El futuro de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria

La inteligencia artificial ha desempeñado un papel crucial en diversas industrias durante décadas. Sin embargo, solo recientemente ha comenzado a ocupar un lugar destacado en el campo de la asistencia sanitaria. Según Frost & Sullivan, se espera que los sistemas de inteligencia artificial sean una industria de 6000 millones de dólares para el año 202Además, una revisión reciente de McKinsey predijo que la atención sanitaria sería una de las cinco principales industrias con más de 50 casos de uso que involucrarían inteligencia artificial, con más de 1000 millones de dólares ya recaudados en capital de inicio. Con un crecimiento tan exponencial, ¿qué significa esto para tu organización? ¿Cómo puedes beneficiarte al máximo de esta tecnología transformadora?

Índice
  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. ¿Cómo se utiliza actualmente la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?
  3. ¿Cuáles son los desafíos de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?
  4. Perspectivas futuras para la inteligencia artificial

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se conceptualizó por primera vez en la década de 1950 con el objetivo de permitir que una máquina o computadora piense y aprenda como los seres humanos. Empresas como Facebook (por ejemplo, reconocimiento de personas en una foto) y Google (por ejemplo, sugerencias de búsqueda o identificación de la ruta más rápida para conducir) utilizan ampliamente la inteligencia artificial. Sin embargo, en el campo de la asistencia sanitaria, la inteligencia artificial solo ha dado pequeños pasos hacia una oportunidad vasta y multidimensional.

¿Cómo se utiliza actualmente la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?

Existen diversas capacidades en las que la inteligencia artificial está emergiendo como un cambio de juego en la industria de la asistencia sanitaria. A continuación, se presentan algunos ejemplos de uso en la actualidad:

  • Radiología: Se están desarrollando soluciones de inteligencia artificial para automatizar el análisis y diagnóstico de imágenes. Esto puede ayudar a resaltar áreas de interés en una exploración a un radiólogo, para impulsar la eficiencia y reducir los errores humanos. También existe la oportunidad de soluciones completamente automatizadas, que puedan leer e interpretar automáticamente una exploración sin supervisión humana, lo que podría permitir una interpretación instantánea en áreas con poca cobertura o fuera del horario laboral. Las demostraciones recientes de una mejora en la detección de tumores en resonancias magnéticas y tomografías computarizadas están ilustrando el progreso hacia nuevas oportunidades para la prevención del cáncer. Mientras tanto, una empresa en Estados Unidos ya ha obtenido la aprobación de la FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos) para una plataforma impulsada por inteligencia artificial que analiza e interpreta imágenes de resonancia magnética cardíaca.
  • Descubrimiento de medicamentos: Se están desarrollando soluciones de inteligencia artificial para identificar nuevas terapias potenciales a partir de bases de datos masivas de información sobre medicamentos existentes, que podrían ser rediseñados para combatir amenazas críticas como el virus del Ébola. Esto podría mejorar la eficiencia y la tasa de éxito en el desarrollo de medicamentos, acelerando el proceso de lanzamiento de nuevos fármacos en respuesta a enfermedades mortales.
  • Identificación de riesgos en pacientes: Al analizar grandes cantidades de datos históricos de pacientes, las soluciones de inteligencia artificial pueden brindar apoyo en tiempo real a los médicos para ayudar a identificar a los pacientes en riesgo. Un punto focal actual incluye los riesgos de reingreso hospitalario, y destacar a los pacientes que tienen una mayor probabilidad de regresar al hospital dentro de los 30 días posteriores al alta. Varias empresas y sistemas de salud están desarrollando soluciones basadas en los datos del historial clínico de los pacientes, impulsados en parte por el creciente rechazo de los pagadores a cubrir los costos de hospitalización asociados con el reingreso. Otro trabajo reciente ha demostrado la capacidad de predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular basándose únicamente en una imagen fija de la retina del paciente.
  • Atención primaria y triaje: Varias organizaciones están trabajando en soluciones directas para pacientes para el triaje y la provisión de consejos a través de interacciones por voz o chat. Esto proporciona un acceso rápido y escalable para preguntas básicas y problemas médicos. Esto podría ayudar a evitar visitas innecesarias al médico de cabecera, reduciendo la creciente demanda de proveedores de atención primaria, y proporcionar orientación básica que de otra manera no estaría disponible para poblaciones en áreas remotas o con poca cobertura. Si bien el concepto es claro, estas soluciones aún necesitan una validación independiente sustancial para demostrar la seguridad y eficacia del paciente.

¿Cuáles son los desafíos de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?

