Cómo puede ser beneficiosa la aplicación de la IA en el cuidado de la salud

La inteligencia artificial (IA) ya no es solo una palabra de moda utilizada en las películas de ciencia ficción; ahora tiene aplicaciones del mundo real. Hoy en día, la tecnología se utiliza para el análisis predictivo, la ciencia de datos y el procesamiento informático móvil. La gran pregunta, sin embargo, es cómo la aplicación de la IA en el cuidado de la salud puede ser beneficiosa y qué hitos puede alcanzar en el futuro.

Las tecnologías de IA tienen la reputación de ser eventualmente autosuficientes. Si bien aún pueden faltar muchos años para esto, su iteración actual ya brinda mucha utilidad a todas las partes interesadas.

Hoy, analizaremos más de cerca el uso de la IA en la industria de la salud. También discutiremos sus casos de uso específicos que han permitido a los profesionales de la salud brindar mejores diagnósticos, tratamientos y atención al paciente.

Cuando termine de leer, sabrá exactamente cómo encajan la automatización y el aprendizaje automático en el sistema de atención médica general. También tendrá una comprensión clara de lo que depara el futuro para el desarrollo continuo de esta emocionante tecnología. ¡Empecemos!

IA en el cuidado de la salud: cómo funciona

Inicialmente, la tecnología de IA ayudó a automatizar procesos en varias industrias que se consideraban redundantes y monótonas para el trabajo humano.

Por ejemplo, las primeras aplicaciones de IA en el sector de servicios automotrices implicaban simplemente recopilar y analizar datos. Esto proporcionó información básica a los talleres de reparación sobre los automóviles, su historial de servicio y sus propietarios.

Ahora las cosas han avanzado mucho más allá de este nivel. Ha desarrollado la capacidad de evitar que ocurran accidentes. Ahora incluso es capaz de analizar los hábitos de conducción de un conductor específico y el estado general de su vehículo. Con base en este análisis, puede hacer recomendaciones como cuándo reparar los frenos de un automóvil, inmediatamente o después de haber recorrido una cierta distancia.

La IA también es útil en situaciones de accidentes porque se ha automatizado el proceso de inspección visual de daños en los automóviles . Puede determinar el alcance de los daños y ayudar a las compañías de seguros a proporcionar estimaciones de reparaciones basadas en fotografías.

El sector de la salud también ha visto una evolución de la IA de manera similar. Al digitalizar los registros de salud, la IA también ha reducido significativamente el uso de papel. También ayudó a mantener un flujo fácil de datos para las compañías de seguros, hospitales y pacientes.

No se equivoque, la IA se mejora constantemente, pero ha mostrado consistencia en su evolución para expandir sus aplicaciones. Desde mejorar la productividad administrativa hasta convertirse en un facilitador para mejorar los resultados de la atención médica , la IA ha recorrido un largo camino.

AI ha liderado el camino en la exploración de nuevos tratamientos, el desarrollo de nuevos modelos y el desarrollo de vacunas durante la pandemia de Covid. Además de mejorar los resultados y las experiencias de los pacientes, los sistemas basados ​​en IA pueden identificar a adultos y niños que usan mascarillas y medir los estándares de distancia social.

Los sistemas de IA funcionan analizando grandes cantidades de datos de atención médica. Estos datos pueden ser en forma de ensayos de investigación clínica, imágenes y reclamaciones médicas. Luego localiza información y cambios que comúnmente no son detectables por conjuntos de habilidades humanas manuales.

Fuente de imagen

Los algoritmos de IA se enseñan mediante aprendizaje profundo y patrones de datos de etiquetas. El aprendizaje profundo también analiza e interpreta datos en tiempo real con la ayuda del conocimiento extendido de las computadoras.

