No espere ser tratado por un médico robótico la próxima vez que visite el consultorio del médico. Las computadoras y los algoritmos pueden decirnos qué mirar, qué comprar y a quién agregar a nuestras redes sociales, pero la investigación sugiere que la IA de la atención médica no se cumplirán estar reemplazando a los humanos los cuidadores en cualquier momento.
Sin embargo, podría ayudar a reemplazar el papeleo confuso, los tiempos de espera prolongados, los diagnósticos incorrectos y otros elementos indeseables de la experiencia de atención médica por otros más favorables. La IA también podría ayudar a los médicos humanos a escalar sus prácticas para tratar a más pacientes y capacitarlos para brindar una atención más personalizada y efectiva a pacientes individuales.
Sí, incluso en 2021, las conversaciones sobre inteligencia artificial y automatización en la atención médica tienden a centrarse en el potencial, la promesa y las posibilidades. Después de todo, la mayoría de las oportunidades para las aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial en el espacio aún están por delante, principalmente porque aún se deben superar los principales obstáculos para allanar el camino para una adopción generalizada en el espacio. Hasta que eso suceda, esta tecnología transformadora continuará siendo discutida en términos de lo que podría ser (en lugar de lo que es).
En Shaip, queremos cambiar la conversación ayudando a los equipos de desarrollo de IA a superar estos obstáculos. Nos encanta hablar de que futUre podía sostener para la IA en el sector sanitario, pero nos encanta crear ese futuro aún más. Sin embargo, antes de sumergirnos en cómo lo hacemos, dediquemos un momento a centrarnos en el presente.
La IA no solo está preparada para cambiar la atención médica para siempre; ya lo ha hecho. Si bien aún es relativamente nueva, la tecnología ha penetrado casi todos los aspectos del sistema de salud moderno:
- En entornos clínicos, los médicos están utilizando herramientas de imágenes asistidas por IA con capacidades avanzadas de reconocimiento de patrones para examinar los resultados de tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y otros tipos de análisis visuales, lo que les permite detectar enfermedades y diagnosticar lesiones de manera más rápida y precisa.
- En el aula, las herramientas de aprendizaje automático están ayudando a los estudiantes a obtener conocimientos más profundos sobre el cuerpo humano que nunca y les dan el poder de construir nuevas soluciones con aplicaciones del mundo real.
- En el laboratorio, los investigadores están aprovechando programas sofisticados para hacer referencias cruzadas de nuevas fórmulas de medicamentos con medicamentos que ya se sabe que son seguros. Luego pueden replicar e iterar sobre estos para desarrollar antídotos y vacunas en un tiempo récord.
- Los administradores y ejecutivos están utilizando aplicaciones de inteligencia artificial para crear experiencias de pacientes más intuitivas y eficientes que, al mismo tiempo, generan ingresos para los proveedores y garantizan una atención de mayor calidad para los pacientes. La lista sigue y sigue.
Debido a que está leyendo esto, probablemente ya se haya dado cuenta de que el impacto de la IA en nuestra atención médica El sistema ha sido enorme, y solo se hará más grande. Dados los innumerables actores diversos que componen el sector, la cantidad de desafíos que las soluciones de IA pueden abordar potencialmente es aparentemente infinita.
Shaip está aquí para ayudar a dar vida a estas soluciones. Nuestros servicios permiten a las empresas y emprendedores crear tecnologías transformadoras de inteligencia artificial en el cuidado de la salud que pueden resolver problemas del mundo real a gran escala al eliminar algunos de los mayores obstáculos en su camino. Y para los equipos que trabajan en el ámbito de la salud, hay muchos de ellos.
Barricadas y banderas rojas
Si bien la promesa de la IA en el cuidado de la salud nunca ha sido mayor, la integración real de la tecnología en el sistema de salud monolítico será un proceso lleno de obstáculos. Quizás ninguno sea más significativo que los obstáculos regulatorios que distinguen a la medicina de otras industrias en las que la adopción se ha producido más rápidamente.
Ha pasado casi un cuarto de siglo desde que el Congreso promulgó la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), pero esa misma legislación todavía rige cómo los proveedores manejan los datos de los pacientes en 2021. Desafortunadamente, cada vez presenta más preguntas que respuestas para médicos, pacientes empresarios que buscan construir nuevas tecnologías médicas. Además, los mandatos de HIPAA ahora están convergiendo con regulaciones más recientes sobre información de identificación personal (PII). como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, la Ley de Protección de Datos Personales (PDPA) de Singapur y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) que representa la primera legislación integral que rige el uso de datos aquí en los Estados Unidos.
