La atención sanitaria siempre ha sido un campo donde la innovación se valora y es crucial para salvar vidas. A pesar de los avances tecnológicos, la industria de la salud todavía enfrenta desafíos persistentes.
PwC dice que los costos de la atención médica aumentarán 7% en 2024. Esto se debe al agotamiento del personal, la escasez de trabajadores, los problemas de pago y el aumento de los precios. La industria está buscando nuevas tecnologías para brindar una buena atención sin costos elevados. Un área clave es la IA generativa en la atención sanitaria.
IA generativa agrega velocidad, mejora la precisión y abre puertas a innovaciones que aún no hemos imaginado.
En este artículo, analizaremos el poder de la IA generativa en la atención sanitaria, sus aplicaciones y algunas consideraciones éticas.
Aplicaciones de la IA generativa en la atención sanitaria
La IA generativa ofrece soluciones para capacitación, diagnóstico, desarrollo de fármacos y más en atención médica. Veamos áreas clave donde esta tecnología tiene más importancia.
Entrenamiento Médico y Simulaciones
La IA generativa crea escenarios de salud realistas para el entrenamiento. A diferencia de los métodos tradicionales con escenarios fijos, la IA se adapta en tiempo real. Esto enriquece la experiencia de aprendizaje. Por ejemplo, la Universidad de Michigan utiliza IA para simular el tratamiento de la sepsis, mientras que la La Universidad de Pensilvania estudia la propagación del COVID-19.
Diagnostico clinico
La IA generativa ayuda de dos maneras principales: mejorando las imágenes médicas y diagnosticando enfermedades. La IA puede convertir escaneos de baja calidad en imágenes de alta resolución. También utiliza datos de pacientes para detectar signos tempranos de enfermedades como cáncer de piel o Alzheimer. Med-Palm 2 de Google, capacitado en datos médicos, logró una tasa de precisión del 85% al responder preguntas médicas.
Desarrollo de Medicamentos
El desarrollo de nuevos fármacos es una tarea costosa que a menudo alcanza miles de millones de dólares. La IA generativa puede reducir los costos significativamente. Puede diseñar nuevas moléculas y predecir las propiedades de nuevos fármacos. Recientemente, Recursion Pharmaceuticals adquiere Valence, una startup de IA, para diseñar candidatos a fármacos utilizando IA.
Tareas administrativas
Los médicos enfrentan una alta tasa de agotamiento, en parte debido al trabajo administrativo. La IA generativa puede ayudar a automatizar tareas como completar registros médicos electrónicos (EHR) y programar citas. Naviña, una startup de inteligencia artificial, creó una herramienta para ayudar a los médicos en estas tareas y ya ha obtenido 44 millones de dólares en financiación.
Datos médicos sintéticos
Es difícil conseguir datos para la investigación médica, especialmente para las enfermedades raras. La IA generativa puede producir muestras de datos sintéticos, sin pasar por preocupaciones de privacidad. Investigadores alemanes desarrollaron GANerAid, un modelo de IA que genera datos sintéticos de pacientes para ensayos clínicos.
Ventajas y desafíos de la IA generativa en la atención sanitaria
Ventajas
- Velocidad: Uno de los beneficios más convincentes es la rapidez con la que se realizan las tareas. Por ejemplo, la IA puede examinar extensos registros médicos en segundos, lo que a un ser humano le llevaría mucho más tiempo.
- Exactitud: La IA generativa destaca por mejorar la calidad del diagnóstico. Puede identificar enfermedades en etapa temprana con mayor precisión en comparación con los métodos tradicionales. Por ejemplo, los algoritmos de IA se han mostrado prometedores en la detección temprana del cáncer.
- Accesibilidad: La IA generativa puede hacer que la atención médica esté más disponible. Pensemos en las zonas rurales donde la atención especializada es limitada. Las plataformas de telemedicina impulsadas por IA pueden ofrecer servicios de consulta y diagnóstico de forma remota.