Las implicaciones de la IA en el cuidado de la salud son enormes. Según algunos informes, la inteligencia artificial y los sistemas de redes neuronales en el cuidado de la salud tendrán un valor de $ 6.7 mil millones este año. Es fundamental comprender el impacto actual de la IA y los posibles desarrollos futuros a la luz de este importante crecimiento.

Esto es todo lo que la IA ayuda dentro de la industria de la salud en pocas palabras:

• Los médicos pueden mejorar y personalizar las estrategias de atención al paciente mediante la recopilación de datos del paciente y luego pueden predecir o diagnosticar enfermedades más rápido .
• Los pagadores de atención médica pueden adaptar los planes de salud aprovechando los chatbots impulsados ​​​​por IA con otras personas que buscan soluciones de salud digital personalizadas.
• La IA puede acelerar en gran medida la búsqueda y confirmación de codificación médica para investigadores, médicos y administradores de datos responsables de ensayos clínicos. Esto es muy importante en la realización y conclusión de estudios clínicos.

Ahora profundicemos en varias aplicaciones de IA en el cuidado de la salud y cómo pueden beneficiar al ecosistema de atención médica.

Aplicaciones de la IA en el cuidado de la salud

La presencia de la IA se está volviendo crucial para la atención médica. Ya que hemos establecido eso, pasaremos al dónde, cuándo y cómo de todo esto. Siga leyendo para obtener una comprensión completa de las aplicaciones de la IA en este departamento.

1. Asistencia con el procesamiento del lenguaje natural

Fuente de imagen

Los expertos en inteligencia artificial han estado tratando de comprender el lenguaje humano durante mucho tiempo. Este campo, la PNL , incorpora aplicaciones como:

• Interpretación
• examen de texto
• Reconocimiento del discurso
• Diferentes objetivos relacionados con el idioma.

Para comprender mejor la PNL, echemos un vistazo a un sector donde tiene la mejor implementación: las acciones y los mercados de valores. Tradicionalmente, los datos cuantitativos se usaban para hacer predicciones de precios futuros .

Ahora NLP se usa para hacer pronósticos de precios evaluando los sentimientos del mercado. Esto se logra a través de un análisis en profundidad de las noticias del mercado de valores, documentos financieros y redes sociales. A continuación, convierte el texto en una puntuación de opinión . En el siguiente paso, esta puntuación se utiliza para pronosticar precios y generar señales de compra y venta.

El sector de la salud busca un soporte similar de PNL mientras trabaja para automatizar sus procesos. En los servicios médicos, la utilización predominante de NLP incluye la creación, comprensión y caracterización de documentación clínica e investigación distribuida. Los marcos de PNL pueden:

• Realizar IA conversacional
• Interpretar asociaciones de pacientes
• Obtenga informes listos (por ejemplo, evaluaciones de radiología)
• Investigar notas clínicas no estructuradas sobre pacientes.

2. Construir plataformas complejas para el descubrimiento de fármacos

Los algoritmos de IA pueden identificar nuevos usos terapéuticos para medicamentos y rastrear tanto su toxicidad como sus mecanismos de acción.

También puede permitir la base de múltiples plataformas de descubrimiento de fármacos. Estas plataformas pueden recopilar de manera eficiente información sobre medicamentos ya comercializados y otras sustancias bioactivas.

Además, estas plataformas y herramientas de IA pueden procesar múltiples terabytes de datos biológicos cada semana. Estos datos equivalen a millones de experimentos clínicos semanales también. Todo esto se hace utilizando los conceptos básicos de química, ciencia de datos y biología genómica y está impulsado por la automatización.

Una vez que se recopila este conjunto de datos biológicos, las herramientas de aprendizaje automático pueden crear conocimientos que son demasiado complicados de construir para los humanos . Además, este método de descubrimiento de fármacos disminuye el riesgo de sesgo humano.

