¿Cómo la inteligencia artificial hace que el sector de la salud sea inteligente?

La inteligencia artificial (IA) está impulsando mejoras e innovaciones masivas en la industria de la salud. Está acelerando los avances en la investigación y el descubrimiento de fármacos y permitiendo diagnósticos mejores y más rápidos.

El brote de la pandemia de Covid-19 ha empujado aún más a la industria de la salud a adoptar activamente esta tecnología moderna.

La IA en el cuidado de la salud puede ser extremadamente beneficiosa tanto para los proveedores como para los pacientes cuando se usa en las siguientes áreas: mejorar la atención, el manejo de enfermedades crónicas, la identificación temprana de riesgos y la automatización y optimización del flujo de trabajo.

En este artículo, analizaremos detalladamente la inteligencia artificial para darle una idea de cómo se utiliza la IA en el cuidado de la salud y cómo la tecnología dará forma a la industria en el futuro próximo.

Vamos a empezar.

Formas en que la IA está transformando la industria de la salud

Desde hacer un diagnóstico preciso hasta maximizar la eficiencia del hospital, la IA ha demostrado ser una gran ayuda para la industria de la salud. Aquí hay algunas formas en que la IA está revolucionando la industria de la salud y llevándola hacia la transformación digital para interactuar mejor con los usuarios y generar más ingresos.

1. Ofreciendo cirugía asistida por robot

Es una de las aplicaciones más comunes de la IA en el cuidado de la salud. La IA y los robots colaborativos han revolucionado las cirugías en términos de velocidad y precisión. Estos sistemas pueden realizar procedimientos quirúrgicos complejos con riesgos reducidos de efectos secundarios, pérdida de sangre o dolor. Asimismo, la recuperación postoperatoria es más rápida y sencilla.

Por ejemplo, el Centro Médico de la Universidad de Maastricht ha estado utilizando un robot impulsado por IA para suturar vasos sanguíneos pequeños, algunos de no más de 0,03 milímetros de grosor.
Mediante el uso de IA en medicina y atención médica, los profesionales y cirujanos obtienen acceso a información en tiempo real e información sobre el estado de salud actual de un paciente. Esta información respaldada por IA permite a los proveedores de atención médica tomar decisiones rápidas e inteligentes antes, durante y después de los procedimientos para garantizar los mejores resultados.

2. Detección de fraude

El Departamento de Justicia de EE. UU. afirma que el 3% de las reclamaciones de atención médica en el país son fraudulentas. Esto se traduce en cien mil millones de dólares perdidos anualmente. Con la IA, la industria de la salud puede detectar reclamos no válidos antes de que se paguen y ayudar a acelerar el procesamiento, la aprobación y el pago de los válidos. Además de detectar fraudes de seguros, la IA también evita que se roben los datos de los pacientes.

Los principales proveedores de servicios de atención médica, como Harvard Pilgrim Health, están adoptando la IA para erradicar el fraude en la atención médica. Están utilizando sistemas de detección de fraude basados ​​en IA para identificar reclamos y detectar comportamientos sospechosos.

3. Apoyar las decisiones clínicas

La inteligencia artificial en el cuidado de la salud está cambiando la forma en que los proveedores clínicos toman sus decisiones. AI entrega datos a los proveedores para ayudar en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la gestión de la salud de la población. La tecnología también se utiliza para respaldar decisiones en especialidades con uso intensivo de datos, como oftalmología, radiología y patología. Incluso puede ser posible realizar ciertas tareas de forma autónoma utilizando IA en un futuro próximo.

La IA, con procesamiento de lenguaje natural , también puede ayudar a traducir notas clínicas en EHR. Esto significa que un médico solo necesita ingresar datos una vez.

4. Ayudar en trabajos repetitivos

La atención médica ahora se está moviendo hacia el mundo de los asistentes cognitivos que vienen con razonamiento, capacidades analíticas y una gama completa de conocimientos médicos. El algoritmo recientemente lanzado , Medical Sieve, se ha declarado calificado para brindar asistencia en las decisiones relacionadas con cardiología y radiología.

El asistente de salud cognitiva analiza las imágenes de radiología para detectar y detectar problemas más rápido y con mayor confiabilidad.

