IA en la industria de la salud: casos de uso de la inteligencia artificial en la atención médica

La inteligencia artificial (IA) está marcando el comienzo de una mejor industria de la salud a través de algoritmos, robótica y análisis de datos. Estas mejoras se han vuelto más evidentes durante la pandemia de COVID-19, cuando se desplegaron robots en hospitales y clínicas para desinfectar habitaciones, realizar diagnósticos y monitoreo remotos y transportar muestras a los laboratorios.

Los avances en software y tecnologías basadas en la nube también han dado lugar a imágenes médicas automatizadas, telesalud, diagnósticos más precisos y atención personalizada al paciente. Estos avances han llevado a mayores inversiones en soluciones de IA en la industria, incluidas empresas de capital de riesgo que financian proyectos de IA relacionados con la atención médica por un valor de $85 mil millones de dólares, según la consultora McKinsey. La firma también destacó que alrededor de 23 aplicaciones de IA ya se utilizan ampliamente en el sector. En este artículo, analizaremos algunos de estos beneficios y casos de uso, y cómo están transformando la industria de la salud.

Beneficios de la IA en la atención sanitaria

La IA está preparada para cambiar el futuro de la atención médica a medida que el análisis de datos impulse una toma de decisiones más precisa, proporcione mejores referencias médicas y agilice la investigación y el desarrollo.

Análisis preciso de imágenes médicas

Las imágenes de histopatología son algunas de las imágenes médicas más utilizadas para identificar cánceres. Sin embargo, la carga de trabajo de los patólogos ha aumentado constantemente, lo que ha dado lugar a diagnósticos erróneos. Una investigación de la Universidad de Tulane de 2021 demostró que la IA puede detectar e identificar con precisión el cáncer colorrectal mediante análisis de escaneo de tejidos. Se utilizó un programa de aprendizaje automático para analizar 13.000 imágenes de cáncer colorrectal en 13 centros oncológicos de China, Alemania y Estados Unidos. Al final de la investigación, el algoritmo pudo identificar el cáncer con una precisión del 98 por ciento, [JC1] ligeramente mejor que el patólogo humano promedio con un 97 por ciento. Los científicos son optimistas en cuanto a que el análisis de imágenes médicas impulsado por IA puede acelerar significativamente los diagnósticos.

Aplicaciones mejoradas de diagnóstico y tratamiento.

Los diagnósticos erróneos son algunas de las consecuencias más graves de un servicio sanitario deficiente. Desafortunadamente, esto sucede con demasiada frecuencia cuando los proveedores de atención médica carecen de personal suficiente y los médicos trabajan demasiado. Una de las primeras soluciones de inteligencia artificial para automatizar el diagnóstico fue Watson for Health de IBM, que se centra en la medicina de precisión, en particular en los tratamientos contra el cáncer. Watson puede consultar miles de información médica, incluidas revistas médicas, estudios de casos, planes de tratamiento y sus resultados, y síntomas. Otra solución de inteligencia artificial es DeepMind Health de Google, que colabora con médicos e investigadores para diagnosticar enfermedades del mundo real. Para ello, la tecnología utiliza el aprendizaje automático y la neurociencia para crear un modelo de aprendizaje profundo que pueda conectar mejor la información. Otro ejemplo es el innovador AlphaFold, que utiliza IA para predecir las estructuras de las proteínas celulares para comprender cómo funcionan mal y provocan enfermedades. Además del diagnóstico, esta herramienta puede hacer avanzar enormemente el desarrollo y la investigación de fármacos.

Detección temprana

Gracias al acceso de la IA a miles de bases de datos de enfermedades, ha mejorado en la detección de enfermedades, específicamente el cáncer. Según la Sociedad Estadounidense del Cáncer, antes de la IA, las mamografías a menudo daban resultados falsos, lo que llevaba a que 1 de cada 2 pacientes sanas recibieran un diagnóstico erróneo. Con la IA, el análisis de los resultados de las mamografías ahora es 30 veces más rápido con una precisión del 99 por ciento. Esto ha eliminado la necesidad de biopsias costosas e innecesarias. Mientras tanto, los pacientes en riesgo de comorbilidades genéticas específicas como la diabetes ahora también pueden ser monitoreados las 24 horas del día, los 7 días de la semana mediante dispositivos portátiles. Estos dispositivos pueden alertar a los médicos y clínicas sobre cualquier irregularidad en la frecuencia cardíaca o los niveles de azúcar en sangre de sus pacientes. Los posibles ataques cardíacos también se detectan temprano, lo que brinda a los pacientes más posibilidades de recuperarse por completo.

Desarrollo e investigación de fármacos acelerados

El desarrollo de medicamentos y vacunas es uno de los proyectos más caros del sector sanitario. Según la Asociación de Investigación Biomédica de California, se necesitan unos 12 años para que un fármaco pase del laboratorio a la práctica clínica. Además, las tasas de éxito suelen ser bajas: sólo cinco de cada 5.000 medicamentos en pruebas preclínicas avanzan a pruebas en humanos. En promedio, desarrollar un nuevo fármaco cuesta $359 millones de dólares. Sin embargo, el descubrimiento de fármacos se ha vuelto más eficiente y requiere menos tiempo con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Una combinación de software y robots físicos puede ejecutar experimentos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, monitorear resultados, registrar análisis y sugerir pasos adicionales. Además de ayudar en las pruebas de laboratorio, la IA puede ayudar a preparar los cientos de documentos complejos necesarios para hacer avanzar un nuevo fármaco en cada fase de investigación.

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