3. Apoyo al análisis de imágenes médicas

Fuente de imagen

La IA se utiliza para la clasificación de casos, ya que ayuda a los médicos a revisar imágenes y escaneos. Brinda a los cardiólogos y radiólogos los medios para identificar información vital para priorizar casos importantes. También puede ayudar a evitar errores en la interpretación de registros de salud electrónicos (EHR) y ayudar a establecer la práctica de diagnósticos precisos.

Grandes cantidades de datos e imágenes recopilados en estudios clínicos requieren verificación y evaluación. Los algoritmos de IA pueden filtrar rápidamente estos datos y compararlos con estudios similares para identificar conexiones y patrones ocultos . Este método puede ayudar a los profesionales de imágenes médicas a rastrear información vital rápidamente.

La IA también puede utilizar diagnósticos y procedimientos médicos anteriores, datos sobre posibles alergias, historial médico y resultados de laboratorio. Luego entrega esta información a los profesionales de la salud con un resumen que destaca el contexto de estas imágenes.

4. Ayuda al equipo médico de emergencia

Durante una falla cardiovascular inesperada, el tiempo entre la llamada de emergencia y la aparición del vehículo de rescate es significativo para la recuperación.

El personal de emergencia debe tener la capacidad de reconocer los efectos de la insuficiencia cardíaca para poder tomar las precauciones adecuadas para aumentar la resistencia. La inteligencia basada en computadoras puede desglosar piezas de información tanto verbales como no verbales para producir una indicación.

Hay ciertos dispositivos médicos de IA que ayudan al personal de medicación de crisis. Pueden advertir al personal de crisis en caso de que identifique una falla cardiovascular al:

• Ruidos de fondo
• Investigación de la voz de la persona que llama
• Información importante de la historia clínica del paciente

Al igual que otros avances de ML, no buscan señales específicas. De hecho, se entrenan prestando atención a las llamadas para idear un patrón y reconocer variables importantes .

Debido a este aprendizaje, estos dispositivos funcionan en su modelo como un ciclo continuo . La innovación con la que están equipadas estas aplicaciones puede reconocer la diferencia entre la conmoción de fondo.

Un estudio realizado en 2019 descubrió las capacidades de los modelos ML. Utilizan plataformas de reconocimiento de voz, ML y otras sugerencias de fondo para comprender mejor las llamadas de insuficiencia cardíaca que los despachadores humanos.

ML puede asumir una parte fundamental en el apoyo al personal clínico de crisis. Más tarde, las unidades clínicas podrían usar la tecnología para responder a las llamadas de emergencia utilizando desfibriladores equipados con drones o con voluntarios preparados para RCP. Como resultado, aumentarían las oportunidades de resistencia en casos de insuficiencia cardíaca.

Y su utilidad no acaba aquí. También puede ayudar a los médicos y al personal clínico de crisis a reforzar la capacidad de respuesta oportuna en sus departamentos. Un profesional sanitario puede dedicar hasta una sexta parte de su jornada laboral a tareas administrativas. Como resultado, hay menos tiempo disponible para el cuidado del paciente y se dedica más tiempo a tareas improductivas.

La IA puede ayudarlos a crear estrategias de tiempo de manera más efectiva al eliminar o reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas administrativas repetitivas. Estos minutos adicionales son cruciales en emergencias médicas porque pueden ayudar a priorizar los casos y salvar vidas.

5. Análisis de datos no estructurados

Fuente de imagen

Los médicos no siempre se mantienen actualizados sobre los avances y avances médicos. Se debe principalmente a grandes cantidades de datos de salud pública y registros médicos que los mantienen ocupados. Imagínese tratar de analizar montones de documentos financieros manualmente. Tales tareas toman tiempo.

Los datos médicos se almacenan con frecuencia como datos complejos no estructurados, lo que dificulta el acceso y la comprensión de los proveedores de atención médica. Del mismo modo, los EHR y los datos biomédicos también pueden ser un campo minado para navegar.