Medical Sieve es uno de los muchos ejemplos de inteligencia artificial en el cuidado de la salud. También existen otras tecnologías, como Enlitic, cuyo objetivo es combinar el aprendizaje profundo con datos médicos para ayudar a realizar diagnósticos avanzados y mejorar los resultados de los pacientes.

5. Cambio de consultas online y presenciales

La aplicación Babylon es un ejemplo práctico de cómo la IA puede cambiar las consultas médicas. La aplicación ofrece consultas médicas y servicios de salud en línea. La aplicación brinda asesoramiento médico de IA sobre la base del historial médico del paciente y el conocimiento médico disponible.

Esta aplicación basada en IA funciona de manera que los usuarios solo tienen que informar los síntomas de su enfermedad y luego la aplicación compara los síntomas con la base de datos de las enfermedades utilizando el método de reconocimiento de voz. Luego, después de anotar el historial del paciente y sus circunstancias, ofrecen un curso de acción que el paciente debe tomar.

La creciente popularidad y necesidad de aplicaciones de atención médica que almacenan datos y generan informes sobre la base de la tecnología de IA son visibles en el hecho de que más del 54 % de los usuarios de aplicaciones de mHealth están dispuestos a utilizar la IA y la robótica para sus consultas médicas.

Aplicaciones como estas, cuando se desarrollan correctamente con la ayuda de una empresa de desarrollo de software de atención médica , no solo ayudan a los pacientes a controlar su salud, sino que también ayudan a reducir la cantidad de personas en la sala de espera y el tiempo de espera.

6. Gestión de Medicamentos y Asistencia Sanitaria

Sense.ly, una startup médica desarrolló la primera enfermera digital del mundo, Molly. La enfermera virtual tiene un rostro amigable y viene con una voz agradable y su único objetivo es monitorear la condición y el tratamiento de los pacientes. La aplicación móvil utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los pacientes que tienen enfermedades crónicas entre las visitas al médico.

La aplicación proporciona un control personalizado y probado y atención de seguimiento, con un enfoque en las enfermedades crónicas.

Al estar presente para informar a los pacientes cuándo tomar medicamentos y luego monitorear si lo hicieron, ha hecho de la IA en medicina una tecnología muy importante cuando se trata de asistencia sanitaria y gestión de medicamentos.

7. Creación de drogas

La creación de productos farmacéuticos mediante ensayos clínicos puede llevar más de una década e incluso costar miles de millones. La introducción de la IA en la creación de medicamentos no solo hace que el proceso sea más rápido, sino también extremadamente rentable .

Atomwise es una de esas redes que hace uso de supercomputadoras, que extraen la terapia de las bases de datos de la estructura molecular. En 2015 , Atomwise usó su tecnología de inteligencia artificial para descubrir los medicamentos existentes en el mercado, que podrían rediseñarse para tratar el virus del Ébola y encontraron dos medicamentos que encontraron que podrían ayudar a resolver la epidemia. El análisis que habría tomado años, sucedió en un día a través de la tecnología Atomwise AI.

8. Medicina de precisión

La IA en medicina tiene un gran impacto en la genómica y la genética. La IA ayuda a identificar patrones en conjuntos de datos masivos que contienen registros médicos e información genética, que ayudan a buscar vínculos con enfermedades y mutaciones.

En el futuro próximo, la IA incluso podrá decirles a los médicos qué sucede en la célula cuando se cambia un ADN a través de la variación genética, ya sea de forma terapéutica o natural.

9. Análisis de un Sistema de Salud

Con cada vez más facturas de atención médica que se vuelven digitales, todos los datos relacionados con el médico, el tratamiento y el establecimiento médico se pueden recuperar fácilmente. A partir de la extracción de datos , los hospitales pueden generar informes sobre los errores que están cometiendo continuamente al tratar un determinado tipo de condición, para ayudar a mejorar e incluso evitar hospitalizaciones innecesarias de pacientes, donde sea necesario.

Una empresa de los Países Bajos, Zorgprisma Publiek, ha estado analizando las facturas compartidas por los hospitales y utilizando la tecnología Watson para extraer los datos recopilados.

