IA en el cuidado de la salud: los desafíos de la implementación y la adopción

No sorprende a nadie que la industria de la salud esté luchando en este momento.

Con una escasez de trabajadores cada vez mayor , la desconfianza en el sistema y la creciente demanda de un servicio de calidad, la industria necesita desesperadamente soluciones.

Durante años, la gente ha estado hablando de las implicaciones revolucionarias que la Inteligencia Artificial (IA) podría tener para la atención médica, pero a medida que muchas industrias avanzan con la adopción de la IA, el sector de la atención médica ha tardado en actuar.

¿Es todo sólo hablar, entonces? ¿Es la IA realmente la respuesta a los problemas de la atención médica?

Beneficios de la adopción de IA

Desde la simplificación de procesos tediosos hasta su eliminación por completo, la adopción de IA puede brindar numerosos beneficios a los proveedores de atención médica.

El beneficio más obvio es una mayor eficiencia : los flujos de trabajo impulsados ​​por IA están diseñados para brindar velocidad, precisión y eficiencia, lo que permite a los profesionales de la salud concentrar su tiempo y energía en los aspectos centrales de la atención al paciente en lugar del papeleo. Al automatizar ciertos procesos, se pueden recopilar más datos de forma rápida y precisa, lo que proporciona una mejor comprensión de lo que sucede en la salud de un paciente.

(Fuente: DNV )

Esto nos lleva al segundo beneficio: conocimientos basados ​​en IA. Al recopilar datos de múltiples fuentes, la IA puede proporcionar a los profesionales de la salud mejor información para la toma de decisiones y ayudarlos a identificar patrones, lo que podría ser útil para predecir cómo progresan las enfermedades y cómo podrían funcionar los tratamientos.

Finalmente, al automatizar tareas mundanas, la IA puede liberar tiempo para que los profesionales de la salud se concentren en proyectos más complejos y lentos. Esto tiene enormes implicaciones si consideramos el exceso de trabajo y la falta de personal de muchos centros de salud.

La disminución del riesgo de agotamiento es lo de menos. Sin tareas administrativas mundanas que obstruyan su flujo de trabajo, es mucho más probable que los trabajadores se involucren en sus deberes, disfrutentrabajandoy puedan ejercer un mayor grado de creatividad y empatía, lo que lleva a un mayor nivel de atención de calidad para los pacientes.

Entonces, ¿por qué la adopción de la IA ha sido tan lenta en el sector de la salud?

Hay muchas consideraciones a tener en cuenta cuando se trata de adoptar nuevas tecnologías en un campo como la industria de la salud.

Por ejemplo…

Complejidad de la integración en los flujos de trabajo existentes

La introducción de nueva tecnología en los sistemas establecidos requiere una planificación y pruebas cuidadosas. Y la tecnología revolucionaria como la IA puede ser difícil de trabajar e integrar en los flujos de trabajo existentes, lo que puede hacer que los inversores se muestren reacios a comprometerse a realizar el cambio.

(Fuente: DNV )

La industria de la salud también se basa en un sistema complejo de redes, como los seguros y los programas gubernamentales. Cualquier cambio aguas arriba en un proceso tiene el potencial de interrumpir los flujos de trabajo para otras partes de la red, y con tantas partes interesadas para consultar, poner en marcha un plan puede ser un desafío.

El software complementario y las innovaciones que funcionan con IA son fundamentales para la adopción generalizada de IA en la industria de la salud y, si bien existe interés en la tecnología, el desarrollo se ha centrado principalmente en hospitales de grandes ciudades y empresas de atención médica más grandes. Y sí, estas son las instituciones que están contratando activamente a expertos en IA.

Limitaciones de datos y preocupaciones

El acceso a los datos es un gran factor limitante cuando se trata de hasta dónde puede llegar la tecnología de IA . Dado que los datos médicos son notoriamente difíciles de recopilar y acceder, los datos disponibles para el entrenamiento de la IA no pueden ser representativos de la población general. Estos datos limitados también deben procesarse, filtrarse y calificarse, lo cual es un proceso que requiere mucho tiempo.

(Fuente: IDC )

Además, existen preocupaciones sobre qué tipo de datos retiene una IA. La privacidad del paciente es, por supuesto, una prioridad cuando se trata de la retención de datos. Sin embargo, esto significa que la tecnología de seguridad debe desarrollarse para mantenerse al día con las soluciones de IA que avanzan rápidamente y las necesidades en constante cambio de los proveedores de atención médica.

Con todo, actualmente hay una falta general de...

Confianza

En el centro de la reticencia a adoptar la IA se encuentra una profunda falta de confianza tanto en su utilidad, su potencial y las medidas de seguridad que pueden frenar sus escollos.

(Fuente: Internet de los Negocios )

Las preocupaciones éticas y regulatorias pesan mucho en el proceso de toma de decisiones cuando se trata de introducir la IA en la atención médica. Las preguntas sobre si una IA podrá o no tomar decisiones con la misma precisión que un ser humano y las preocupaciones de que los datos incorrectos puedan conducir a resultados no deseados han hecho que las partes interesadas se detengan antes de invertir en soluciones de IA.

El proceso de obtención de la aprobación reglamentaria puede llevar mucho tiempo y, dado que la tecnología es tan nueva, muchas consideraciones de privacidad y responsabilidad aún no se han cubierto por completo en la legislación existente.