El aumento en los requisitos de telesalud que acompañó a la pandemia COVID-19 solo ha agregó más dolores de cabeza regulatorios. Para empezar, muchos pacientes reciben tratamiento remoto a través de plataformas que no cumplen con los estándares de HIPAA, lo que podría dejarlos vulnerables a las amenazas a la privacidad. Incluso las plataformas que cumplen con las normas plantean riesgos, ya que podrían revelar información confidencial del paciente. for beneficio. El crecimiento de la demanda de atención virtual ha dado lugar a muchos servicios digitales que quedan fuera del alcance original de HIPAA, y ha obligado a las grandes empresas de tecnología Facebook, Alphabet, Amazon y Microsoft a riesgo dentro las mercado, aportando nuevas innovaciones y la necesidad de una supervisión adicional.
Para los reguladores, hacer cumplir el cumplimiento dentro de este complejo sistema de mandatos es cada vez más difícil, ya que los datos están siendo utilizados de nuevas formas y por un número creciente de actores. Del mismo modo, para los equipos que esperan construir e implementar tecnologías impulsadas por IA en el espacio de la atención médica, garantizar que estas herramientas cumplan con los estándares existentes requiere experiencia regulatoria que es simplemente difícil de encontrar.
¿También es difícil de encontrar? Datos médicos de alta calidad. La regulación puede evitar que algunas tecnologías nuevas logren una adopción generalizada, pero sin datos de calidad, las herramientas impulsadas por IA ni siquiera pasarán la etapa de desarrollo.
A reciente estudio publicado en el Journal of the American Medical Association encontró que la distribución geográfica de los pacientes cuyos datos se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático se limita principalmente a unos pocos estados, específicamente California, Nueva York y Massachusetts. Dados los atributos económicos, sociales, conductuales y de otro tipo que estos pacientes pueden compartir entre sí, pero no con el resto del país, los algoritmos entrenados con estos datos podrían generalizar mal. Este problema podría resolverse con conjuntos de datos más diversos, pero nuevamente, los datos son difíciles de adquirir. Una vez adquirido, también es difícil de organizar, que es otro paso crítico para los desarrolladores de tecnologías de aprendizaje automático.
Muchas empresas realizan inversiones significativas para encontrar o crear datos para sus algoritmos y luego gastan aún más anotadores que pagan para etiquetarlos. Al igual que con los conjuntos de datos demasiado homogéneos, los datos que no están etiquetados y seleccionados adecuadamente entrenarán a los programas de IA para generar resultados sesgados e inexactos, creando problemas que no se pueden solucionar fácilmente. Desafortunadamente, estos problemas seguirán siendo un lugar común para los equipos que trabajan en tecnología de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. La investigación de Gartner revela que hasta 85% of Los proyectos de IA producirán resultados erróneos como resultado del sesgo de gestión de datos hasta 2022.
Nuevamente, existen muchos otros desafíos para la creación de aplicaciones de inteligencia artificial para el cuidado de la salud, tanto conocidos como desconocidos. A medida que más desarrolladores ingresan al espacio y más proveedores se enfrentan a decisiones sobre si agregar soluciones impulsadas por IA a sus estrategias para tratar a los pacientes, estos desafíos cobran gran importancia. Si bien los obstáculos son inevitables cuando intentas construir herramientas útiles y transformadoras utilizando nuevas tecnologías, Shaip ayuda a los equipos a superar muchos de los obstáculos más grandes que enfrentan los desarrolladores en el espacio.
Cómo Shaip impulsa el progreso de la IA en el sector sanitario
Shaip ofrece un conjunto de soluciones diseñadas específicamente para equipos que trabajan en aplicaciones de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. Juntos, pueden ayudarlo a obtener un retorno significativo y multifacético de su inversión y crear productos escalables que tengan un impacto verdaderamente duradero en la industria.
Recopilación de datos totalmente gestionada
Para crear aplicaciones que puedan ser realmente útiles para las organizaciones sanitarias, los equipos deben crear soluciones que generen resultados precisos e imparciales de forma constante. Claro, es posible que escuche acerca de las tecnologías de inteligencia artificial que detectan y diagnostican enfermedades con precisión, pero esto generalmente sucede en escenarios donde se usan restricciones artificiales para controlar las limitaciones de entrenamiento conocidas, como la falta de datos relevantes y de calidad. Si espera desarrollar un producto que logre una adopción generalizada en entornos clínicos reales, debe poder ofrecer resultados óptimos en una amplia gama de circunstancias de alto riesgo. En otras palabras, necesitará una gran cantidad de datos confiables de clase mundial para entrenar sus algoritmos.
Los servicios de recopilación de datos totalmente administrados de Shaip garantizan que tenga los datos que necesita cuando los necesita. Con nuestra aplicación móvil patentada, plataforma basada en web patentada y equipos de proyectos internos con experiencia, podemos obtener datos de casi cualquier combinación de grupos de edad, datos demográficos y antecedentes educativos. Nuestro proceso de recopilación de personas en el circuito incorpora expertos en la materia del campo de la atención médica para garantizar que los datos que reciba cumplan con los más altos estándares de calidad y confiabilidad. Además de identificar, crear perfiles y obtener datos, también nos encargamos de la limpieza y preparación de los datos, lo que permite que su equipo se concentre en otras actividades de alto impacto.