AI puede seleccionar estos datos de unidades médicas y profesionales y luego escanearlos rápidamente utilizando tecnologías de aprendizaje automático. Luego puede proporcionar respuestas inmediatas y confiables a los médicos.

Es un área en la que la IA puede facilitar el análisis de datos al:

• Ayudar con tareas repetitivas.
• Estandarización de datos médicos independientemente del formato
• Ayudar a los médicos con planes de tratamiento precisos, rápidos y personalizados para los pacientes.

6. Apoyar la equidad en salud

La industria de IA y ML debe planificar marcos de atención médica y dispositivos que garanticen el cumplimiento de la racionalidad y el equilibrio. Y para que brinde los mejores resultados, debe ocurrir tanto en la ciencia de datos como en los exámenes clínicos.

Con una mayor utilización de los cálculos de ML en diversas áreas de la salud virtual, el riesgo de inequidades en la salud puede disminuir. Aquellos encargados de implementar la inteligencia artificial en el cuidado de la salud deben asegurarse de que los cálculos de la IA sean precisos, objetivos y justos.

ML incluye una serie de técnicas que permiten a las computadoras beneficiarse de los datos que procesan . En un nivel fundamental, significa que ML puede proporcionar pronósticos imparciales hasta cierto punto si solo se basa en un análisis imparcial de los datos subyacentes.

Se pueden enseñar cálculos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para disminuir la inclinación. Se puede lograr aumentando la transparencia de los datos y la capacidad de reducir las disparidades en la salud. La investigación de servicios médicos en IA y ML puede eliminar las discrepancias en los resultados de salud debido a la raza, la nacionalidad o la orientación.

7. Usa datos para análisis predictivos

Fuente de imagen

Con aparatos y aplicaciones impulsados ​​por IA, los médicos pueden ser más estratégicos con sus flujos de trabajo, decisiones clínicas y planes de tratamiento.

NLP y ML pueden leer detenidamente toda la historia clínica de un paciente de forma continua. Luego lo interconecta con efectos secundarios, afecciones persistentes o una enfermedad que afecta a otras personas de la familia.

Para los pacientes ancianos y vulnerables, estos datos pueden funcionar de la mano con los sistemas de alerta médica. Les permite mantener su independencia durante más tiempo al recibir atención de médicos y cuidadores de forma remota.

Dicho de otra manera, los sistemas de alerta médica se diseñaron tradicionalmente para buscar ayuda después de un accidente. Se han transformado en soluciones a enfermedades persistentes que se pueden anticipar y se puede seguir su ritmo de progresión .

Esta información luego es utilizada por EHRs como una fuente para producir opciones para los expertos clínicos . Tiene en cuenta las opciones basadas en la información para trabajar en la comprensión de los resultados. Pueden transformar el resultado en un dispositivo de investigación profético que puede tratar una enfermedad antes de que se vuelva grave.

El futuro de la IA en el cuidado de la salud

Fuente de imagen

La inteligencia artificial tiene un papel importante que desempeñar en las contribuciones de atención médica que representan lo que vendrá. En forma de aprendizaje automático, es la capacidad esencial detrás de la mejora de la precisión médica .

Si bien los esfuerzos iniciales para brindar diagnóstico y tratamiento han demostrado ser difíciles, esperamos que la IA finalmente domine ese espacio también.

No es si los avances serán adecuadamente competentes para ser útiles lo que será la mejor prueba para la IA. El verdadero desafío será garantizar su adopción en la práctica clínica diaria.

Para que tenga una amplia recepción, los marcos de IA deben ser:

• Educado a los médicos
• Apoyado por los reguladores
• Trabajar de la misma manera
• Actualizado con el tiempo en el campo
• Coordinado con marcos EHR
• Pagado por las asociaciones de financiación pública o privada
• Normalizado en un grado adecuado que los productos comparables

Estas dificultades eventualmente pasarán. Sin embargo, llevará mucho más tiempo hacerlo, ya que dependen de la madurez general de la tecnología.

