La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una gran parte de nuestras vidas de manera regular, y su presencia en la atención médica solo añadirá a la lista de cómo la tecnología ha hecho la vida más fácil.
En la industria de la salud, el camino hacia la adopción de la IA puede ser accidentado, gracias a problemas regulatorios y de cumplimiento. Pero el esfuerzo a menudo vale la pena para los médicos. Aquí hay algunas formas en que la IA ha estado ayudando a los doctores.
Monitorear la Salud del Paciente con Facilidad
La tecnología de IA, como las aplicaciones de salud para consumidores como Youper, una aplicación que utiliza IA para crear interacciones empáticas y compasivas, así como actividades de atención plena para quienes sufren de enfermedades mentales, ayuda a los pacientes a mantenerse al tanto de su propio bienestar. Este tipo de aplicaciones mantienen a los pacientes saludables con cuidado proactivo para que no necesiten ir a ver a un médico con tanta frecuencia, lo que libera tiempo para casos de salud más críticos.
En general, este enfoque de la atención médica da a los pacientes más control sobre su propio bienestar, al mismo tiempo que proporciona a los médicos datos valiosos sobre los hábitos de salud diarios de sus pacientes, lo que conducirá a una mejor atención. Esta forma de tecnología también ayuda a generar un resumen más preciso del historial del paciente. Los médicos pueden entonces tener una mejor idea de la experiencia particular de salud de cada paciente.
Las herramientas de monitoreo de salud a distancia también han sido increíblemente útiles al gestionar condiciones en sus etapas iniciales. Si un paciente tiene una dolencia como una enfermedad del corazón, su médico puede detectar fácilmente si están experimentando incidentes potencialmente fatales en una etapa más temprana, lo que mejora el éxito del tratamiento.
La IA ha ayudado a los ingenieros a crear una aplicación que monitorea la enfermedad de Parkinson en los pacientes. Estos pacientes se someten a pruebas de dos minutos y medio durante el día que involucran hablar, caminar y tocar. Los médicos luego pueden observar cómo fluctúan los síntomas de sus pacientes durante todo el día. Tener una fuente de información sobre la progresión de la enfermedad de sus pacientes no sería posible sin el uso innovador de la IA.
Detectar Enfermedades Tempranamente
La IA ha tenido mucho éxito en la detección temprana de varias enfermedades, como el cáncer. Los resultados de radiología han presentado durante mucho tiempo un desafío para los proveedores de atención médica por dos razones clave:
- Precisión: Las exploraciones mal interpretadas pueden resultar en falsos positivos, diagnósticos erróneos o falsos negativos, todo lo cual puede resultar en peores resultados para los pacientes.
- Accesibilidad: No hay una manera fácil de compartir exploraciones entre médicos. Los pacientes llevan CDs de un médico a otro, lo cual es una mejora respecto a llevar películas de rayos X reales, pero sigue siendo muy ineficiente.
El problema de accesibilidad puede resolverse con tecnologías emergentes como la app Medicai, pero la precisión sigue siendo un desafío. Por ejemplo, aunque los médicos han descubierto que las mamografías salvan muchas vidas, hay un porcentaje de mujeres sanas a las que se les dice que tienen cáncer debido a que muchas mamografías arrojan resultados falsos. Por cada muerte por cáncer de mama evitada, a tres o cuatro mujeres se les diagnostica en exceso.
Al utilizar una herramienta como la IA, los datos se pueden revisar a una velocidad más rápida y con mayor precisión, lo que reduce las biopsias innecesarias. Con los expertos logrando grandes avances en el uso de la IA para lecturas de radiología más precisas, las mamografías se pueden interpretar con 99% de precisión. Otro ejemplo de esto se puede ver en la investigación realizada por la Icahn School of Medicine de Nueva York en Mount Sinai, donde se descubrió que su tecnología de aprendizaje automático era capaz de leer informes de radiólogos con 91% de precisión.
Diagnóstico y Análisis
Sin el uso de la IA, completar una revisión precisa de una abundancia de datos sería casi imposible para el médico promedio. Los logros de la tecnología cognitiva, como IBM Watson for Health, han ayudado a construir un ecosistema de salud inteligente para el análisis de Big Data. IBM Watson trabaja con los médicos para lograr resultados rápidos, una mejor atención y métodos más fáciles de hacerlo.
Otro ayudante de tecnología de salud es Google’s DeepMind Health. Con la cooperación de investigadores, médicos y pacientes, muchos desafíos de atención médica se han superado a través de este proceso que imita al cerebro humano. Algunos de estos obstáculos incluyen predecir la probabilidad de que los pacientes desarrollen condiciones específicas, como enfermedades oculares y renales.
