Decir que el papel de Inteligencia Artificial en Salud es intrigante, sería un eufemismo. La IA y el aprendizaje automático pueden generar cambios que tienen un impacto sustancial en los procesos y la administración de la atención médica y, si bien hay mucho que tenemos que superar para llegar a la etapa de atención médica dependiente de la IA, existe suficiente potencial en la tecnología actual para impulsar a los gobiernos, instituciones de salud y proveedores para invertir en soluciones impulsadas por IA.
Un estudio realizado por Accenture ha pronosticado que se espera que el crecimiento en el espacio de atención médica de IA alcance los $ 6.6 mil millones para 2021 con una CAGR del 40%. Como hoy, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático están bien preparados para hacer que el trabajo de los proveedores de atención médica sea más lógico y simplificado que repetitivo. La tecnología está ayudando a dar forma a servicios de atención médica personalizados al tiempo que reduce significativamente el tiempo para buscar información que es fundamental para la toma de decisiones y facilita una mejor atención para los pacientes.
La Inteligencia Artificial en el Cuidado de la Salud tiene un inmenso potencial para mejorar los costos, la calidad de los servicios y el acceso a los mismos. Así es cómo -
Descripción general de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud
Según la CIO, la atención médica impulsada por IA está impulsando cambios significativos en todo el recorrido del paciente. Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud giran principalmente en torno a:
- Hacer que los proveedores de atención médica sean eficientes y productivos
- Proporcionar una experiencia mucho más optimizada y robusta para pacientes internos y externos.
- Hacer que los procesos de back-end sean efectivos y organizados
Sin embargo, las aplicaciones clínicas de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud son raras, una tendencia que esperamos cambiar pronto. Aquí hay algunas implementaciones potenciales y actuales de IA y aprendizaje automático en el cuidado de la salud.
Asistentes virtuales para pacientes y trabajadores de la salud
El factor clave para adoptar asistentes de enfermería virtuales ha sido la escasez de mano de obra médica que a menudo genera presión sobre los trabajadores de la salud disponibles. Un asistente virtual impulsado por IA puede mejorar la comunicación entre el paciente y el proveedor de atención, al tiempo que mejora la experiencia del consumidor y reduce el agotamiento del médico. Con una tecnología de reconocimiento de voz, biometría de voz, integraciones de EHR y un altavoz personalizado para atención médica, Comunicación de matices había presentado un asistente virtual artificial en septiembre de 2017.
Cuando los médicos parecen estar dedicando tiempo a sus pacientes, estos últimos terminan sintiéndose cuidados y tienen una sensación de satisfacción. Un asistente virtual puede llevar a cabo un diálogo inicial entre el paciente y el proveedor de atención médica, estableciendo el tono para conversaciones más profundas más adelante. Al hacerlo, un asistente virtual para el cuidado de la salud puede quitarles algunas responsabilidades a los médicos, lo que les permite concentrarse en brindar un mejor servicio y atención.
Chatbots impulsados por IA
Chatbots con tecnología de IA puede marcar una gran diferencia en el cuidado de la salud. Un informe de Investigación de Juniper establece que los chatbots serán responsables de ahorrar $ 8 mil millones por año en costos para 2022 para el comercio minorista, el comercio electrónico, la banca y la atención médica. A medida que se reducen los tiempos de resolución de consultas y se automatiza la comunicación inicial, el sector de la salud puede esperar ahorros masivos en los costos mediante el uso de chatbots.
Los bots impulsados por IA pueden ayudar a los médicos en el diagnóstico de atención médica a través de una serie de preguntas en las que los usuarios seleccionan sus respuestas de un conjunto predefinido de opciones y luego se les recomienda un curso de acción en consecuencia. El mismo estudio de investigación también predice que el éxito de las interacciones de los chatbots en las que no se realizan intervenciones humanas aumentará del 75 % en 2022 al 12 % en 2017.
Los sistemas de gestión del conocimiento se convertirán en una parte fundamental de los chatbots para IA, donde las preguntas y respuestas comunes se acumularán a lo largo de la vida de una solución, lo que ayudará en el proceso de aprendizaje del chatbot. Puede leer más sobre cómo la IA conversacional afectará la atención médica en este artículo.
Robots para Explicar Resultados de Laboratorio
En 2017, Scanadu desarrolló Doc.ai. La aplicación elimina una tarea de los médicos y se la asigna a la IA: el trabajo de interpretar los resultados de laboratorio. La primera solución de software de la compañía tiene sentido a partir de análisis de sangre. La aplicación estaba planeada para interpretar pruebas genéticas, y luego se agregarían otras pruebas a la lista.
La plataforma funciona con procesamiento natural del lenguaje para conversar con los pacientes a través de una aplicación móvil y explicarles los resultados de laboratorio de una manera que puedan entender. La tecnología está impulsada por IA y alivia a los médicos de su parte no tan favorita del proceso de atención médica, lo que les permite concentrarse en los aspectos más críticos. Walter DeBrouwer, el fundador de Scanadu, cree que estas aplicaciones de inteligencia artificial en el cuidado de la salud solo están expandiendo las herramientas de decisión en el dominio, lo que permite a los médicos aprovechar la ayuda necesaria para tomar decisiones críticas.
Cirugía asistida por robot
Los procedimientos microquirúrgicos en el espacio sanitario requieren precisión y exactitud. Los robots alimentados con IA están ayudando a los médicos a reducir las variaciones que podrían afectar la salud y la recuperación del paciente a largo plazo. Los procedimientos asistidos por robots pueden compensar las diferencias en las habilidades de los médicos en casos de cirugías nuevas o difíciles, que a menudo tienen implicaciones para la salud del paciente o los costos del procedimiento.
