El impacto de la IA en los pacientes, los médicos y la industria farmacéutica

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La inteligencia artificial (IA) aparece en un amplio espectro de tecnologías en diversas formas y grados, desde teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles, aplicaciones minoristas, vehículos autónomos, redes sociales e incluso televisores inteligentes.

Transforma la forma en que interactuamos, consumimos información y compramos bienes y servicios. ¡La atención médica no es una excepción!

El impacto de la IA en el cuidado de la salud a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) está transformando la prestación de atención y el viaje del paciente de formas nunca antes posibles.

Su aplicación tiene un papel vital en la mejora del compromiso del paciente, la calidad y el acceso a la atención en el cuidado de la salud. Mejora la productividad de proveedores y médicos, acelera la velocidad a la que se pueden desarrollar nuevos tratamientos farmacéuticos al tiempo que reduce el costo y personaliza los tratamientos médicos aprovechando el análisis para extraer las enormes cantidades de datos clínicos no codificados que existen actualmente.

Creación de perfiles de pacientes

Como método para convertir el lenguaje humano en un formato estructurado y comprensible que luego las computadoras pueden usar para realizar varios análisis computacionales, el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) es particularmente importante en el cuidado de la salud donde todavía hay una cantidad significativa de información clínica que se está documentando. a través de una variedad de métodos no estructurados, que incluyen dictado, mecanografía y escritura. Aunque este «texto libre» no estructurado puede proporcionar información valiosa a un ser humano que lo lee, cualquier información valiosa contenida en él no puede ser analizada ni utilizada actualmente por una computadora hasta que haya sido codificada y estructurada.

Aquí es donde entra la PNL. Permite que la información de texto libre ingresada en el registro del paciente se convierta en datos potencialmente útiles que una computadora puede usar. La PNL aplicada en un entorno clínico puede convertir la información del historial transcrito y el dictado físico en datos que representan la lista de problemas del paciente, la lista de medicamentos, las alergias, el historial médico y quirúrgico, el historial familiar y el historial social. Cuando se complementa con el uso de aplicaciones de conversión de voz en texto que convierten las palabras habladas en texto, la PNL se puede utilizar para convertir el habla dictada en información estructurada y codificada que puede utilizar una aplicación informática.

Diagnóstico, tratamiento y prevención eficaces

En esencia, el aprendizaje automático (ML) es una rama de la IA que utiliza algoritmos para analizar datos, aprende de ellos y luego toma una determinación o predicción. Esta capacidad de aprendizaje permite que los sistemas actúen sin ningún programa explícito involucrado. En el cuidado de la salud, la tecnología puede permitir un análisis más rápido y preciso de cantidades masivas de datos de salud de diversas fuentes (por ejemplo, investigación y desarrollo, médicos y clínicas, trabajadores clínicos no médicos, dispositivos portátiles, pacientes, etc.) y descubrir información para obtener más información. prevención eficaz de la enfermedad y mejor tratamiento de los individuos, así como de las poblaciones.

ML también tiene el potencial de usarse para una variedad de objetivos de atención médica, que incluyen un mejor descubrimiento y fabricación de medicamentos, ensayos clínicos e investigación, mayor precisión de los diagnósticos y tratamientos de radiología y radioterapia, el desarrollo de registros de salud electrónicos (EHR) más inteligentes y salud. sistemas de intercambio de información (HIE), y la predicción de brotes epidémicos.

Mejor autoservicio del paciente

El autoservicio del paciente enfatiza la elección y la conveniencia de los pacientes para completar tareas de forma rápida y sencilla, como programar citas, pagar facturas y completar o actualizar formularios, y usar dispositivos como teléfonos, tabletas y computadoras portátiles. La implementación de programas de autoservicio ayuda a los hospitales a obtener beneficios tales como costos reducidos, tiempos de espera reducidos para los pacientes, menos errores, opciones de pago más sencillas y una mayor satisfacción del paciente.

ML y NLP aumentan aún más la conveniencia y la eficiencia del autoservicio del paciente con asistentes de salud virtuales (VHA) y chatbots que pueden interactuar con los pacientes y completar tareas administrativas simples y recargas de medicamentos en cualquier momento y en cualquier lugar. El autoservicio del paciente también puede agilizar varias tareas administrativas como el registro, las citas, el cobro de pagos y la facturación, lo que libera al personal para realizar trabajos de mayor nivel.

Tiempo y costo reducidos para el descubrimiento de fármacos

Históricamente, el desarrollo farmacéutico ha sido un proceso largo y costoso. Tiene muchas capas en el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos. El gran volumen de pruebas para comprender los sistemas biológicos y sus reacciones adversas a los compuestos mantiene los costos altos y el ritmo lento. ML, junto con NLP, visión artificial y análisis de imágenes, es muy adecuado para clasificar miles de páginas de resultados de investigación para hacer que el proceso sea más eficiente.

Luego, el sistema de IA establece conexiones entre puntos de datos relevantes y puede reducir la cantidad de moléculas candidatas en un orden de magnitud. Muchas compañías farmacéuticas están utilizando IA para estudiar la química profunda de las interacciones de los medicamentos y probar sistemas biológicos completos para ver cómo un medicamento podría afectar los tejidos de un paciente. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y el uso de la visión artificial, la IA promete ayudar a reducir el tiempo y el costo del descubrimiento de fármacos mediante la identificación de moléculas candidatas.