{"id":2636,"date":"2017-11-15T15:48:07","date_gmt":"2017-11-15T15:48:07","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=2636"},"modified":"2018-09-06T07:10:10","modified_gmt":"2018-09-06T07:10:10","slug":"ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/","title":{"rendered":"La IA en la sanidad: 3 principales beneficios y aplicaciones"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f629b335b4c\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f629b335b4c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\" title=\"&quot;(Abordar los problemas de la sanidad) es un reto mayor. Pero creemos que la tecnolog\u00eda -en concreto la nube, la IA y las herramientas de colaboraci\u00f3n y optimizaci\u00f3n empresarial- ser\u00e1 fundamental para la transformaci\u00f3n de la sanidad.&quot;\">\"(Abordar los problemas de la sanidad) es un reto mayor. Pero creemos que la tecnolog\u00eda -en concreto la nube, la IA y las herramientas de colaboraci\u00f3n y optimizaci\u00f3n empresarial- ser\u00e1 fundamental para la transformaci\u00f3n de la sanidad.\"<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#Why_AI_in_Healthcare_Matters\" title=\"Por qu\u00e9 es importante la IA en la sanidad\">Por qu\u00e9 es importante la IA en la sanidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#1_More_Data_More_Power\" title=\"1. M\u00e1s datos = m\u00e1s potencia\">1. M\u00e1s datos = m\u00e1s potencia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\" title=\"2. Mejor previsi\u00f3n de las adversidades sanitarias repentinas\">2. Mejor previsi\u00f3n de las adversidades sanitarias repentinas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\" title=\"3. La IA reducir\u00e1 las lagunas en la comunicaci\u00f3n sanitaria\">3. La IA reducir\u00e1 las lagunas en la comunicaci\u00f3n sanitaria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ai-en-sanidad-3-principales-beneficios-y-aplicaciones\/#A_New_Beginning_For_Healthcare\" title=\"Un nuevo comienzo para la sanidad\">Un nuevo comienzo para la sanidad<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Las aplicaciones de la IA en la sanidad son numerosas y diversas. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\">Inteligencia Artificial<\/a> y el aprendizaje autom\u00e1tico son dos de las mayores tendencias tecnol\u00f3gicas a las que asiste el mundo en este momento. El anuncio de Microsoft de la <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sanidad NExT<\/a> es un presagio de ello, y marca la entrada del gigante tecnol\u00f3gico en la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer.<\/p>\n<p>En sus actos de prensa, el vicepresidente corporativo de Microsoft Healthcare NExt, <a href=\"https:\/\/www.healthvault.com\/en-us\/blog\/2017\/02\/07\/power-cloud-ai-make-difference-healthcare\/\">Peter Lee dijo<\/a><\/p>\n<h6><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\"><\/span><em>\"(Abordar los problemas de la sanidad) es un reto mayor. Pero creemos que la tecnolog\u00eda -en concreto la nube, la IA y las herramientas de colaboraci\u00f3n y optimizaci\u00f3n empresarial- ser\u00e1 fundamental para la transformaci\u00f3n de la sanidad.\"<\/em><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h6>\n<p>Otro patr\u00f3n de la gran empresa tecnol\u00f3gica, Chris Bishop, explic\u00f3 adem\u00e1s que la atenci\u00f3n sanitaria es diferente a la de otros sectores, y que derrotar al c\u00e1ncer es el mayor dilema de esta era. Por ello, los responsables de Microsoft consideran que la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas como el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA en la sanidad es imprescindible para una transformaci\u00f3n sanitaria m\u00e1s inteligente.