¿Qué pasaría si le dijéramos que la próxima vez que se tome una selfie, su teléfono inteligente predeciría que es probable que desarrolle acné en los próximos días? Suena intrigante, ¿verdad? Bueno, ahí es a donde nos dirigimos todos colectivamente.
El mundo de la tecnología está lleno de ambiciones. A través de nuestras ideas, innovaciones y objetivos, avanzamos como sociedad. Esto es especialmente cierto con respecto a la evolución de IA sanitaria, donde algunas de las preocupaciones más molestas se abordan y solucionan con la ayuda de la tecnología.
En la actualidad, estamos a punto de implementar modelos de aprendizaje automático que pueden predecir con precisión la aparición de enfermedades hereditarias y el momento en que un tumor se volvería canceroso. Estamos trabajando en prototipos para cirujanos robóticos y centros de formación para médicos habilitados para la realidad virtual. Incluso en los niveles operativos, hemos optimizado la gestión de camas y pacientes, la atención remota, la dispensación de medicamentos y más, y hemos automatizado toneladas de tareas redundantes a través de sistemas impulsados por IA.
Mientras seguimos soñando con mejores formas de brindar atención médica, exploremos y entendamos algunos de los aspectos clave en la evolución de la atención médica y cómo la tecnología, especialmente la ciencia de datos y sus alas, está ayudando en este crecimiento fenomenal.
Esta publicación está dedicada a resaltar la importancia de los datos en el desarrollo de sistemas y módulos de atención médica, algunos casos de uso destacados y los desafíos que surgen del proceso.
La importancia de los datos en la IA sanitaria
Ahora, antes de que comencemos a comprender algunos de los casos de uso e implementaciones más complejos de la IA, comprendamos que las aplicaciones de salud y fitness promedio que tiene en su teléfono funcionan con módulos de IA. Han recibido años de capacitación para analizar, prescribir e inferir con precisión sus datos y visualizarlos en información.
Podría ser su aplicación mHealth que le permite virtualmente obtener consultas de un médico o reservar una cita con ellos o una aplicación que recupera resultados sobre probables problemas de salud en función de sus síntomas y bienestar, la IA está integrada en todas las aplicaciones de atención médica en la actualidad.
Escale aún más este requisito y tendrá sistemas avanzados que requerir datos de múltiples fuentes, como visión por computadora, registros de salud electrónicos y más para realizar tareas complejas. Recuerde los avances en oncología que mencionamos anteriormente, tales soluciones requieren volúmenes masivos de datos contextuales para producir resultados precisos. Para esto, anotadores y los expertos tienen que fuente datos a partir de escaneos e informes como radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y más, y anote cada elemento que vean en ellos.
Los profesionales de la salud deben trabajar para identificar diferentes inquietudes y casos y etiquetarlos para que las máquinas puedan comprenderlos mejor y procesar resultados más precisos. Entonces, todos los resultados, diagnósticos y planes de tratamiento provienen de los datos y su procesamiento preciso.
Dado que los datos están en el corazón de la atención médica, reconozcamos que los datos están allanando el camino para un mañana más saludable.
Casos de uso de IA en el sector sanitario
- Si bien hablamos de avances en procedimientos e instrumentos quirúrgicos, los sistemas de IA actuales prescriben si se requieren cirugías en primer lugar. A través del procesamiento meticuloso de los datos, los sistemas pueden simular instancias y compartir si las inquietudes podrían resolverse mediante medicamentos y cambios en el estilo de vida.
- La IA también nos está ayudando a diagnosticar enfermedades virales a través de patógenos secuenciados genómicamente y perfiles.
- También se están desarrollando enfermeras y asistentes virtuales para ayudar en la atención del paciente y brindar apoyo en su proceso de recuperación. Durante las pandemias, cuando el número de pacientes es alto, las enfermeras virtuales podrían ayudar a las organizaciones a reducir los gastos operativos y, al mismo tiempo, ofrecer la atención que necesitan los pacientes. Estas enfermeras digitales serán capacitadas para ejecutar todas las tareas fundamentales para las que están capacitados los humanos.
- Varias enfermedades neurológicas y autoinmunes que nunca se pueden curar o revertir podrían predecirse de antemano a través de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. La demencia, el Alzheimer, el Parkinson y más podrían eliminarse de esta manera.
- Los planes de tratamiento personalizados y los medicamentos también son posibles con IA y el acceso a eleccioneronic registros de salud. Al conocer el historial de salud de un paciente, las alergias, la compatibilidad química y más, las máquinas podrían recomendar medicamentos efectivos.
- El descubrimiento de nuevos fármacos también podría acelerarse mediante ensayos clínicos simulados.
Desafíos involucrados en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial para el cuidado de la salud
Independientemente de la industria en la que se implemente la IA, algunos desafíos siguen siendo prominentes y universales. Esto también es cierto con respecto a la atención médica. Para darle una idea rápida, estos son algunos de los desafíos más comunes que limitan los avances de la IA en la atención médica:
- La generación de consistente la salud Los datos son un desafío ya que los modelos de aprendizaje automático se basan en la disponibilidad de cantidades masivas de conjuntos de datos para aprender a procesar inferencias y entregar resultados.
- La industria de la salud está sujeta a varias leyes, cumplimientos y protocolos para mantener los estándares de privacidad y confidencialidad. La interoperabilidad de datos es inevitable y al mismo tiempo tediosa debido a los protocolos que rigen el intercambio justo de datos entre las partes interesadas. Las organizaciones deben tomar medidas adicionales para proteger la confidencialidad de sus pacientes y usuarios mediante data desidentificación.
- La disponibilidad de pymes sanitarias también es un gran desafío. Anotación de datos es probablemente el momento decisivo que influye en los resultados finales. Debido a que la atención médica es un ala altamente especializada, los profesionales de la salud deben anotar los datos de los informes y escaneos. Reclutarlos es un gran desafío.
Por lo tanto, esta es la comprensión fundamental que debe tener de la industria de la salud y sus implementaciones específicas de IA. Mientras hablamos, están sucediendo toneladas de avances para solucionar algunos de los desafíos que discutimos. También surgen simultáneamente nuevos casos de uso y desafíos. La única conclusión importante aquí es que los datos continuarán dando forma a los resultados de la atención médica y, si está desarrollando una solución de inteligencia artificial, recomendamos obtener datos de expertos como Saip.
La diferencia que hace es incomparable.
