ayuda a comprender mejor las enfermedades, a analizar las características específicas de los pacientes y a calibrar el curso del tratamiento y su eficacia. Es una poderosa herramienta para controlar la progresión de la enfermedad mediante parámetros establecidos. Una de las sorprendentes áreas de investigación del aprendizaje automático es el estudio de las enfermedades del corazón. En la actualidad, los científicos están explorando los factores de riesgo de las enfermedades cardíacas degenerativas, incluidas las predicciones de ataques cardíacos mediante las tácticas de aprendizaje automático disponibles.

Un grupo de científicos de la Universidad de Nottingham (Reino Unido) colabora con cardiólogos de la Universidad Carnegie Mellon para estudiar algoritmos de IA que permitan predecir la aparición de infartos. Sus datos de muestra consisten en pacientes con y sin prescripción de medicamentos cardiológicos. Proponen nuevas teorías para indicar los factores de riesgo de los paros cardíacos fuera de la lista habitual de parámetros, como la edad y el diagnóstico previo de enfermedades cardíacas. Un estudio tan novedoso como éste sería beneficioso a la hora de suministrar fármacos a distintas poblaciones de pacientes y también para decidir cómo se controlan las dosis de los medicamentos.

Los métodos de modelización de datos con integración de IA también pueden aplicarse al estudio del curso de la enfermedad en el caso de las enfermedades infecciosas, el VIH-SIDA y el cáncer, entre otras. De hecho, Los psiquiatras también confían sobre sistemas de IA para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades mentales. La IA ayuda a estudiar los patrones de comportamiento y a correlacionar los resultados con los informes sobre el funcionamiento del cerebro, las placas de resonancia magnética de localización y los patrones de envejecimiento celular para determinar qué tipo de enfermedades neurodegenerativas se avecinan en los pacientes.

3. La IA reducirá las lagunas en la comunicación sanitaria

El hecho de que la propia Inteligencia Artificial se haya desarrollado a partir de la inmensidad de los Big Data es abrumador y la forma en que los datos de los seres humanos se están expandiendo, la IA y el ML parecen ser la opción obvia para utilizar plenamente estos datos. Los ingenieros de IA están más involucrados en la creación de mejores herramientas para visualizar los datos médicos ahora que nunca antes y los resultados son de mayor utilidad en la ciencia del comportamiento. De hecho, en una reciente conferencia se concluyó que En 2018, más de 30% de los médicos ejecutarán herramientas de análisis cognitivo sobre los datos de los pacientes antes de correlacionar los registros médicos por paciente con los datos de laboratorio.

Sin duda, la IA ha demostrado ser la herramienta que puede cambiar la forma en que los datos fluyen dentro de los sistemas sanitarios, cómo estos datos son aplicados por los proveedores y acelerar los pasos clave en el diagnóstico del cáncer. Un grupo de científicos concluyó que el aprendizaje automático es la herramienta más poderosa para predecir la aparición de cánceres en humanos cuyos datos de TAC y RMN ya muestran lesiones considerables. Los protocolos de seguimiento de la enfermedad mortal contienen que el diagnóstico precoz es clave; si se puede utilizar el mínimo esfuerzo para predecir los tumores de forma temprana, el aprendizaje automático puede convertirse fácilmente en el orden del día para ayudar al diagnóstico del cáncer. Las funciones de aprendizaje automático en concierto con los instrumentos de diagnóstico convencionales pueden utilizarse para una mejor visualización de la progresión del cáncer y del funcionamiento de la maquinaria nuclear. Pero el punto en el que el ML crea el efecto es en la aplicabilidad de los datos sin ningún retraso. Los sistemas sanitarios necesitan esta eficacia, necesitan este aumento exponencial de la facilidad de uso y de comunicación, y la Inteligencia Artificial es, con mucho, la forma más eficaz de conseguirlo.

Un nuevo comienzo para la sanidad

No hace mucho tiempo, la Inteligencia Artificial se promocionaba como el nuevo horizonte de la tecnología y el cenit de la eficiencia en el procesamiento de la información, pero ahora la IA es definitivamente mucho más que eso. Desde la aparición de un sistema de IA en toda regla en 2010, IBM Watson, hasta el Healthcare NExT de este año, la importancia de la IA ha tenido un ascenso meteórico. La inteligencia y la eficacia de esta tecnología marcan esencialmente el hecho de que la IA en la sanidad tiene un futuro brillante por delante. En la actualidad, IBM Watson integra en su interfaz soluciones de genómica y oncología que se aplican para acelerar el acceso a una mejor asistencia sanitaria al ser el puente de comunicación más potente y eficaz. Ayuda al paciente a acceder a los conocimientos e información clínica de forma más interactiva. Ha aumentado la sensibilidad a las preocupaciones del paciente, ha mejorado la comprensión de la relevancia y ha reducido la velocidad de procesamiento de la información a una décima de millonésima de segundo.

Las principales empresas de investigación de mercado, como Frost and Sullivan, han predicho la rápida expansión de los sistemas de IA en la sanidad, incluso para las pequeñas y medianas empresas. Incluso Microsoft Lee reciente declaración secunda eso, ya que Microsoft pretende "ayudar a cada humano y empresa a experimentar las soluciones de IA más rompedoras" para tener un futuro más saludable. Bernard Marr, el colaborador de salud de Forbes, escribió "De enfermedad del hígado a cáncer e incluso psicosis y esquizofreniaLos algoritmos de IA están cambiando el juego en términos de diagnóstico de enfermedades". "Por lo tanto, no está muy lejos el momento en que interactuemos con bots para conocer el estado de las citas médicas en una clínica cercana e incluso los estudiantes de medicina manejen sistemas de aprendizaje automático para completar pequeñas tareas dentro de la OT. Así que los estudiantes de medicina aprenderán más sobre ciencias de los datos y los ingenieros codificarán más para los sistemas de aprendizaje automático evolucionados, ¡lo más importante!

Bueno, ¡acabamos de empezar!

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Sobre el autor

Mahasweta es una escritora médica y comunicadora científica independiente, con experiencia en la creación de documentos técnicos, entradas de blog y artículos de noticias. Es una biotecnóloga de corazón con experiencia en investigación en ingeniería de tejidos, dispositivos de imagen médica y microbiología industrial. Se licenció en Ingeniería Biomédica en el Instituto de Tecnología de Vellore y ha sido editora de publicaciones de revistas de Elsevier, Wolters Kluwer Health y la Royal Society for Chemistry.

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