¿Cuál es el potencial de la IA y qué tecnologías se están utilizando en el cuidado de la salud?
Desde algortimos avanzados, sistemas de aprendizaje automático, hasta asistentes virtuales, la inteligencia artificial está allanando el camino hacia un futuro más eficiente y efectivo en el ámbito de la salud.
La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías relacionadas están cada vez más presentes en nuestras vidas; en el ámbito de la atención médica no es la excepción. Tienen el potencial de revolucionar varios aspectos del cuidado de los pacientes, así como los procesos administrativos dentro de organizaciones farmacéuticas y del cuidado de la salud.
A continuación, conocerás algunas aplicaciones de la IA, su potencial para automatizar aspectos del cuidado y reflexionaremos si puede desempeñarse igual o mejor que la inteligencia humana en tareas clave de atención médica como el diagnóstico de enfermedades.
Machine Learning (ML)
El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, es una técnica que utiliza algoritmos que permiten a un sistema computacional procesar datos de forma automática para tomar decisiones basadas en esa información.
En el ámbito de la atención médica, la aplicación más común de ML es la medicina de precisión, que consiste en predecir qué vías o protocolos de tratamiento pueden tener mayor éxito en un paciente, según sus características.
La gran mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático y medicina de precisión requiere un conjunto de datos en los que se conocen variables de resultados, por ejemplo, el inicio de una enfermedad. A esto se le conoce como aprendizaje supervisado.
Una forma más compleja de aprendizaje automático involucra modelos con muchas variables para predecir resultados. Una aplicación común en la atención médica es el reconocimiento de lesiones potencialmente malignas en imágenes radiológicas.
El ML se está aplicando cada vez más a la radiómica, que estudia características de las imágenes médicas imperceptibles al ojo humano mediante la aplicación de algoritmos automatizados, con el objetivo de asociarlas a estados fisiológicos concretos.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Ampliar los alcances del lenguaje humano ha sido un objetivo desde la década de 1950, que incluye aplicaciones como el reconocimiento de voz, análisis de texto, traducción y otros objetivos relacionados con el lenguaje.
El NLP requiere de un gran conjunto de lenguaje del cual aprender y se basa en el aprendizaje automático para aumentar la precisión del reconocimiento.
En el mundo de la salud, las aplicaciones de NLP involucran la creación, comprensión y clasificación de documentación clínica e investigaciones publicadas. Comúnmente se emplea para analizar notas clínicas no estructuradas de pacientes, preparar informes, transcribir interacciones con los pacientes y llevar a cabo conversaciones de inteligencia artificial, por ejemplo, a través de chatbots.
Robots físicos
Los robots físicos son ampliamente conocidos en este punto ya que por décadas se han empleado para realizar tareas predefinidas como levantar, reposicionar, soldar o ensamblar objetos en lugares como fábricas y almacenes, así como para transportar y entregar suministros.
Más recientemente, los robots están siendo de mayor utilidad a medida que otras capacidades de inteligencia artificial se incorporan en sus sistemas operativos.
En el campo de la cirugía, aunque aún las decisiones importantes las toman los expertos, algunos procedimientos quirúrgicos utilizan robobótica, por ejemplo, para cirugía de cabeza y cuello, cirugía ginecológica y de próstata.
Robotic Process Automation (RPA)
La automatización de procesos robóticos es una tecnología que realiza tareas estructuradas con fines administrativos, es decir, tareas que involucran sistemas de información, como si un usuario humano siguiera un guion o reglas para hacer todo de manera rápida y precisa
Aunque se llama RPA, no se trata de robots físicos en realidad, sino de programas inteligentes que combinan flujos de trabajo, reglas e integración con sistemas de información. En el campo de la salud, son de gran ayuda para tareas repetitivas como mantener actualizados los registros de pacientes, procesar autorizaciones previas o encargarse de la facturación. Básicamente un súper asistente virtual.
Aplicaciones para el compromiso y la adherencia del paciente.
El compromiso y la adherencia del paciente es sin duda una prioridad en la atención médica, pero implica un reto importante para las nuevas tecnologías.
Cuanto más se involucren los pacientes en su propio bienestar, tendrán una mejor experiencia de atención médica, se aprovecharán más los tratamientos que necesitan y hasta pueden tener resultados financieros positivos. Estos factores se están abordando cada vez más mediante el uso de big data y la inteligencia artificial (IA).
Un aspecto cada vez más relevante en el campo de la atención médica es crear una "arquitectura de elección" que influya en el comportamiento de los pacientes de manera anticipada, basándose en evidencia del mundo real. Es como si se les proporcionara una guía personalizada que les ayuda a tomar decisiones más informadas para cuidar de su salud.
Gracias a la información que se obtiene de los sistemas de registros electrónicos de salud y dispositivos portátiles como biosensores, relojes inteligentes y teléfonos, el software puede ofrecer recomendaciones personalizadas al comparar los datos de cada paciente con otros tratamientos efectivos utilizados en situaciones similares. Estas recomendaciones se pueden proporcionar a pacientes, enfermeras, médicos, laboratorios o coordinadores de atención al cliente. Así todos pueden recibir la mejor atención posible basada en su situación específica.
¿Qué le depara a la IA en el cuidado de la salud?
La inteligencia artificial desempeñará un papel importante en las ofertas de atención médica del futuro. En forma de aprendizaje automático, es la capacidad principal detrás del desarrollo de la medicina de precisión.
Sin embargo, uno de los mayores retos para la IA es asegurar que sea adoptada en la práctica clínica diaria. Para lograr una adopción más amplia, los sistemas de IA deben obtener la aprobación de los organismos reguladores, integrarse con los registros electrónicos de salud, seguir estándares, recibir financiamiento de organizaciones públicas o privadas y actualizarse con el tiempo en el campo.
También está claro que los sistemas de IA no reemplazarán a los médicos humanos a gran escala, sino que trabajarán en conjunto para brindar una mejor atención a los pacientes. Con el tiempo, los médicos podrán enfocarse en tareas que requieren habilidades únicas y exclusivamente humanas, como la empatía, la persuasión y la visión general.
Quizás los únicos proveedores de atención médica que eventualmente puedan perder sus empleos sean aquellos que se nieguen a trabajar de la mano de la inteligencia artificial. ¡El trabajo en equipo entre humanos y AI es clave para el futuro de la atención médica!