10. Automatización del diagnóstico por imagen

Las capacidades de visión por computadora de la IA benefician mucho a la industria de la salud. Los hospitales y las clínicas utilizan la IA para reconocer anomalías en diferentes tipos de imágenes médicas, como tomografías computarizadas o tomografías radiológicas. El reconocimiento de imágenes ayuda a los médicos a diagnosticar tumores, infecciones renales y hepáticas, mejorar el pronóstico del cáncer y más.

El mejor ejemplo de percepción visual impulsada por IA es la herramienta utilizada en el Hospital Universitario UVA. Utilizando algoritmos ML , la herramienta analiza las imágenes de biopsias de los niños para distinguir entre la enteropatía ambiental y la enfermedad celíaca, y lo hace de manera tan confiable como lo hacen los médicos.

Ahora que hemos visto cómo la IA está transformando la atención médica en forma de inmensos beneficios y aplicaciones , profundicemos en los diferentes tipos de tecnologías de IA relevantes para la industria de la atención médica.

Tipos de IA en el cuidado de la salud

La inteligencia artificial en el cuidado de la salud es una colección de muchas tecnologías. La mayoría de estas tecnologías tienen una relevancia inmediata para el campo de la atención médica, pero las tareas y los procesos que soportan pueden diferir. Algunas de las tecnologías importantes de IA se describen a continuación:

1. Aprendizaje automático

Es una de las formas comunes de inteligencia artificial en hospitales y atención médica. El aprendizaje automático se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión. En el cuidado de la salud, la aplicación más común del aprendizaje ML es la medicina de precisión. Predice qué procedimientos de tratamiento es probable que tengan éxito con los pacientes según los atributos y el tratamiento de varios pacientes. La gran mayoría de las aplicaciones de medicina de precisión y el aprendizaje automático requieren un conjunto de datos de entrenamiento del que se conoce el resultado final. Esto se denomina aprendizaje supervisado.

La forma más compleja de aprendizaje automático involucra el aprendizaje profundo o modelos de redes neuronales con muchos niveles de variables o características para predecir resultados. Una aplicación común del aprendizaje profundo es el reconocimiento de lesiones potencialmente cancerosas en imágenes de radiología.

[ Lea también : Estimación del tiempo, el costo y los resultados de un proyecto de aplicación ML ]

2. Procesamiento del lenguaje natural

NLP incluye aplicaciones como análisis de texto, reconocimiento de voz y otros objetivos relacionados con el lenguaje. Un uso común de la PNL en el cuidado de la salud implica la creación y clasificación de documentación clínica e investigaciones publicadas.

Los sistemas NLP pueden analizar las notas clínicas de los pacientes que no están estructurados, lo que brinda una perspectiva increíble para mejorar los métodos, comprender la calidad y obtener mejores resultados para los pacientes.

3. Automatización de procesos robóticos

RPA utiliza tecnologías de automatización que pueden aprender, imitar y luego ejecutar procesos comerciales basados ​​en reglas. En comparación con otras formas de IA, son económicas, fáciles de programar y transparentes en sus acciones. En el cuidado de la salud, se utilizan para automatizar tareas repetitivas como actualizar los registros de pacientes o la facturación.

4. Sistema experto basado en reglas

Un sistema experto basado en reglas es la forma más simple de inteligencia artificial y utiliza reglas prescritas basadas en el conocimiento para resolver un problema. El objetivo del sistema experto es tomar el conocimiento de un experto humano y convertirlo en una serie de reglas codificadas para aplicar a los datos de entrada.

En el cuidado de la salud, se emplean ampliamente con fines de "apoyo a las decisiones clínicas". Estos sistemas basados ​​en reglas funcionan bien hasta cierto punto y son fáciles de entender. Pero cuando aumenta el número de reglas, comienzan a entrar en conflicto entre sí y se rompen. Sin embargo, ahora están siendo reemplazados en el cuidado de la salud por más enfoques basados ​​en datos y algoritmos de aprendizaje automático.

Desafíos de la IA en el cuidado de la salud

La amplia implementación de tecnologías innovadoras como la IA conlleva varios desafíos. Desde la falta de datos de calidad hasta problemas de seguridad, existen varios desafíos para la industria de la salud que utiliza tecnologías de IA.