Para que una solución de inteligencia artificial tenga éxito, requiere una gran cantidad de datos de pacientes para entrenar y optimizar el rendimiento de los algoritmos. En el campo de la asistencia sanitaria, el acceso a estos conjuntos de datos plantea una amplia gama de problemas:

  • Privacidad del paciente y ética de la propiedad de datos: El acceso a los registros médicos personales está estrictamente protegido. En los últimos años, el intercambio de datos entre hospitales y empresas de inteligencia artificial ha generado controversia, planteando varias preguntas éticas:
    • ¿Quién posee y controla los datos de los pacientes necesarios para desarrollar una nueva solución de inteligencia artificial?
    • ¿Deben permitirse a los hospitales proporcionar (o vender) grandes cantidades de datos de sus pacientes, incluso si están desidentificados, a empresas de inteligencia artificial de terceros?
    • ¿Cómo se pueden proteger los derechos de privacidad de los pacientes?
    • ¿Cuáles son las consecuencias (si las hay) en caso de una violación de seguridad?
    • ¿Cuál será el impacto de nuevas regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, que incluye el derecho de una persona a eliminar sus datos personales en ciertas circunstancias, y cuya no conformidad puede generar multas millonarias?
  • Calidad y usabilidad de los datos: En otras industrias, los datos son generalmente confiables y se miden con precisión, como los sensores de motores de aviones o los datos de ubicación y velocidad de los automóviles para predecir el tráfico en las carreteras. En el campo de la asistencia sanitaria, los datos pueden ser subjetivos y a menudo inexactos, debido a problemas como:
    • Las notas de los médicos en los registros médicos electrónicos son no estructuradas y pueden ser difíciles de interpretar y procesar.
    • Inexactitud de los datos: un paciente puede estar registrado como no fumador, pero ¿acaso no admitió que no había podido dejar de fumar?
    • Las fuentes de datos están fragmentadas entre muchos proveedores de servicios, lo que dificulta capturar un perfil completo y una amplia gama de determinantes de la salud de un paciente.
  • Regulaciones en constante evolución: Desarrollar regulaciones para una tecnología basada en la nube y en constante evolución presenta desafíos obvios. ¿Cómo se puede proteger a los pacientes? ¿Cómo se puede proporcionar una supervisión regulatoria adecuada a una solución que está en constante aprendizaje y evolución, en lugar de ser un dispositivo médico distintivo y controlado por versiones? Para las soluciones de inteligencia artificial que implican interacciones directas con pacientes sin supervisión médica (como herramientas de atención primaria basadas en chat), surge la pregunta de si la tecnología es un practicante de medicina en lugar de simplemente un dispositivo. En este caso, ¿será necesario obtener algún tipo de licencia médica para operar y un consejo médico nacional estaría de acuerdo en otorgar esta licencia?
  • Adopción por parte de los usuarios: La falta del contacto humano al interactuar con un médico puede ser un obstáculo para la utilización de este tipo de herramientas. ¿Están dispuestos los pacientes a confiar en un diagnóstico realizado por un algoritmo de software en lugar de un médico? Mientras tanto, ¿los médicos están dispuestos a adoptar estas nuevas soluciones? En una industria que todavía utiliza ampliamente el fax, puede ser poco realista esperar tasas de adopción rápidas más allá de los estudios de concepto.

Perspectivas futuras para la inteligencia artificial

Las mejores oportunidades para la inteligencia artificial en el campo de la asistencia sanitaria en los próximos años son los modelos híbridos, donde los médicos reciben apoyo en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la identificación de factores de riesgo, pero siguen siendo los responsables finales del cuidado del paciente. Esto resultará en una adopción más rápida por parte de los proveedores de atención sanitaria al mitigar el riesgo percibido y comenzar a ofrecer mejoras medibles en los resultados del paciente y la eficiencia operativa a gran escala.

Con una gran cantidad de desafíos por superar, impulsados por factores bien documentados como el envejecimiento de la población y el aumento de las tasas de enfermedades crónicas, la necesidad de nuevas soluciones innovadoras en el campo de la asistencia sanitaria es evidente.

el futuro de la inteligencia artificial en asistencia sanitaria - Cómo la inteligencia artificial cambiará el futuro de la atención sanitaria

Las soluciones impulsadas por inteligencia artificial han dado pequeños pasos para abordar problemas clave, pero aún no han logrado un impacto general significativo en la industria de la asistencia sanitaria a nivel global, a pesar de la atención mediática sustancial que ha recibido. Si se pueden abordar varios desafíos clave en los próximos años, la inteligencia artificial podría desempeñar un papel principal en el funcionamiento de los sistemas de atención sanitaria del futuro, mejorando los recursos clínicos y garantizando resultados óptimos para los pacientes.

Como dijo Bill Gates en 1996: siempre sobreestimamos el cambio que ocurrirá en los próximos dos años y subestimamos el cambio que ocurrirá en los próximos diez años.

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