Los diagnósticos erróneos son una desafortunada realidad en el sistema de salud. Alrededor de ocho millones de niños son diagnosticados con una anormalidad cromosómica cada año, pero muchos no son diagnosticados hasta más tarde debido a que las pruebas de ADN comunes solo buscan 20 de los 6,000 trastornos genéticos posibles. Al utilizar la IA, se garantiza una reducción de los diagnósticos erróneos. Mientras confiar en un humano con grandes cantidades de datos es arriesgado, integrar la información en varios sistemas tecnológicos equipará a los médicos con resultados precisos a un ritmo ágil.
Un gran parte de la IA es el análisis preciso que puede realizar. La Asociación de Investigación Biomédica de California declaró que toma alrededor de 12 años para que un medicamento pase del proceso de investigación a las manos de un paciente. Y de los 5,000 medicamentos que entran en pruebas preclínicas, solo cinco llegan a pruebas en humanos. De los cinco que llegan a pruebas en humanos, solo uno será aprobado para uso humano. El costo promedio que una empresa paga por este proceso es de más de mil millones de dólares. Este método es arduo, largo, y no eficiente en costo.
La IA tiene los medios para agilizar este proceso y llevar los medicamentos a los pacientes en un plazo más corto y a un costo menor. Esto beneficia a los médicos que trabajan con pacientes con condiciones raras. Con un descubrimiento de medicamentos más rápido, más ensayos clínicos y opciones de tratamiento estarán disponibles.
Mejorar la Toma de Decisiones y los Planes de Tratamiento
El análisis predictivo es esencial cuando se intenta mejorar la atención en general. Estos datos pueden usarse para apoyar decisiones médicas de manera oportuna mientras también ayudan a priorizar cualquier tarea administrativa. La IA proporciona a los médicos datos de reconocimiento de patrones en sus pacientes, lo cual ayuda en la prevención y el diagnóstico. Los médicos pueden estar seguros en su toma de decisiones porque no tienen que dudar de la información que reciben de esta tecnología inteligente y basada en algoritmos.
Los médicos deben pasar más tiempo con los pacientes y menos tiempo analizando MRI imágenes, una habilidad que la IA ha dominado. Los investigadores han desarrollado algoritmos que pueden detectar cualquier anomalía en los rayos X, tal como lo haría un radiólogo.
La IA también ha sido un recurso invaluable cuando los médicos están lidiando con el tratamiento de los pacientes. Esto se debe a la capacidad de la tecnología para organizar planes de atención que alientan a los pacientes a seguir adelante con el manejo de su condición. Los médicos pueden entonces concentrar más de su tiempo en otros asuntos urgentes.
Entrenamiento
El entrenamiento ha sido más fácil de gestionar con las simulaciones naturalistas de la IA. Estas permiten a los aprendices experimentar una representación extremadamente realista y precisa de cómo se desempeñaría una situación en la vida real. Un sistema de entrenamiento potenciado por IA puede usar lenguaje natural y hacer referencia a una extensa base de datos de escenarios para desafiar las habilidades y el conocimiento de un aprendiz. Esto prepara mejor a los médicos para futuros incidentes médicos. Este entrenamiento también puede completarse en cualquier dispositivo inteligente, lo que da a los aprendices más tiempo para revisar lecciones desafiantes.
Un ejemplo de este nuevo método de entrenamiento fue utilizado recientemente por estudiantes de medicina que estaban confinados en sus hogares durante la pandemia. Virti, un desarrollador de herramientas de entrenamiento de realidad mixta, permite a médicos y estudiantes interactuar con ‘pacientes’ potenciados por IA. Este programa realista se puede acceder a través de una computadora de escritorio, tableta o un casco de realidad virtual.
Cuidado de los Ancianos
Una gran parte de envejecer es lidiar con varios problemas de salud. Monitorear las condiciones de salud nunca ha sido más fácil con los recientes avances tecnológicos. Los pacientes mayores pueden mantener su independencia utilizando herramientas de IA que pueden ayudar a monitorear sus condiciones de salud. Incluso se han hecho más avances en el mundo de la IA, con diseños humanoides que se están produciendo para interactuar socialmente con estos pacientes mayores y ayudarles a mantenerse cognitivamente fuertes.
Deja que la IA Ayude
La IA no está aquí para reemplazar la atención médica, sino para mejorarla. Después de todo, la IA no sería posible sin la ayuda de los médicos. Adoptar nueva tecnología en el pasado ha demostrado ser ventajoso, y este desarrollo tecnológico no es diferente. Permitir que una computadora participe en tu atención médica puede ser intimidante al comienzo, pero los extensos beneficios pronto disiparán cualquier duda previa.
¿Quieres saber más sobre cómo la tecnología puede apoyar tu práctica en crecimiento? Consulta nuestra última guía, El Futuro de la IA en la Atención Médica. Ofrece información sobre los principales desafíos, tendencias emergentes y mucho más.