Entonces, sin más preámbulos, echemos un vistazo a ellos:

Disponibilidad de datos: uno de los mayores desafíos con los sistemas de IA es que entrenarlos requiere grandes cantidades de datos de varias fuentes, que incluyen registros de salud electrónicos, registros de farmacia, etc. Dado que los datos están fragmentados y los pacientes a menudo ven a diferentes proveedores de salud, los datos se obtienen. complicado y menos comprensible. Esto resulta en errores y costos más altos.

Preocupaciones de privacidad: uno de los desafíos clave de la IA para la atención médica es la cantidad de datos recopilados que contienen información confidencial que requiere la implementación de medidas de seguridad adicionales. Por lo tanto, es importante buscar el socio de desarrollo de software de IA adecuado que pueda ofrecer una amplia gama de opciones de seguridad para garantizar que los datos de sus clientes se manejen de manera adecuada.

Errores y lesiones: hay posibilidades de que el sistema de IA a veces se equivoque al detectar riesgos o tratamientos potenciales. Por ejemplo, si un sistema basado en IA sugiere un fármaco incorrecto a un paciente o comete un error al localizar un tumor en una exploración radiológica, podría provocar lesiones en el paciente o consecuencias nefastas para la salud.

El futuro de la IA en el cuidado de la salud

En el cuidado de la salud, la IA ya está cambiando la experiencia del paciente, la forma en que los médicos practican la medicina y el funcionamiento de la industria farmacéutica. El viaje acaba de comenzar.

En el futuro, la IA habilitará la próxima generación de herramientas de radio que sean lo suficientemente precisas y detalladas para reemplazar la necesidad de muestras de tejido en algunos casos. Esto puede ayudar a los proveedores de servicios a definir mejor la agresividad de los cánceres y orientar los tratamientos de manera más adecuada. AI también está habilitando "biopsias virtuales" y avanzando en el campo innovador de la radiómica.

Además, los datos de salud electrónicos pueden ayudar a identificar a los pacientes en riesgo e identificar patrones de infección antes de que comiencen a mostrar síntomas.

Aprovechar el aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial para impulsar estos análisis puede crear alertas más rápidas y precisas para los proveedores de atención médica. AI también puede proporcionar advertencias tempranas para condiciones como convulsiones o sepsis, que a menudo requieren un análisis intensivo de conjuntos de datos muy complejos.

Aprovechar la IA para la puntuación de riesgos, el apoyo a las decisiones clínicas y las alertas tempranas son algunas de las áreas importantes de desarrollo de este enfoque revolucionario. La IA marcará el comienzo de una nueva era de calidad clínica y avances emocionantes en la atención al paciente.

Cómo Appinventiv puede ayudarlo en su viaje de IA

Como vemos la inteligencia artificial y la sanidad van de la mano por los múltiples beneficios que ofrece esta tecnología. A pesar de los desafíos, la IA para el cuidado de la salud puede producir diagnósticos y planes de tratamiento más precisos y generar mejores resultados para los pacientes en general. Por lo tanto, todas las instituciones de salud deben invertir en soluciones de IA para ofrecer experiencias novedosas y excelentes servicios a los clientes.

En Appinventiv, trabajamos con empresas de atención médica en diferentes modelos personalizados basados ​​en IA y ML que ayudan a mejorar los ingresos, reducir costos y ofrecer una mejor experiencia al cliente .

Por ejemplo, ayudamos a YouCOMM a construir una plataforma de formato de solicitud múltiple para que los pacientes hospitalizados se conecten con las enfermeras en tiempo real para obtener ayuda médica. El sistema permite a los pacientes llamar/avisar al personal a través de comandos de voz y el uso de gestos con la cabeza. Desde el lanzamiento de la aplicación, más de 5 cadenas de hospitales en los EE. UU. utilizan la solución YouCOMM.

En caso de que también estés buscando servicios de desarrollo de software de IA , ponte en contacto con nuestros expertos. Podemos ayudarlo a crear e implementar IA en soluciones de atención médica y satisfacer sus necesidades de la manera más amigable con la tecnología.