Es un día típicamente frío en febrero y el pico de la temporada de gripe. Sin mencionar la interminable pandemia que aparentemente siempre ha plagado este mundo. Y me hizo pensar: ¿puede la tecnología ayudar a combatir todas estas terribles enfermedades y mejorar los resultados de los pacientes? Y sobre todo: ¿la inteligencia artificial jugará un papel en esto? Así parece.

En 2021, alcanzamos otro hito en la introducción de la inteligencia artificial: un volumen de mercado de 6900 millones de dólares estadounidenses y contando. Para 2027, el mercado de la atención médica inteligente crecerá a 67,4 mil millones. Como tal, el futuro de la IA en el cuidado de la salud ciertamente parece brillante, pero no brillante.

Hoy les mostraré el estado de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud, sus principales usos y sus limitaciones actuales. Todo esto le ayudará a construir una imagen holística de esta tecnología en los servicios médicos.

El estado actual de la IA en el cuidado de la salud

La inteligencia artificial ahora se considera una de las áreas de investigación de TI más importantes y promueve el crecimiento industrial. Así como la transformación de la tecnología energética condujo a la revolución industrial, hoy la IA se anuncia como una fuente de avance.

Dentro del continuo de la atención médica, COVID-19 ha acelerado la inversión en IA. Más de la mitad de los líderes de atención médica esperan que la inteligencia artificial (IA) impulse la innovación en sus organizaciones en los próximos años. Al mismo tiempo, alrededor del 90 % de los hospitales cuentan con estrategias de IA.

Veamos ahora las principales implicaciones de los algoritmos inteligentes en medicina.

Implicaciones tecnológicas actuales en medicina

A día de hoy, solo determinadas situaciones de la práctica clínica han acogido la aplicación de la inteligencia artificial.

Los pacientes han estado esperando el uso de la medicina aumentada ya que permite una mayor autonomía y una atención más personalizada. Sin embargo, los médicos se sienten menos alentados ya que la medicina avanzada requiere cambios fundamentales en la práctica clínica.

Aún así, ya tenemos suficientes casos de uso de IA para medir su potencial.

detección temprana de enfermedades

En la mayoría de los casos críticos, el pronóstico del tratamiento depende de qué tan temprano se detecte la enfermedad. La tecnología impulsada por IA se está utilizando actualmente para impulsar el diagnóstico preciso de una enfermedad como el cáncer en sus etapas más tempranas.

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden procesar datos de pacientes de ECG, EEG o rayos X para evitar que los síntomas empeoren.

Según la Sociedad Estadounidense del Cáncer, 1 de cada 2 mujeres recibe un diagnóstico erróneo de cáncer debido a una alta tasa de resultados erróneos de las mamografías. Por lo tanto, ciertamente existe una gran necesidad de una detección de enfermedades más precisa y eficaz. Las mamografías se examinan e interpretan 30 veces más rápido con IA con una precisión de hasta el 99 %, lo que reduce la necesidad de biopsias.

Descubrimiento de fármacos más rápido

Este año, Alphabet lanzó una empresa que utiliza IA para la investigación de fármacos. Se basará en el trabajo de DeepMind, otra unidad de Alphabet que fue pionera en el uso de la inteligencia artificial para predecir la estructura de las proteínas.

Y no es el único caso de investigación clínica impulsada por IA.

Según una encuesta de Deloitte, el 40 % de las nuevas empresas de descubrimiento de fármacos en 2019 ya usaban IA para monitorear depósitos químicos en busca de posibles candidatos a fármacos. Más del 20 % utiliza la informática inteligente para identificar nuevos objetivos farmacológicos. Finalmente, el 17% lo utiliza para el diseño molecular computacional.

Análisis de datos en el cuidado de la salud

La explosión de datos en el cuidado de la salud ha cobrado impulso en los últimos años. Esta repentina avalancha de datos se debe a la digitalización masiva de la industria de la salud y la proliferación de dispositivos portátiles.

Dado que un solo paciente representa aproximadamente 80 megabytes de datos por año de imágenes y datos de EMH, la tasa de crecimiento anual compuesta de los datos se estima en un 36 % hasta 2025.

Por lo tanto, los médicos necesitan una herramienta rápida y eficaz para comprender este flujo de datos y descubrir conocimientos que cambiarán la industria. El análisis predictivo es exactamente una de estas herramientas. En particular, el análisis de datos respaldado por IA ayuda a descubrir tendencias ocultas en la propagación de enfermedades. Esto permite un tratamiento proactivo y preventivo, mejorando aún más los resultados del tratamiento.

Por ejemplo, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) implementan análisis para predecir el próximo brote de gripe. Utilizan datos históricos para estimar la gravedad de futuras temporadas de gripe, lo que les permite tomar decisiones estratégicas con anticipación.

La pandemia mundial tampoco fue la excepción. Como resultado, el Foro Nacional de Calidad de las Minorías lanzó su Índice COVID-19. Esta última es una herramienta de predicción que ayudará a los ejecutivos a prepararse para futuras olas de coronavirus.

inteligencia clínica

El año pasado, los laboratorios realizaron más de 2800 ensayos clínicos para probar medicamentos y vacunas contra el coronavirus que salvan vidas. Sin embargo, este amplio campo de estudio clínico no ha sido fructífero y ha suscitado expectativas engañosas. Pero son noticias viejas.