<\/p>\n<p>Las revisiones de los sistemas sanitarios actuales en varios pa\u00edses se\u00f1alan que los diagn\u00f3sticos err\u00f3neos y los retrasos en los tratamientos son las preocupaciones m\u00e1s inmediatas. Microsoft tiene previsto utilizar sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico, almacenamiento en la nube y herramientas de optimizaci\u00f3n empresarial para solucionar estos problemas fundamentales en los centros sanitarios. Tambi\u00e9n espera avanzar en su papel en la investigaci\u00f3n del tratamiento del c\u00e1ncer, utilizando enfoques innovadores. Los expertos de Microsoft creen que el c\u00e1ncer puede tratarse de forma similar a como se eliminan los virus inform\u00e1ticos o los fallos de software.<\/p>\n<p>Estos avances nos llevan a pensar que la IA en la sanidad se convertir\u00e1 en el mayor campo de innovaci\u00f3n. Incluso algunas conferencias internacionales sobre IA y ML celebradas recientemente en Estados Unidos y China han puesto de manifiesto la inminencia de una gigantesca renovaci\u00f3n de la sanidad digital.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_AI_in_Healthcare_Matters\"><\/span>Por qu\u00e9 es importante la IA en la sanidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>No es ning\u00fan secreto que la investigaci\u00f3n m\u00e9dica es el \u00e1rea m\u00e1s cr\u00edtica en la que los datos generados son enormes y de gran valor. Por lo tanto, no es de extra\u00f1ar la necesidad de contar con sistemas de gesti\u00f3n de datos de m\u00e1xima eficacia, teniendo en cuenta no s\u00f3lo la seguridad de los pacientes y las normas de cumplimiento, sino tambi\u00e9n la gesti\u00f3n eficaz de los ensayos cl\u00ednicos y los casos de emergencia. Los hospitales, las organizaciones de investigaci\u00f3n 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 s\u00f3lo unos pocos organismos sanitarios est\u00e1n integrando abiertamente el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA en sus sistemas.<\/p>\n<p>La revisi\u00f3n masiva de los sistemas sanitarios que la IA puede aportar en tan poco tiempo es algo de lo que se suele hablar, pero que a\u00fan no se ha visto en la realidad. Es importante que las organizaciones sanitarias se den cuenta de la capacidad de c\u00e1lculo de la IA, ya que es el \u00fanico campo que se est\u00e1 quedando atr\u00e1s. 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 precisi\u00f3n en las entradas de datos sin intervenci\u00f3n humana, el control de las estad\u00edsticas de los pacientes en estado cr\u00edtico, etc.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_More_Data_More_Power\"><\/span>1. M\u00e1s datos = m\u00e1s potencia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Algunos de los \u00e1mbitos de la sanidad en los que el aprendizaje autom\u00e1tico puede aportar cambios notables son la visualizaci\u00f3n de enormes registros de pruebas de laboratorio para realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos y precisos y el estudio de los patrones de los datos de los pacientes para comprender mejor el pron\u00f3stico de las enfermedades. Esto mejorar\u00e1 la eficacia de los ensayos cl\u00ednicos y ahorrar\u00e1 mucho tiempo a los profesionales sanitarios, ya que <a href=\"http:\/\/mckinsey.pl\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/AI-revolution_McKinsey_Forbes_EN.pdf\">McKinsey Inc.<\/a> inform\u00f3 recientemente. Esto significa que se utilizar\u00e1n m\u00e1s estudios de investigaci\u00f3n cl\u00ednica, se desarrollar\u00e1n m\u00e1s herramientas de visualizaci\u00f3n de datos y se necesitar\u00e1n m\u00e1s herramientas de gesti\u00f3n de la nube de datos.<\/p>\n<p>Esto tambi\u00e9n indica la necesidad de mejorar la automatizaci\u00f3n de los sistemas de tratamiento de datos cl\u00ednicos, lo que ahorrar\u00e1 muchos gastos a las empresas farmac\u00e9uticas, los hospitales, los centros asistenciales y las organizaciones de investigaci\u00f3n cl\u00ednica. La raz\u00f3n de la mayor precisi\u00f3n y velocidad es que el aprendizaje autom\u00e1tico funciona mejor de forma incremental. Cuantos m\u00e1s datos cl\u00ednicos se introduzcan en el sistema, m\u00e1s preciso ser\u00e1 el diagn\u00f3stico. Una vez que los sistemas de manejo de datos de los pacientes est\u00e9n automatizados, se podr\u00e1n incorporar sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico y las organizaciones sanitarias tendr\u00e1n definitivamente procesos m\u00e1s fluidos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\"><\/span>2. Mejor previsi\u00f3n de las adversidades sanitarias repentinas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Inteligencia Artificial<\/a> aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.