Además de eso, a muchos les preocupa el sesgo algorítmico y cómo los modelos de IA podrían verse afectados por prejuicios preexistentes. En un campo tan sensible como el de la atención médica, los sesgos sociales que la IA refleja inadvertidamente podrían ser motivo de gran preocupación.

Crecen los pedidos de transparencia en el proceso de desarrollo y una mayor inversión en investigación ética de IA. Pero la industria aún está muy lejos de tener algún tipo de supervisión integral.

Resistencia al cambio

No se puede pasar por alto la renuencia humana natural a adoptar el cambio. La industria de la salud se basa en la tradición, y muchas partes interesadas dudan en invertir en nueva tecnología que podría interrumpir los flujos de trabajo establecidos y requerir un conjunto completamente nuevo de habilidades.

Y aunque los trabajadores de primera línea que están desesperados por encontrar una solución a sus crecientes cargas de trabajo a menudo están ansiosos por probar nuevas tecnologías, puede ser difícil de vender para la alta gerencia que es más reacia al riesgo cuando existe un potencial tan grande de interrupción.

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Ejemplos de adopción exitosa de IA en el cuidado de la salud

A pesar de los muchos desafíos, algunos han aceptado el cambio tanto a nivel nacional como internacional, de manera pequeña y radical.

Uso de IA para la automatización de la escritura médica

Así como las herramientas de redacción de contenido de IA como Hubspot y ChatGPT se utilizan en diversas industrias como el marketing, también se utilizan en el cuidado de la salud para generar contenido como informes de pacientes, descripciones de productos, artículos y resúmenes médicos.

Un estudio de caso interesante de esto es cómo Pharmeasy, una startup india que ofrece medicamentos en línea, soluciones de telesalud y servicios de diagnóstico, aumentó el tráfico orgánico en un 60 % mediante el uso de escritura de IA.

Uso de IA para identificar tejido canceroso

En el Instituto de Investigación Metodista de Houston, los investigadores han utilizado tecnología de IA para interpretar mamografías. Han desarrollado un software basado en tecnología de IA que ayuda a procesar las historias clínicas de los pacientes con un 99 % de precisión y 30 veces más rápido que la velocidad humana .

El equipo de investigación tiene como objetivo que su software sea utilizado por médicos que podrán evaluar los factores de riesgo de los pacientes con mayor precisión y reducir la cantidad de resultados de mamografías falsos positivos. Esperan que esto, a su vez, reduzca la cantidad de biopsias innecesarias e incómodas que se realizan.

Uso de enfermeras virtuales para obtener mejores resultados para los pacientes

Tanto la UCSF como el NHS del Reino Unido se han asociado con Sensely , una empresa de desarrollo de tecnología de IA, y su IA conversacional "Molly".

(Fuente: Sensely )

Disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la aplicación puede comunicarse con los pacientes en su propio tiempo y responder cualquier pregunta que puedan tener sobre su tratamiento. La aplicación también puede monitorear el estado de ánimo de los pacientes y cualquier efecto secundario que puedan estar experimentando debido al tratamiento o la medicación. Estos datos, junto con los datos de otros dispositivos integrados del paciente, se pueden agregar a un registro médico, brindando a los médicos historias clínicas más precisas en las que basar los diagnósticos.

Apoyo a pacientes con demencia con reconocimiento facial AI

Los pacientes que sufren demencia de moderada a grave tienen problemas para comunicar la incomodidad o el dolor a sus cuidadores. Pero al usar una herramienta llamada PainChek, los cuidadores de Dementia Support Australia podrán saber si sus pacientes tienen dolor y brindarles la atención que necesitan.

(Fuente: PainChek )

La herramienta funciona ejecutando un análisis de 10 segundos en la cara de un paciente y evaluando las expresiones relacionadas con el dolor, como cejas bajas, párpados apretados o arrugas leves en la nariz. PainChek proporciona a los consultores de Dementia Support Australia una forma más confiable de evaluar el dolor en pacientes con demencia, que es menos invasiva, angustiosa y más eficiente que los métodos anteriores.

intimidado? Empieza pequeño.

La adopción de la IA no es un proceso de todo o nada. Comenzar la transición implica pequeños pasos incrementales.

Un lugar común para comenzar es migrar sus sistemas al almacenamiento en la nube en lugar de un software antiguo que puede ser costoso de actualizar y mantener. También es necesario un plan para optimizar, recopilar y calificar los datos a fin de sentar las bases para utilizar estos datos con el tiempo. Establecer el marco para los estándares éticos y de privacidad también debe ser una prioridad.

Finalmente, comience a educar tanto a los proveedores como a los pacientes sobre los beneficios de la tecnología de IA en el cuidado de la salud para ayudar a generar confianza en la tecnología y hacer que las personas se sumen a su visión de un sistema de salud más inteligente. Asegúreles que la tecnología se está utilizando para complementar y mejorar la atención que reciben en lugar de reemplazarla.

Al introducir lenta pero intencionalmente la tecnología de inteligencia artificial en la atención médica, los proveedores pueden facilitar la transición para los inversores y trabajadores nerviosos, lo que aumenta las posibilidades de una adopción exitosa. Así que respira hondo y saca tu lápiz y papel. Es hora de empezar a planificar.