Desafios
- Parcialidad: Los modelos de IA pueden heredar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Esta es una preocupación en el sector sanitario, donde los algoritmos sesgados podrían dar lugar a un trato desigual para diferentes grupos demográficos. Por ejemplo, un estudio demostró que un La IA utilizada en la atención sanitaria era menos precisa en el diagnóstico de afecciones de la piel de personas con tonos de piel más oscuros.
- Privacidad de datos: Una de las mayores preocupaciones en el sector sanitario es la seguridad de los datos confidenciales. Dado que la IA se basa en grandes conjuntos de datos, siempre existe el riesgo de que se produzcan violaciones de datos. Sin embargo, una encuesta de 2023 muestra que la IA también puede ser parte de la solución. Puede ahorre a las organizaciones casi $1.8 millones en costos de violación de datos y acelerar la identificación de infracciones en más de 100 días.
- Costos de implementación: Configurar herramientas de inteligencia artificial puede resultar costoso. Los costos iniciales incluyen el desarrollo de software, la configuración del hardware y la capacitación del personal para utilizar los nuevos sistemas.
- Regulación: Las aplicaciones médicas de la IA siguen siendo un área regulatoria gris. Hay dudas sobre la responsabilidad en caso de diagnóstico erróneo o manejo incorrecto de los datos. El Estados Unidos y la UE están haciendo planes introducir nuevas regulaciones, pero esto no sucederá pronto.
Visiones futuras y nuevas tendencias en GenAI en la atención sanitaria
A medida que la IA generativa continúa ganando terreno, vemos nuevas tendencias emergentes que darán forma a los próximos años de la industria de la salud. Aquí hay una descripción general de estas tendencias:
Mejor diagnóstico y medicina personalizada
GenAI mejorará el diagnóstico de enfermedades y permitirá tratamientos médicos personalizados. Los modelos futuros producirán imágenes médicas detalladas e identificarán enfermedades con gran precisión.
IA y trabajo en equipo humano
GenAI promoverá entornos donde los humanos y la IA colaboren. Es necesaria una interacción efectiva entre los trabajadores de la salud y la IA para maximizar los beneficios.
Big Data y EHR
Fusionar GenAI con big data y registros médicos electrónicos es prometedor. Estos modelos de IA pueden analizar diversos datos de pacientes para brindar información útil. Pueden utilizar EHR para encontrar tendencias, hacer predicciones y ajustar tratamientos.
Aprendizaje continuo
GenAI necesita seguir aprendiendo para seguir siendo útil. Debe adaptarse a nuevos datos, enfermedades y cambios en la atención sanitaria. Es probable que los modelos futuros puedan aprender continuamente, lo que los hará más precisos y útiles.
Papel de los datos generativos de IA en la atención sanitaria
Los datos juegan un papel importante en el impulso de la IA generativa para la industria de la salud. Así es cómo:
Modelos de entrenamiento
Los datos de alta calidad son cruciales para entrenar algoritmos de IA. Estos modelos aprenden de historiales de pacientes anteriores, imágenes médicas e incluso información genética para volverse más inteligentes.
Mejora de la precisión
Cuanto más diverso y extenso sea el conjunto de datos, mejor podrá predecir y diagnosticar el modelo de IA. Por ejemplo, una IA entrenada con una amplia gama de rayos X puede identificar con mayor precisión problemas pulmonares.
Medicina personalizada
Los datos permiten a la IA adaptar los tratamientos a las necesidades individuales. Por ejemplo, la IA puede analizar datos de múltiples fuentes para recomendar el medicamento más eficaz para un paciente.
Análisis Predictivo
Con suficientes datos, la IA puede pronosticar las necesidades de los pacientes y las tendencias de la atención médica. Puede predecir brotes de enfermedades o anticipar los recursos que necesitará un hospital.
Cumplimiento ético y legal
Los datos ayudan a garantizar que los modelos de IA cumplan con las regulaciones sanitarias. Los datos adecuados pueden ayudar a identificar cualquier sesgo o inexactitud que pueda conducir a un trato desigual.
