IA en salud: Cómo la automatización está transformando el sector
Inteligencia Artificial: beneficios para pacientes y profesionales sanitarios
La I.A. tiene el potencial de revolucionar el sector de la salud, automatizando tareas que actualmente realizan los humanos.
Esto podría liberar a los profesionales sanitarios para que se centren en tareas más complejas y de mayor valor, como la atención directa a los pacientes.
Automatización del diagnóstico
La IA se puede utilizar para automatizar el diagnóstico de enfermedades. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, para detectar signos de enfermedad. Para ello se utilizan modelos predictivos de análisis de datos (Data Analytics).
También pueden analizar datos de pacientes, como historiales médicos y resultados de pruebas, para identificar patrones que podrían indicar una enfermedad.
La automatización del diagnóstico puede mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico. También puede ayudar a los médicos a detectar enfermedades de forma más temprana, lo mejoraría los resultados del tratamiento.
Automatización del tratamiento
La IA también se puede utilizar para automatizar el tratamiento de enfermedades. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden personalizar los planes de tratamiento para cada paciente.
También pueden ayudar a los médicos a tomar decisiones sobre el tratamiento de forma más rápida y eficiente.
La automatización del tratamiento puede mejorar la calidad de la atención al paciente y reducir los costes sanitarios.
Automatización de la gestión de la atención al paciente
Sin duda el contacto personal es insustituible a día de hoy (valle inquietante). Pero la IA también se puede utilizar para automatizar la gestión de la atención al paciente. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden programar citas, gestionar la medicación y proporcionar recordatorios a los pacientes.
La automatización de la gestión de la atención al paciente puede liberar a los profesionales sanitarios para que se centren en tareas más importantes. También puede ayudar a los pacientes a mantenerse informados sobre su atención.
Ejemplos de automatización de la IA en el sector de la salud
IBM Watson for Oncology es un sistema de IA que ayuda a los médicos a diagnosticar y tratar el cáncer.
Las familias de productos ofrecidas por Merative incluyen:
“Información sobre salud: analice, visualice y genere informes de datos complejos con un almacén de datos integrado y una cartera de análisis.
Micromedex: apoye la toma de decisiones clínicas informadas y basadas en evidencia, la gestión de la cadena de suministro de medicamentos y la educación del paciente.
Gestión de Programas Sociales: gestionar programas sociales y de salud, incluidos programas de elegibilidad, gestión de beneficios y apoyo familiar.
Zelta (anteriormente Desarrollo Clínico): acelere los ensayos clínicos con un sistema de gestión de datos clínicos unificado y basado en la nube.
Fusionar: cree un entorno de imágenes empresarial con una infraestructura escalable habilitada para IA que centralice los datos.
Escaneo de mercado: obtenga información a partir de datos integrados de reclamaciones a nivel de paciente de 273 millones de vidas de pacientes únicos.”
Insilico Medicine utiliza la IA para desarrollar nuevos medicamentos.
DeepMind Health utiliza la IA para mejorar la atención a pacientes con enfermedades crónicas.
“Insilico Medicine es una empresa de biotecnología impulsada por IA generativa de extremo a extremo líder a nivel mundial en términos de progreso en el proceso de desarrollo de AIDD.
Su misión es acelerar el descubrimiento y desarrollo de fármacos aprovechando nuestra plataforma patentada Pharma.AI en rápida evolución en biología, química y desarrollo clínico.
Disponen de una plataforma de IA generativa que les ayuda a avanzar de manera rápida y eficiente en su cartera de AIDD totalmente autogenerada y compuesta principalmente por nuevos fármacos candidatos.”
Estos son solo algunos ejemplos de las muchas formas en que la IA se está utilizando en el sector de la salud.
A medida que la I.A. continúa desarrollándose, es probable que veamos aún más ejemplos de automatización en este sector.
Beneficios de la automatización de la IA en el sector de la salud
La automatización de la IA en el sector de la salud ofrece una serie de beneficios, entre los que se incluyen:
- Mejora de la precisión y la eficiencia.
- Personalización del tratamiento.
- Reducción de los costes sanitarios.
- Liberación de los profesionales sanitarios para que se centren en tareas más importantes.
- La automatización de la IA tiene el potencial de transformar el sector de la salud, mejorando la atención a los pacientes y reduciendo los costes sanitarios.
Rediseño de procesos y tareas en el sector salud
Los procesos y tareas de un diagnóstico por IA pueden variar en función del tipo de enfermedad o trastorno que se esté diagnosticando. Sin embargo, en general, los siguientes pasos son comunes:
- El primer paso es recopilar los datos necesarios para el diagnóstico. Estos datos pueden incluir imágenes médicas, datos de laboratorio, historiales médicos y otros datos relevantes.
- Una vez recopilados los datos, se deben procesar los datos para que la IA pueda analizarlos. Este proceso puede incluir tareas como la extracción de características, la reducción de dimensionalidad y la normalización de los datos.
- El siguiente paso es entrenar un modelo de IA con los datos procesados. El modelo se entrenará para identificar patrones y anomalías que puedan indicar la presencia de una enfermedad o trastorno.
- Una vez entrenado el modelo, se puede utilizar para diagnosticar enfermedades o trastornos. El modelo analizará los datos del paciente y generará una lista de posibles diagnósticos.
En algunos casos, el diagnóstico por IA puede ser un proceso completamente automatizado. En otros casos, el diagnóstico por IA puede ser una herramienta que ayude a los médicos a tomar decisiones más precisas.
Algunos ejemplos específicos de procesos y tareas que se utilizan en el diagnóstico por IA:
- En el diagnóstico de cáncer, la IA se puede utilizar para analizar imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. La IA puede identificar patrones que pueden indicar la presencia de células cancerosas.
- En el diagnóstico de enfermedades cardíacas, la IA se puede utilizar para analizar datos de electrocardiogramas (ECG). La IA puede identificar patrones que pueden indicar un ataque cardíaco o otros problemas cardíacos.
- En el diagnóstico de diabetes, la IA se puede utilizar para analizar datos de laboratorio, como niveles de azúcar en sangre y presión arterial. La IA puede identificar patrones que pueden indicar la presencia de diabetes o complicaciones de la diabetes.
- La IA tiene el potencial de mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico médico. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA no es una herramienta perfecta. Los modelos de IA pueden cometer errores, y es importante que los médicos sean conscientes de estas limitaciones.
«Softmetry ayuda a los departamentos de formación a transformarse digitalmente a través de la tecnología.»
📄 Notas: valle inquietante. Este término fue acuñado por el robotista Masahiro Mori en 1970. Mori propuso que las réplicas antropomórficas se vuelven más simpáticas a medida que adquieren cualidades humanas. Sin embargo, cuando se parecen demasiado a los humanos, empiezan a parecernos espeluznantes.