Importantes resultados en la medicina gracias a la Inteligencia Artificial

Jun 28, 2021 - by administrador

 

 

El crecimiento de la población, las preocupaciones por la ciberseguridad, la escasez de personal y el aumento de los costos han ejercido presión sobre los sistemas sanitarios de todo el mundo. Ante la combinación de una creciente demanda de servicios y recursos limitados, los profesionales médicos están recurriendo a nuevas tecnologías para ayudar a aliviar la presión.

 

La pandemia de COVID-19 ha dificultado las cosas al obligar a las instituciones de salud a transformar la forma en que brindan atención. Las soluciones digitales y de TI para el cuidado de la salud han estado a la vanguardia de esta lucha mientras la industria atraviesa estas circunstancias sin precedentes.

 

Dentro de estas soluciones, la inteligencia artificial (IA) ha mostrado una inmensa promesa para el futuro de la industria de la salud. Es probable que el rápido avance y el desarrollo en el campo lo impulsen y pase de ser una novedad tecnológica a una herramienta poderosa e indispensable.  

 

La evolución de la IA

 

Como tecnología, la IA existe desde la década de 1960. De cara al 2021, la IA se encuentra en un lugar muy diferente, dotada de modernas capacidades de procesamiento, las cuales pueden traer cambios positivos en todas las industrias. Su progreso se ve reforzado por el vertiginoso aumento de los volúmenes de datos en todo el mundo, por lo que estas herramientas de IA funcionan mejor cuando pueden aprender de cantidades masivas de datos, y esto nunca ha sido tan posible como ahora.

 

También en el sector de la salud, los volúmenes de datos están aumentando a tasas nunca antes vistas. Durante la anterior Cumbre Latinoamericana de AI, Enrique Díaz Cantón, investigador médico de la Universidad de Buenos Aires, afirmó que “80% de los datos médicos no tienen un registro haciendo que cada 24 meses se duplique la información médica que se genera en el mundo y sólo 45% de los datos médicos están basados en evidencia. A estos datos se suma un indicador alarmante: para poder estar actualizados sin ayuda de plataformas de IA, los médicos necesitan 160 horas de lectura a la semana, es algo imposible".

 

Sin embargo, la IA también se está beneficiando de la adopción acelerada de los servicios en la nube. Esto ha llevado a reducciones significativas en el costo del almacenamiento de datos y los recursos informáticos, lo que pone el uso de la IA en manos de organizaciones y grupos que no podrían haber accedido a ella anteriormente.

 

IA en acción

 

Existen numerosas formas en las que la IA se puede utilizar en el sector médico y constantemente se identifican más. Desde aplicaciones de diagnóstico y tratamiento de enfermedades hasta la participación del paciente y los procesos administrativos, las soluciones basadas en IA pueden optimizar y aumentar múltiples áreas dentro de los entornos de atención médica.

 

En contraste, en muchos países de todo el mundo se ven proporciones deficientes de médicos disponibles por paciente. Las soluciones de Inteligencia Artificial pueden cerrar esta brecha al hacer que la atención médica sea más accesible para las masas. Por ejemplo, las herramientas de IA se están aplicando en muchas áreas de la radiología, desde resonancias magnéticas y rayos X hasta tomografías computarizadas. Estas soluciones pueden acelerar los procesos de exploración de resonancia magnética con la ayuda de técnicas de procesamiento y reconstrucción de imágenes más inteligentes, e incluso pueden marcar aquellas exploraciones que pueden requerir un examen de seguimiento por parte de un operador humano.

 

Estas herramientas también se pueden usar para analizar hemocultivos y otras muestras en busca de signos de enfermedad y para verificar los efectos de los medicamentos recetados. Además de la salud física, la IA se puede utilizar para identificar si un paciente sufre un problema de salud mental mediante el análisis de la expresión facial y cambios en los patrones del habla.

 

Las soluciones de IA también pueden mejorar las funciones administrativas dentro de una instalación médica; desde la optimización de la gestión de la oficina principal, la reserva de citas y los horarios de turnos, hasta la optimización de los flujos de trabajo de procesamiento de documentos.

 

En cuanto a su papel en el tratamiento del COVID-19, las herramientas de IA están ayudando a los médicos y radiólogos a identificar la opacidad del vidrio esmerilado a través de tomografías computarizadas y rayos X de pulmón; así como para rastrear contactos y contener la propagación del virus. Una vez que se haya desarrollado una vacuna, la IA también podrá ayudar a determinar qué grupos deben recibirla primero para controlar la pandemia lo antes posible.  

 

Limitaciones y desafíos de implementación  

 

Si bien está claro que la IA ofrece beneficios significativos para la comunidad médica, quedan algunos desafíos que podrían obstaculizar su adopción generalizada.

 

Una de las mayores preocupaciones en la implementación de la IA es que los resultados que ofrecen las herramientas no son 100% precisos en todo momento. Es posible que los resultados aún necesiten supervisión humana para garantizar que las conclusiones sean precisas. Por esta razón, es importante recordar que la IA puede ayudar pero nunca reemplazar a los trabajadores de la salud.

 

Otro desafío surge del hecho de que muchos sistemas médicos y almacenes de datos no están interconectados, lo que reduce la interoperabilidad de los datos. Esto puede hacer que su recopilación para el análisis sea difícil, si no imposible, y reducir aún más lo que se puede lograr. Estos inconvenientes se pueden superar, sin embargo, es probable que tomen tiempo y requieran una inversión financiera.

 

A pesar de estos desafíos, está claro que la IA tiene mucho que ofrecer en el sector médico. Al analizar grandes cantidades de información disponible y proporcionar conocimientos que los humanos pueden pasar por alto, la tecnología puede mejorar significativamente la calidad de la atención y los resultados del paciente. 

 

 

Fuente de redaccion por Priyanka Roy, consultora de producto en ManageEngine