El sector de la salud está experimentando una rápida transformación a nivel mundial debido a los nuevos avances en las tecnologías de inteligencia artificial (IA), como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo, el procesamiento contextual y la robótica inteligente.
La IA se está convirtiendo lentamente en una solución infalible y escalable, que cubre todo el espectro de aplicaciones clínicas, desde la prevención hasta el diagnóstico y el tratamiento, y aplicaciones no clínicas, como el proceso de flujo de trabajo de participación del paciente y el procesamiento de reclamos, gracias a los volúmenes cada vez mayores de datos de atención médica capturados mediante aplicaciones basadas en la nube.
Muchos hospitales de todo el mundo ya han implementado IA para diagnosticar enfermedades críticas como el cáncer. Esto es ventajoso porque mejora la precisión de la detección temprana de la condición. Enlitic, una startup de imágenes médicas con sede en los Estados Unidos, utiliza el aprendizaje profundo para la detección de tumores; sus algoritmos han sido diseñados para detectar tumores en pulmones humanos mediante una tomografía computarizada (TC).
La IA se está utilizando actualmente en la extracción de datos de registros médicos. IBM Watson Health está ayudando a las organizaciones de atención médica a aplicar tecnología cognitiva para desbloquear grandes cantidades de datos de salud para impulsar el diagnóstico.
Los chatbots impulsados por inteligencia artificial se utilizan como asistentes de salud y entrenadores personales. Programar citas con el médico, brindar recordatorios de medicamentos e identificar la afección según los síntomas son solo algunas de las aplicaciones de los chatbots en el cuidado de la salud. Startups como Babylon Health y Your MD son conocidas aplicaciones de asistente de atención médica impulsadas por IA, que ayudan a médicos, pacientes y cuidadores en las funcionalidades anteriores.
Muchas empresas de tecnología actualmente desarrollan robots quirúrgicos impulsados por IA, utilizando aplicaciones de aprendizaje automático como Google DeepMind, IBM Watson y otras. El uso de robots habilitados para IA puede resultar en menos daño, mayor precisión y una recuperación más rápida.
El descubrimiento de fármacos es otra área en la que la IA se está utilizando cada vez más. Helix, una startup de inteligencia artificial, utiliza el aprendizaje automático para responder a preguntas y solicitudes verbales, lo que permite a los investigadores aumentar la eficiencia, mejorar la seguridad del laboratorio, mantenerse actualizados sobre temas de investigación relevantes y administrar el inventario.
Gracias a la IA, el diseño de fármacos y la selección de compuestos ahora se pueden automatizar. Peptone predice las características y funciones de las proteínas mediante la integración de AI y Keras y TensorFlow, lo que permite a los investigadores simplificar el diseño de proteínas, detectar problemas de producción y caracterización y descubrir nuevas funciones de proteínas.
GNS Healthcare, que utiliza IA para transformar diversos datos biomédicos y sanitarios en modelos informáticos, es un ejemplo de cómo la IA se utiliza ampliamente en ensayos clínicos. Los modelos permiten a los médicos predecir cómo responderán los pacientes a los tratamientos en función de sus características individuales, lo que facilita la medicina y el tratamiento personalizados a gran escala.
Casos de uso actuales de IA en el cuidado de la salud
1. Predicción de enfermedades usando minería de datos e IA
Los datos se han convertido en un combustible importante para impulsar la innovación en la era de la tecnología ubicua. La minería de datos es una técnica para extraer información y patrones de grandes bases de datos. Los registros de pacientes se recopilan en grandes cantidades en la industria de la salud. La industria de la salud puede abordar muchas enfermedades antes de que ocurran con herramientas adecuadas de análisis de datos y aprendizaje automático.
La minería de datos se está utilizando actualmente en la industria de la salud para desarrollar sistemas de detección temprana basados en datos clínicos y de diagnóstico. La IA está siendo utilizada por gigantes tecnológicos como Google e IBM para descubrir datos de pacientes, tanto estructurados como no estructurados. La información se obtiene de los registros médicos o mediante el análisis de las interacciones médico-paciente (interacciones de voz y no basadas en la voz).
2. Diagnóstico e imágenes médicas
La IA ha logrado un progreso significativo en diagnóstico e imágenes médicas en los últimos años, lo que permite a los investigadores médicos y a los médicos brindar una práctica clínica impecable. El aprendizaje profundo ayuda a prevenir errores de diagnóstico y mejora los resultados de las pruebas al allanar el camino para la cuantificación y la estandarización. Además, la IA mejora la evaluación de imágenes médicas para detectar el cáncer y la retinopatía diabética (RD). También ayuda en la cuantificación y visualización del flujo sanguíneo.
Según una encuesta reciente realizada por European Radiology Experimental, más de la mitad de los líderes mundiales en atención médica esperan que el papel de la IA en el monitoreo y el diagnóstico crezca significativamente. Arterys, una empresa de tecnología de imágenes médicas de aprendizaje profundo, anunció recientemente una asociación con GE Healthcare. La tecnología de cuantificación e imágenes médicas de Arterys se combina con las soluciones cardíacas de resonancia magnética (RM) de GE Healthcare en esta colaboración. Gracias a la implementación de estas tecnologías, ahora es posible realizar evaluaciones cardíacas en una fracción del tiempo que lleva realizar exploraciones de resonancia magnética cardíaca tradicionales.