Múltiples formatos de datos
Podemos entregar un conjunto de datos diverso que incluye imágenes, video, audio y texto para impulsar una amplia gama de modelos de IA.
Texto:
Shaip tiene cientos de profesionales experimentados disponibles para realizar anotaciones de datos en prácticamente cualquier tipo de datos de texto, desde notas médicas hasta reclamos de seguros, lo que le brinda la capacidad de descubrir conocimientos que de otro modo permanecerían ocultos en conjuntos de datos no estructurados. Además, nuestra plataforma en la nube intuitiva y personalizable le permite adaptar las anotaciones para casos de uso muy específicos y obtener información específica del dominio para informar el desarrollo tecnológico.
Audio:
Shaip tiene un historial comprobado de creación y optimización de IA conversacional, chatbots y bots de voz altamente funcionales. Gracias a nuestra red mundial de lingüistas calificados y a un equipo capaz de recopilar y anotar volúmenes de datos de audio, incluidas conversaciones sin guión entre médicos y pacientes, expresiones y palabras de inicio, monólogos y otros tipos de habla, podemos ayudarlo a entrenar el habla. -Aplicaciones habilitadas de forma rápida y eficaz.
Imagen:
Nuestros conjuntos de datos de entrenamiento de imágenes se analizan mediante una combinación de procesos manuales quirúrgicamente precisos y tecnología de vanguardia para aplicaciones que dependen de la visión por computadora sofisticada y las capacidades de reconocimiento de patrones. Y no solo proporcionamos los datos; también podemos ayudarlo a desarrollar algoritmos de aprendizaje automático de clase mundial para impulsar soluciones que puedan reconocer rostros humanos, alimentos, documentos, imágenes de laboratorios médicos, imágenes geoespaciales y otra información visual.
Vídeo:
Nuestra gente, experiencia y tecnología nos permiten cumplir prácticamente con cualquier requisito de anotación de video. Lo que mejor hacemos es el seguimiento de objetos: anotar videos cuadro por cuadro para enseñar a las computadoras a reconocer objetos específicos a través del aprendizaje automático. Ya sea que esté construyendo equipos robóticos con inteligencia artificial para ayudar a los médicos en entornos clínicos o aplicaciones que mejoren las interacciones entre pacientes y enfermeras durante las citas de telesalud, podemos ayudar.
Garantía de cumplimiento
La protección de la información del paciente es fundamental para desarrollar aplicaciones sanitarias de IA viables. Sin embargo, recopilar una cantidad suficiente de datos lleva tiempo y desidentificar esa información requiere aún más. Cuando su objetivo es construir, probar e implementar nueva tecnología, el tiempo es escaso.
Ofertas Shaip datos sanitarios con licencia para aliviar esta carga para los equipos que desarrollan modelos de inteligencia artificial que analizan registros médicos de pacientes basados en texto, imágenes de tomografías computarizadas, rayos X (y otros diagnósticos visuales), registros médicos y docenas de otros tipos de datos. Con las API de Shaip, obtiene acceso a pedido a esta creciente biblioteca de registros anónimos y datos médicos contextualizados de calidad (incluidos más de 10 millones de conjuntos de datos procedentes de más de 60 ubicaciones diversas en todo el mundo) que cumplen con todos los requisitos de HIPAA y Safe Harbor. estándares (incluida la redacción de los 18 identificadores cubiertos en estas pautas). Para los equipos que necesitan servicios más completos, podemos escalar la desidentificación de datos en múltiples jurisdicciones regulatorias.
Como líder de la industria en desidentificación de datos, enmascaramiento de datos y anonimización de datos, la privacidad del paciente es el núcleo de nuestras soluciones. Proporcionamos certificación y auditoría de expertos de la calidad de la desidentificación y cumplimos con las pautas integrales de anotación de información de salud personal (PHI) de acuerdo con los estándares de Safe Harbor. Del mismo modo, la plataforma ShaipCloud le permite acceder a sus datos en un entorno seguro, lo que reduce aún más el riesgo de incumplimiento.
Sigamos adelante juntos
En Shaip, comprendemos el inmenso potencial de la IA para mejorar prácticamente todos los aspectos del sistema de salud existente, y estamos entusiasmados de brindar nuestra experiencia a las organizaciones que trabajan para desbloquear ese potencial. También estamos profundamente familiarizados con los desafíos únicos que enfrentan estas organizaciones, y todos nuestros servicios están diseñados con estos desafíos en mente.
Si eres parte de un equipo que trabaja en Soluciones sanitarias impulsadas por tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático., nos encantaría ayudarlo a hacer avanzar su iniciativa. Nuestra experiencia abarca todo el ciclo de vida del desarrollo de la IA y hemos trabajado en proyectos de casi todos los ámbitos; todavía tenemos que encontrar uno que sea demasiado grande o demasiado pequeño. Si necesita más información, póngase en contacto hoy mismo.