<\/p>\n<p>Un grupo de cient\u00edficos de la Universidad de Nottingham (Reino Unido) colabora con cardi\u00f3logos de la Universidad Carnegie Mellon para estudiar algoritmos de IA que permitan predecir la aparici\u00f3n de infartos. Sus datos de muestra consisten en pacientes con y sin prescripci\u00f3n de medicamentos cardiol\u00f3gicos. Proponen nuevas teor\u00edas para indicar los factores de riesgo de los paros card\u00edacos fuera de la lista habitual de par\u00e1metros, como la edad y el diagn\u00f3stico previo de enfermedades card\u00edacas. Un estudio tan novedoso como \u00e9ste ser\u00eda beneficioso a la hora de suministrar f\u00e1rmacos a distintas poblaciones de pacientes y tambi\u00e9n para decidir c\u00f3mo se controlan las dosis de los medicamentos.<\/p>\n<p>Los m\u00e9todos de modelizaci\u00f3n de datos con integraci\u00f3n de IA tambi\u00e9n pueden aplicarse al estudio del curso de la enfermedad en el caso de las enfermedades infecciosas, el VIH-SIDA y el c\u00e1ncer, entre otras. De hecho, <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/bernardmarr\/2017\/10\/09\/the-amazing-ways-how-artificial-intelligence-and-machine-learning-is-used-in-healthcare\/#53417f1c8021\">Los psiquiatras tambi\u00e9n conf\u00edan<\/a> sobre sistemas de IA para el diagn\u00f3stico y pron\u00f3stico 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 magn\u00e9tica de localizaci\u00f3n y los patrones de envejecimiento celular para determinar qu\u00e9 tipo de enfermedades neurodegenerativas se avecinan en los pacientes.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\"><\/span>3. La IA reducir\u00e1 las lagunas en la comunicaci\u00f3n sanitaria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>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 est\u00e1n expandiendo, la IA y el ML parecen ser la opci\u00f3n obvia para utilizar plenamente estos datos. Los ingenieros de IA est\u00e1n m\u00e1s involucrados en la creaci\u00f3n de mejores herramientas para visualizar los datos m\u00e9dicos ahora que nunca antes y los resultados son de mayor utilidad en la ciencia del comportamiento. De hecho, en una reciente conferencia<a href=\"https:\/\/healthcareconferencenetwork.com\/machine-learning-healthcare\/\"> se concluy\u00f3 que <\/a>En 2018, m\u00e1s de 30% de los m\u00e9dicos ejecutar\u00e1n herramientas de an\u00e1lisis cognitivo sobre los datos de los pacientes antes de correlacionar los registros m\u00e9dicos por paciente con los datos de laboratorio.<\/p>\n<p>Sin duda, la IA ha demostrado ser la herramienta que puede cambiar la forma en que los datos fluyen dentro de los sistemas sanitarios, c\u00f3mo estos datos son aplicados por los proveedores y acelerar los pasos clave en el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer. Un grupo de cient\u00edficos concluy\u00f3 que el aprendizaje autom\u00e1tico es la herramienta m\u00e1s poderosa para <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\">predecir la aparici\u00f3n de c\u00e1nceres<\/a> en humanos cuyos datos de TAC y RMN ya muestran lesiones considerables. Los protocolos de seguimiento de la enfermedad mortal contienen que el diagn\u00f3stico precoz es clave; si se puede utilizar el m\u00ednimo esfuerzo para predecir los tumores de forma temprana, el aprendizaje autom\u00e1tico puede convertirse f\u00e1cilmente en el orden del d\u00eda para ayudar al diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer. Las funciones de aprendizaje autom\u00e1tico en concierto con los instrumentos de diagn\u00f3stico convencionales pueden utilizarse para una mejor visualizaci\u00f3n de la progresi\u00f3n del c\u00e1ncer 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 ning\u00fan retraso. Los sistemas sanitarios necesitan esta eficacia, necesitan este aumento exponencial de la facilidad de uso y de comunicaci\u00f3n, y la Inteligencia Artificial es, con mucho, la forma m\u00e1s eficaz de conseguirlo.