La industria de la salud siempre se ha beneficiado de los avances tecnológicos y sus ofertas. Desde marcapasos y rayos X hasta RCP electrónicos y más, la atención médica ha podido agregar valor a la sociedad y su evolución inmensamente debido al papel de la tecnología. Avanzar en la evolución en esta fase de avances es la Inteligencia Artificial (IA) y sus tecnologías aliadas, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, PNL, y más.
De más formas de las imaginables, los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático están ayudando a los médicos y cirujanos a salvar vidas preciosas sin problemas, detectar enfermedades y preocupaciones incluso antes de su llegada, manejar mejor a los pacientes, participar de manera más efectiva en su proceso de recuperación y más. A través de soluciones impulsadas por IA y modelos de aprendizaje automático, las organizaciones de todo el mundo pueden brindar mejor atención médica a las personas.
Pero, ¿exactamente cómo estas dos tecnologías empoderan a los hospitales y a los proveedores de atención médica? ¿Cuáles son las aplicaciones tangibles del mundo real de los casos de uso que las hacen inevitables? Bueno, averigüémoslo.
El papel del aprendizaje automático en la atención médica
Para los no iniciados, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite que las máquinas aprendan conceptos, procesen datos y entreguen los resultados deseados de forma autónoma. A través de diferentes técnicas de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, y más, los modelos de aprendizaje automático aprenden a procesar datos a través de condiciones y cláusulas y llegan a resultados. Esto los hace ideales para generar información prescriptiva y predictiva.
Estos conocimientos ayudan enormemente en el aspecto organizativo y administrativo de la prestación de atención médica, como la gestión de pacientes y camas, la supervisión remota, la gestión de citas, la creación de listas de tareas y más. Diariamente, los profesionales de la salud dedican el 25% de su tiempo a tareas redundantes, como la gestión y actualización de registros y el procesamiento de reclamaciones, lo que les impide brindar atención médica según sea necesario.
La implementación de modelos de aprendizaje automático podría traer automatización y eliminar la intervención humana en los lugares donde menos se requieren. Además, el aprendizaje automático también ayuda a optimizar el compromiso y la recuperación del paciente al enviar alertas y notificaciones oportunas a los pacientes sobre sus medicamentos, citas, recopilación de informes y más.
Además de estos beneficios administrativos, existen otros beneficios prácticos del aprendizaje automático en la salud. Exploremos cuáles son.
Aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo real
Detección de enfermedades y diagnóstico eficiente
Uno de los principales casos de uso del aprendizaje automático en el cuidado de la salud radica en la detección temprana y el diagnóstico eficiente de enfermedades. Las preocupaciones como los trastornos hereditarios y genéticos y ciertos tipos de cánceres son difíciles de identificar en las primeras etapas, pero con soluciones de aprendizaje automático bien entrenadas, se pueden detectar con precisión.
Dichos modelos se someten a años de entrenamiento a partir de la visión por computadora y otros conjuntos de datos. Están capacitados para detectar incluso la más mínima anomalía en el cuerpo humano o un órgano para activar una notificación para un análisis más detallado. Un buen ejemplo de este caso de uso es IBM Watson Genomic, cuyo modelo de secuenciación impulsado por el genoma impulsado por la computación cognitiva permite formas más rápidas y efectivas de diagnosticar inquietudes.
Gestión eficiente de registros sanitarios
A pesar de los avances, el mantenimiento de registros médicos electrónicos sigue siendo una preocupación plaga en el sector de la salud. Si bien es cierto que se ha vuelto mucho más fácil en comparación con lo que usamos colectivamente antes, los datos de salud todavía están por todas partes.
Esto es bastante irónico porque los registros médicos deben centralizarse y simplificarse (no olvidemos que también son interoperables). Sin embargo, muchos de los detalles cruciales que faltan en los registros están bloqueados o son incorrectos. Sin embargo, la influencia del aprendizaje automático está cambiando todo esto, ya que los proyectos de MathWorks y Google están ayudando en la actualización automática de registros incluso fuera de línea a través de tecnologías de detección de escritura a mano. Esto garantiza que los profesionales de la salud de las verticales tengan acceso oportuno a los datos de los pacientes para hacer su trabajo.
Detección de diabetes
El problema con una enfermedad como la diabetes es que muchas personas la padecen durante un período prolongado sin experimentar ningún síntoma. Entonces, cuando realmente experimentan los síntomas y efectos de la diabetes por primera vez, ya es bastante tarde. Sin embargo, casos como estos podrían evitarse mediante modelos de aprendizaje automático.
Un sistema basado en algoritmos como Naive Bayes, KNN, Decision Tree y más podría usarse para procesar datos de salud y predecir la aparición de diabetes a través de detalles de la edad de un individuo, opciones de estilo de vida, dieta, peso y otros detalles cruciales. Los mismos algoritmos también podrían usarse para detectar enfermedades hepáticas con precisión.
Modificación de comportamiento
La atención médica va más allá del tratamiento de enfermedades y dolencias. Se trata de bienestar general. A menudo, nosotros, como seres humanos, revelamos más sobre nosotros mismos y lo que atravesamos con nuestros gestos corporales, posturas y comportamiento general. Los modelos impulsados por el aprendizaje automático ahora pueden ayudarnos a identificar tales acciones inconscientes e involuntarias y hacer los cambios necesarios en el estilo de vida. Esto podría ser tan simple como dispositivos portátiles que le recomiendan mover su cuerpo después de períodos prolongados de inactividad o aplicaciones que le piden que corrija las posturas de su cuerpo.
Descubriendo nuevos fármacos y medicamentos
Muchas de las principales dolencias de la salud aún no tienen cura. Si bien, por un lado, existen preocupaciones que amenazan la vida de inmediato, como el cáncer y el SIDA, también existen enfermedades crónicas que podrían devorar a las personas durante toda su vida, como las enfermedades autoinmunes y los trastornos neurológicos.
El aprendizaje automático está ayudando enormemente a las organizaciones y los fabricantes de medicamentos a encontrar medicamentos para las principales enfermedades de forma más rápida y eficaz. Mediante ensayos clínicos simulados, secuenciación y detección de patrones, las empresas ahora pueden acelerar sus procesos de experimentación y observación. También se están desarrollando muchas terapias y remedios no convencionales en paralelo a la medicina convencional con la ayuda del aprendizaje automático.
Resumen
El aprendizaje automático está reduciendo significativamente el tiempo necesario para que los humanos alcancemos la siguiente fase de evolución. Ahora estamos avanzando a un ritmo más rápido de lo que llegamos aquí. Con más casos de uso, experimentos y aplicaciones, podríamos estar discutiendo cómo se ha curado el cáncer o cómo se evitó una pandemia devastadora gracias a una simple aplicación para teléfonos inteligentes en los próximos años. AI in Healthcare está revolucionando la industria médica.