El mercado de ensayos clínicos de $ 52 mil millones ha sufrido durante mucho tiempo debido a pruebas y planificación preclínicas ineficaces. Una de las tareas más difíciles en la realización de investigaciones clínicas es encontrar pacientes. Sin embargo, muchos de estos ensayos clínicos, en particular los ensayos oncológicos, se han vuelto más sofisticados, lo que dificulta aún más encontrar a los pacientes en un período de tiempo corto.

La inteligencia artificial tiene un gran potencial para acelerar el proceso de selección. Puede ampliar la selección de pacientes mediante:

  • Maximizar la asociación de pacientes. Esto podría lograrse armonizando enormes datos de EMR y EHR en diferentes formatos y niveles de fidelidad, y utilizando fenotipado electrónico.
  • Provisión de resultados clínicos pronósticos. Esto se refiere a la selección de pacientes que tienen más probabilidades de tener un objetivo clínico medible.
  • Predecir una población que se beneficiará del tratamiento.

Cuidado personal

A medida que la inteligencia artificial invade el panorama de la medicina de precisión, puede ayudar a las organizaciones a beneficiarse de la medicina de precisión de diversas formas. Primero, la medicina personalizada puede venir en forma de soluciones digitales que permiten la interacción uno a uno con especialistas sin salir de casa.

Según las estadísticas, actualmente hay más de 53.000 aplicaciones de salud en Google Play. ¿Por qué son tan populares? Los pacientes aprecian la comodidad que ofrecen las aplicaciones de salud. Gracias a los avances en la tecnología de atención médica móvil, los pacientes pueden ahorrar dinero, tener acceso instantáneo a atención personalizada y tener un mejor control sobre su salud.

Aquí hay algunas estadísticas alentadoras para demostrar la importancia de esta ventaja tecnológica:

  • El mercado de las aplicaciones de mHealth tiene un valor de 47 700 millones de USD en 2021 y se prevé que crezca a 149 000 millones de USD para 2028.
  • Beneficiado por la pandemia, el mercado registró un crecimiento del 14,3% en 2020. Además, se estima que este mercado crecerá un 17-18% anual durante los próximos cinco años.
  • Los mayores beneficios económicos de las aplicaciones de mHealth están en la reducción de los costos hospitalarios al reducir las tasas de reingreso y la duración de la estadía, y ayudar a los pacientes a cumplir con los horarios de medicamentos.

Otra faceta de la personalización en el cuidado de la salud es la medicina de precisión. Es un modelo innovador de servicios médicos que ofrece personalización de la atención médica a través de soluciones médicas, tratamientos, prácticas o productos adaptados a un subconjunto de pacientes. Las herramientas subyacentes a la medicina de precisión incluyen diagnósticos moleculares, imágenes y análisis.

Sin embargo, la medicina de precisión no es posible dentro del enfoque médico tradicional. En cambio, se requiere acceso a cantidades masivas de datos combinados con funcionalidad de vanguardia. Estos datos incluyen una amplia gama de información del paciente, incluidos registros médicos, dispositivos personales e historial familiar. Luego, la IA calcula estos datos y genera información, lo que permite que el sistema aprenda y respalde la toma de decisiones del médico.

¿Qué está obstaculizando la transformación de la IA en el cuidado de la salud?

Las implicaciones clínicas de la inteligencia artificial tienen un gran potencial para revolucionar la atención médica, haciéndola más accesible y asequible. Sin embargo, la adopción de IA se encuentra actualmente en sus primeras etapas debido a una variedad de limitaciones en la industria. Algunos de ellos incluyen:

  • Los datos médicos fragmentados son uno de los principales desafíos en el camino hacia la automatización. Una combinación difícil de resultados estructurados y no estructurados complica aún más la recopilación eficaz de datos. Como resultado, alrededor del 80 % de todos los datos se almacenan en piezas aisladas y no estructuradas dispersas por los sistemas médicos.
  • Una compleja red de factores económicos y consideraciones éticas también afecta la velocidad de adopción de la IA. Actualmente, no existen estándares para los sistemas de IA en el cuidado de la salud, lo cual es una preocupación para médicos y pacientes. Además, los sistemas inteligentes no se pueden utilizar en entornos de escasos recursos, lo que requiere inversiones importantes.
  • La privacidad es otra restricción asociada con la transformación digital. Dado que los algoritmos inteligentes se alimentan de una gran cantidad de datos, esto aumenta la superficie de ataque de los ciberdelincuentes. Además, el dominio de la información confidencial requiere las más altas medidas de seguridad y el cumplimiento de regulaciones federales como HIPAA.

La última palabra

La inteligencia artificial en el cuidado de la salud es una disrupción largamente esperada que ha estado madurando durante bastante tiempo. Sus capacidades son prácticamente ilimitadas y van desde el descubrimiento más rápido de fármacos hasta el diagnóstico en el hogar. En 2021, la IA experimentó un crecimiento significativo debido a la crisis relacionada con la pandemia y la gran necesidad de automatización. Aunque la IA aún se encuentra en sus primeras etapas, veremos que la IA revolucionará nuestro sector de la salud.

Créditos fotográficos: proporcionados por el autor; ¡Gracias!

Pavel Tansiura

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