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_New_Beginning_For_Healthcare\"><\/span>Un nuevo comienzo para la sanidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>No hace mucho tiempo, la Inteligencia Artificial se promocionaba como el nuevo horizonte de la tecnolog\u00eda y el cenit de la eficiencia en el procesamiento de la informaci\u00f3n, pero ahora la IA es definitivamente mucho m\u00e1s que eso. Desde la aparici\u00f3n de un sistema de IA en toda regla en 2010, IBM Watson, hasta el Healthcare NExT de este a\u00f1o, la importancia de la IA ha tenido un ascenso mete\u00f3rico. La inteligencia y la eficacia de esta tecnolog\u00eda 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 gen\u00f3mica y oncolog\u00eda que se aplican para acelerar el acceso a una mejor asistencia sanitaria al ser el puente de comunicaci\u00f3n m\u00e1s potente y eficaz. Ayuda al paciente a acceder a los conocimientos e informaci\u00f3n cl\u00ednica de forma m\u00e1s interactiva. Ha aumentado la sensibilidad a las preocupaciones del paciente, ha mejorado la comprensi\u00f3n de la relevancia y ha reducido la velocidad de procesamiento de la informaci\u00f3n a una d\u00e9cima de millon\u00e9sima de segundo.<\/p>\n<p>Las principales empresas de investigaci\u00f3n de mercado, como Frost and Sullivan, han predicho la r\u00e1pida expansi\u00f3n de los sistemas de IA en la sanidad, incluso para las peque\u00f1as y medianas empresas. <a href=\"https:\/\/futurism.com\/microsoft-ai-machine-learning-discover-cure-cancer\/\">Incluso Microsoft<\/a> Lee reciente declaraci\u00f3n secunda eso, ya que Microsoft pretende \"ayudar a cada humano y empresa a experimentar las soluciones de IA m\u00e1s rompedoras\" para tener un futuro m\u00e1s saludable. Bernard Marr, el colaborador de salud de Forbes, escribi\u00f3 \"De\u00a0<a href=\"http:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7977023\/?part=1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">enfermedad del h\u00edgado<\/a>\u00a0a\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/604339\/million-dollar-prize-hints-at-how-machine-learning-may-someday-spot-cancer\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">c\u00e1ncer<\/a>\u00a0e incluso\u00a0<a href=\"http:\/\/www.hitachi.eu\/en-gb\/social-innovation-stories\/health\/machine-learning-whats-diagnosis\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">psicosis y esquizofrenia<\/a>Los algoritmos de IA est\u00e1n cambiando el juego en t\u00e9rminos de diagn\u00f3stico de enfermedades\". \"Por lo tanto, no est\u00e1 muy lejos el momento en que interactuemos con bots para conocer el estado de las citas m\u00e9dicas en una cl\u00ednica cercana e incluso los estudiantes de medicina manejen sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico para completar peque\u00f1as tareas dentro de la OT. As\u00ed que los estudiantes de medicina aprender\u00e1n m\u00e1s sobre ciencias de los datos y los ingenieros codificar\u00e1n m\u00e1s para los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico evolucionados, \u00a1lo m\u00e1s importante!<\/p>\n<p>Bueno, \u00a1acabamos de empezar!<\/p>\n<p>______________________<\/p>\n<p>Necesidad de consultar a un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI<\/a> o experto en salud? P\u00f3ngase en contacto con un cient\u00edfico doctorado en <a href=\"http:\/\/kolabtree.com\/find-an-expert?utm_source=blog_AIhealthcare\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las aplicaciones de la IA en la sanidad son numerosas y diversas. La inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son dos de las mayores tendencias tecnol\u00f3gicas a las que asiste el mundo en este momento. 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