El valor de mercado de la inteligencia artificial en la atención médica alcanzó un nuevo récord en 2020 en $ 6.7bn. Los expertos en el campo y los veteranos de la tecnología también revelan que la industria estaría valorada en alrededor de $ 8.6 mil millones para el año 2025 y que los ingresos en el cuidado de la salud provendrían de hasta 22 diversas soluciones de salud impulsadas por IA.
Mientras lee, se están produciendo toneladas de innovaciones en todo el mundo para promover los servicios de atención médica, elevar la prestación de servicios, allanar el camino para un mejor diagnóstico de enfermedades y más. Ha llegado el momento realmente oportuno para el sector sanitario impulsado por la IA.
Exploremos los beneficios de la IA en la atención médica y analicemos simultáneamente los desafíos involucrados. Como entendemos ambos, también abordaremos los riesgos integrales del ecosistema.
Los beneficios de la IA en la atención médica
Empecemos por las cosas buenas primero. La IA en la atención médica está haciendo un trabajo tremendo. También está logrando hazañas que ningún ser humano ha podido jamás: predecir la aparición de enfermedades como problemas renales y algunos trastornos genéticos más. Para darte una mejor idea, aquí tienes una lista extensa:
- Google Health ha descifrado el código para detectar la aparición de lesiones renales días antes de que realmente suceda. Los servicios de diagnóstico y atención médica actuales pueden detectar lesiones solo después de que ocurran, pero con Google Health, los proveedores de atención médica pueden predecir con precisión la aparición de una lesión.
- La inteligencia artificial es inmensamente útil para compartir conocimientos en forma de formación o aprendizaje asistido. Los campos especializados como la radiología y la oftalmología requieren una experiencia intensa, que solo los veteranos pueden impartir a principiantes o principiantes. Sin embargo, con la ayuda de la IA, los nuevos participantes pueden aprender sobre los procedimientos de diagnóstico y tratamiento de forma autónoma. La IA está ayudando a democratizar el conocimiento aquí.
- Las organizaciones sanitarias realizan muchas tareas redundantes a diario. La entrada de IA les permite automatizar tales tareas y dedicar más tiempo a tareas que tienen mayor prioridad. Esto es inmensamente beneficioso en la gestión clínica u hospitalaria, el mantenimiento de EHR, la monitorización de pacientes y más.
- Los algoritmos de IA también están reduciendo los gastos operativos y maximizando significativamente los tiempos de producción. Desde un diagnóstico más rápido hasta planes de tratamiento personalizados, la IA aporta eficiencia a precios rentables.
- Se están desarrollando aplicaciones robóticas impulsadas por algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a los cirujanos a realizar operaciones cruciales. Los sistemas de inteligencia artificial dedicados garantizan la precisión y minimizan las consecuencias o los efectos secundarios de las cirugías.
Los riesgos y desafíos de la IA en la atención médica
Si bien las ventajas de la inteligencia artificial en la atención médica, también existen ciertas deficiencias en las implementaciones de inteligencia artificial. Estos son tanto en términos de desafíos como de riesgos involucrados en su implementación. Veamos ambos en detalle.
Alcance del error
Cada vez que hablamos de IA, creemos inherentemente que son perfectos y que no pueden cometer errores. Si bien los sistemas de IA están entrenados para hacer con precisión lo que se supone que deben hacer a través de algoritmos y condiciones, el error podría deberse a otros aspectos y razones diferentes. El error debido al uso de datos de baja calidad con fines de capacitación o algoritmos ineficientes podría limitar la capacidad de un módulo de IA para brindar resultados precisos.
Cuando esto sucede a lo largo del tiempo, los procesos y flujos de trabajo que dependen de estos módulos de inteligencia artificial podrían ofrecer resultados deficientes de manera constante. Por ejemplo, una clínica o un hospital podría tener ineficiencias en las prácticas de gestión de camas a pesar de la automatización, un chatbot podría diagnosticar falsamente a una persona con una preocupación como Covid-19 o algo peor, perderse el diagnóstico y más.
Disponibilidad constante de datos
Si la disponibilidad de datos de calidad es un desafío, también lo es su disponibilidad constante. Los módulos de atención médica basados en IA requieren volúmenes masivos de datos para fines de capacitación y la atención médica es un sector en el que los datos están fragmentados entre divisiones y alas. Encontrará más datos no estructurados que estructurados en forma de registros de farmacia, EHRs, datos de dispositivos portátiles y rastreadores de actividad física, registros de seguros y más.
Por lo tanto, hay un trabajo enorme en términos de anotar y etiquetar datos de atención médica, incluso si están disponibles para casos de uso específicos. Esta fragmentación de datos también aumenta el alcance del error.
Sesgo de datos
Los módulos de IA son un reflejo de lo que aprenden y los algoritmos detrás de ellos. Si estos algoritmos o conjuntos de datos tienen un sesgo, es probable que los resultados también se inclinen hacia resultados específicos. Por ejemplo, si las aplicaciones de salud móvil no responden a acentos particulares porque no fueron capacitados para ellos, se pierde el propósito de la atención médica accesible. Si bien este es solo un ejemplo, hay casos cruciales que podrían ser la línea divisoria entre la vida y la muerte.
Desafíos de privacidad y ciberseguridad
La atención médica involucra algunas de las piezas de información más confidenciales sobre las personas, como sus datos personales, enfermedades e inquietudes, grupo sanguíneo, afecciones alérgicas y más. Cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial, sus datos a menudo se utilizan y comparten entre varias alas del sector sanitario para una prestación de servicios precisa. Esto da lugar a problemas de privacidad, donde los usuarios están expuestos al temor de que sus datos se utilicen para diversos fines. Con respecto a los ensayos clínicos, conceptos como desidentificación de datos entrar en escena también.
La otra cara de la moneda es la ciberseguridad, donde la seguridad y la confidencialidad de estos conjuntos de datos son de máxima importancia. Dado que los explotadores desencadenan ataques sofisticados, los datos de atención médica deben protegerse de todas y cada una de las formas de violaciones y compromisos.
Resumen
Estos son los desafíos que deben abordarse y solucionarse para que los módulos de IA sean lo más herméticos posible. El objetivo de la implementación de la IA es eliminar los casos de miedo y escepticismo de las operaciones, pero estos desafíos actualmente están logrando logros. Una manera de superar estos desafíos es, con conjuntos de datos de salud de alta calidad de Shaip que están libres de prejuicios y también se adhieren a pautas regulatorias estrictas.