3. Gestión y seguimiento del estilo de vida
Las personas ahora pueden administrar su propia salud y comodidad debido a una mayor digitalización, y los datos generados por la digitalización impulsarán la tecnología de IA en el futuro. Los padres ahora pueden controlar la salud, los patrones de sueño y el desarrollo de sus bebés. Fedo, una startup, descubrió recientemente una forma de identificar los riesgos individuales de enfermedades relacionadas con el estilo de vida. Utilizaron IA para crear un algoritmo de estratificación de riesgo que predice la preparación de las personas para siete enfermedades no transmisibles, incluida la diabetes II y el infarto de miocardio.
4. Nutrición
Actualmente, hay una gran cantidad de aplicaciones relacionadas con la nutrición disponibles en las tiendas de aplicaciones, cada una con su propio conjunto de características y precisión. Las aplicaciones de nutrición que incorporan IA pueden proporcionar recomendaciones y sugerencias personalizadas basadas en las preferencias y hábitos de una persona.
VITL, una startup con sede en Londres, utiliza inteligencia artificial para diagnosticar las necesidades y deficiencias nutricionales de los pacientes. También proporciona a los usuarios un plan de nutrición personalizado y un paquete de vitaminas diario además del diagnóstico. La puesta en marcha utiliza un motor de inteligencia artificial llamado LANA (Live and Adaptive Nutritional Advisor), que utiliza una amplia gama de puntos de datos de estilo de vida y dieta para mapear la lógica y el proceso de pensamiento de los expertos en nutrición humana.
5. Urgencias y quirófano
El primer robot quirúrgico, llamado da Vinci Surgery System, aprobado por la FDA para cirugía laparoscópica general, se desarrolló hace 15 años. Desde entonces, se introdujeron muchos otros robots quirúrgicos, incluida la generación actual de robots que integran IA en cirugía.
La próxima generación de robots quirúrgicos está impulsada por el aprendizaje automático y la IA. En un futuro cercano, seremos testigos de plataformas de IA como DeepMind, IBM Watson y otras herramientas avanzadas de IA que permitirán a los médicos y hospitales realizar intervenciones quirúrgicas prometedoras.
IBM Watson tiene capacidades médicas, cognitivas y de PNL avanzadas para responder a las consultas de los cirujanos. Además, plataformas de IA similares ayudan a monitorear la sangre en tiempo real, detectan la respuesta fisiológica al dolor y brindan soporte de navegación en artroscopia y cirugía abierta.
6. Sistema de información hospitalario (HIS)
La mayoría de los hospitales y clínicas ahora usan el software HIS para administrar la programación de citas, el seguimiento del tratamiento y otras tareas administrativas al integrarse con los EHR de los pacientes. Existe un gran potencial para que estos sistemas se utilicen para brindar una mejor atención médica.
Por ejemplo, el equipo de DeepMind Health de Google colabora con los hospitales del NHS para usar una aplicación móvil para rastrear la condición de un paciente. La aplicación permite a los hospitales detectar cualquier deterioro en la condición de un paciente de forma rápida y precisa, lo que les permite brindar tratamiento lo más rápido posible.
Además, la IA en el cuidado de la salud ayuda a los médicos con análisis predictivos en tiempo real y resuelve los desafíos operativos en todo el hospital. La recopilación, el análisis, la generación de informes y la comunicación de datos automatizados ahorran tiempo, reducen los pasos y eliminan los procesos basados en papel.
7. Descubrimiento de fármacos
La forma en que las empresas farmacéuticas desarrollan medicamentos está cambiando gracias a la inteligencia artificial. Para comprender cómo un fármaco afecta los tejidos/células de un paciente, la IA busca sistemas biológicos. La medicina de precisión y la medicina predictiva, por ejemplo, se utilizan para predecir el tratamiento de un paciente en lugar de estudiar un grupo más grande de pacientes.
Una startup farmacéutica llamada BERG ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial que utiliza datos biológicos para rastrear cómo las células cambian de sanas a malignas. El software utiliza datos del Proyecto Genoma Humano de 2003 y más de 14 billones de puntos de datos de tejido unicelular. Como resultado de esta investigación, BERG creó un nuevo medicamento contra el cáncer que podría revertir el proceso.
8. Asistentes virtuales
Se están desarrollando asistentes virtuales/asistentes de IA para mejorar las interacciones similares a las humanas y ahorrar tiempo y recursos. Nuance, una empresa que ha creado un asistente médico virtual, agiliza los flujos de trabajo clínicos para los 500 000 médicos que utilizan Dragon Medical para la documentación clínica todos los días. Permite a las personas que utilizan terminologías médicas especializadas comunicarse con naturalidad y precisión.
9. Dispositivos portátiles
Los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, la ropa y los zapatos, serán populares en un futuro cercano debido a la próxima tendencia de miniaturización en las aplicaciones de IA. Los investigadores y fabricantes están tratando de capitalizar esta tendencia haciéndola disponible para uso diario y aplicaciones clínicas. En ausencia de un motor de IA, los datos de un producto no serían útiles para el usuario. Como resultado, los motores de IA se están integrando en las soluciones de salud del producto para capturar los conocimientos de salud de un individuo. Los usuarios pueden acercarse a un médico o elegir un médico de IA para detectar una anomalía utilizando tecnología portátil de grado clínico.