También parece ser cada vez más evidente que los marcos de IA no reemplazarán a los médicos humanos en una escala más amplia. En cambio, ampliarán sus esfuerzos para concentrarse mejor en los pacientes.

Después de un tiempo, los médicos humanos podrían avanzar hacia diseños de trabajo que aprovechen habilidades humanas interesantes como la compasión y la persuasión.

Aquí hay 3 implementaciones de iniciativas de IA que podemos ver pronto en el cuidado de la salud:

I. Cirugías robóticas

Fuente de imagen

La inteligencia artificial y los robots cooperativos cambiarán los procedimientos médicos en cuanto a su velocidad y capacidad al realizar cortes delicados. Como los robots no se cansan, el tema del agotamiento en cirugías extensas y vitales no es un problema .

Las máquinas de IA tienen la capacidad de utilizar información de tareas anteriores para fomentar nuevos procedimientos quirúrgicos. La precisión de estas máquinas reduce la posibilidad de sacudidas y temblores accidentales a mitad del procedimiento .

II. Atención predictiva de IA

La inteligencia artificial y la inteligencia predictiva nos ayudarán a comprender las diversas variables de nuestras vidas que afectan nuestro bienestar .

No se trata solo de cuándo podríamos contraer el virus de la temporada o qué dolencias hemos adquirido. Se tratará de las cosas que se conectan con el lugar donde vivimos, lo que comemos, dónde trabajamos y cuáles son nuestros niveles de contaminación del aire cercano. De hecho, irá un paso más allá y considerará cómo están nuestras finanzas y si estamos tan profundamente endeudados que tratar de evitar la bancarrota nos está haciendo perder la cordura.

Fuente de imagen

Los marcos de atención médica adivinarán cuándo un individuo está en peligro de desarrollar una enfermedad constante. En base a estas predicciones, recomendarán medidas de protección antes de que empeore . Este avance tendrá éxito hasta el punto de que las tasas de diabetes, insuficiencia cardiovascular congestiva y EPOC disminuirán.

tercero hospitales en red

Con el cuidado predictivo viene un avance más relacionado con hospitales y clínicas. Estas instituciones ya no serán grandes estructuras que cubran una amplia gama de enfermedades.

En su lugar, divulgarán todos los recursos para atender a los enfermos graves , mientras que los menos críticos podrían ser tratados a través de enfoques más modestos.

Estos lugares estarán conectados a una única red digital. Luego, los centros de comando centralizados pueden diseccionar la información clínica y de ubicación para evaluar la oferta y la demanda en toda la red.

Además de utilizar IA para detectar pacientes en peligro de empeoramiento, este método también puede eliminar cuellos de botella en el sistema. Puede garantizar que los pacientes sean dirigidos a donde mejor puedan ser atendidos. Asimismo, se enviarán expertos en servicios médicos a las zonas donde más se requieran sus servicios.

El uso de IA puede conectar mejor los hospitales y las organizaciones de atención médica a una red centralizada. Está configurado para convertirse en la solución de facto para ayudar a todas las partes interesadas a trabajar mejor como equipo.

Conclusión

La IA en el cuidado de la salud no es un escenario establecido para una implementación futura, pero ya se usa ampliamente en la actualidad. Junto con los profesionales médicos y los servicios de atención médica, la IA y sus grandes redes neuronales de datos tienen el potencial de revolucionar la industria.

Con mejores redes, cirugías robóticas y atención predictiva, la IA tiene un futuro brillante en la industria médica.

Esperamos que la publicación sea una lectura perspicaz sobre la IA y cómo puede seguir siendo beneficiosa en el cuidado de la salud.

Para obtener más información sobre cómo puede aprovechar nuestra inteligencia de atención médica para obtener datos confiables para el crecimiento de su organización, visite nuestro sitio web o envíenos un correo electrónico a [email protected] .