Se sabe que los robots tienen habilidades que los humanos no tienen. Con las cirugías asistidas por robot, los médicos pueden eliminar cualquier riesgo de imprecisión o anomalías en el procedimiento. A medida que el aprendizaje automático y el análisis de datos alcanzan nuevos niveles para la atención médica, los robots podrán descubrir información crítica y mejores prácticas para cualquier cirugía.
Las ineficiencias y los malos resultados se reducirán sustancialmente, lo que en última instancia conducirá a una mejor atención al paciente y prestación de servicios. Con robots que realizan o ayudan a los médicos en cirugías, se pueden ahorrar costos de capacitación y las tareas rutinarias se pueden automatizar con precisión.
Diagnóstico de imagen automatizado con AI/ML
El diagnóstico por imágenes médicas es otro caso de uso de la IA en el cuidado de la salud. Uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan los médicos es analizar el volumen de información disponible para ellos, gracias a los EMR y EHR. Estos datos también incluyen datos de imágenes además de informes de procedimientos, informes de patología, datos descargados, etc. En el futuro, los pacientes enviarán aún más datos a través de sus portales remotos, incluidas imágenes del sitio de la herida para verificar si es necesario un in -Chequeo personal después de un período de curación.
Estas imágenes ahora pueden ser potencialmente escaneadas y evaluadas por un sistema impulsado por IA. Los rayos X son solo una pieza del rompecabezas cuando se trata de imágenes médicas. También contamos con resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y ultrasonidos. La célebre implementación de IA de IBM, Watson, ya tiene aplicaciones de IA en el cuidado de la salud. La herramienta de radiología impulsada por IA de IBM, Revisión clínica de imágenes de IBM Watson sienta las bases para que suceda más innovación en el aspecto de diagnóstico por imagen de la atención médica.
Compañeros de salud personal con tecnología de IA
Las personas hoy en día necesitan asistencia médica en la comodidad de sus hogares, durante el tiempo que puedan. Para el primer resumen preliminar de cualquier síntoma, los acompañantes personales de salud se han vuelto populares entre personas de todo el mundo. Babylon Health es una empresa nueva con sede en el Reino Unido que ha desarrollado un chatterbot para la prevención y diagnóstico precoz de enfermedades. Cuando la aplicación recibe una explicación de los síntomas de un usuario, la compara con su base de datos y recomienda un curso de acción adecuado según el historial del paciente, sus circunstancias y los síntomas que informa.
Del mismo modo, con sede en Berlín Ada es un compañero similar que usa IA y ML para rastrear la salud del paciente y brinda información y comprensión al paciente sobre cualquier cambio en su salud.
Oncología: detección del cáncer de piel con IA
La inteligencia artificial en el cuidado de la salud también habla de aprendizaje profundo. Los investigadores están utilizando el aprendizaje profundo para entrenar máquinas para identificar tejidos cancerosos con una precisión comparable a la de un físico capacitado. El aprendizaje profundo tiene un valor único en la detección del cáncer, ya que puede ayudar a lograr una mayor precisión diagnóstica en comparación con los expertos del dominio.
Una de las aplicaciones actuales del aprendizaje profundo en el cuidado de la salud es la detección de cáncer a partir de datos de expresión génica, algo que los investigadores de Universidad Estatal de Oregon fueron capaces de hacer con el aprendizaje profundo. Este caso de uso nos abre al impacto crítico y de largo alcance del aprendizaje profundo en la industria de la oncología hoy y en el futuro.
IA en Patología
La patología se ocupa del diagnóstico de enfermedades basado en el análisis de fluidos corporales como la sangre y la orina. El aprendizaje automático en el cuidado de la salud puede ayudar a mejorar los esfuerzos en patología que a menudo se dejan tradicionalmente a los patólogos, ya que a menudo tienen que evaluar múltiples imágenes para llegar a un diagnóstico después de encontrar cualquier rastro de anomalías. Con la ayuda del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, los esfuerzos de los patólogos se pueden optimizar y se puede mejorar la precisión en la toma de decisiones.
Si bien estas redes y soluciones impulsadas por IA pueden ayudar a los patólogos, debemos aclarar que la inteligencia artificial no reemplazará a los médicos en este sentido antes. Las redes de aprendizaje profundo solo pueden volverse tan eficientes cuando obtienen experiencia y aprendizaje durante un período, tal como lo hacen los médicos.
La IA en el cuidado de la salud, específicamente en patología, puede ayudar a reemplazar la necesidad de muestras físicas de tejidos al mejorar las herramientas de radiología disponibles, haciéndolas más precisas y detalladas.
Detección de enfermedades raras con IA
Las enfermedades raras plantean desafíos para la IA. Si bien su detección es una de ellas, también debemos asegurarnos de que nuestros sistemas de salud no se inclinen por detectar enfermedades raras cuando el diagnóstico podría ser algo común. A través de una serie de redes neuronales, la IA está ayudando a los proveedores de atención médica a lograr este equilibrio. El software de reconocimiento facial se combina con el aprendizaje automático para detectar patrones en las expresiones faciales que nos señalan la posibilidad de una enfermedad rara.
cara2gen es una aplicación de búsqueda y referencia genética para médicos. En esta solución, la IA escanea los datos de la imagen del rostro de un paciente y detecta signos de trastornos genéticos como el síndrome de Down.
Otra solución similar es Luna desarrollada por Diploid que permite el diagnóstico temprano de enfermedades raras a través del software, lo que permite a los médicos comenzar un tratamiento temprano. La inteligencia artificial en el cuidado de la salud tiene un significado especial en la detección de enfermedades raras antes de lo normal.
Aplicaciones de ciberseguridad de la IA en el cuidado de la salud
Los errores y fraudes estropean el panorama de la atención médica. Por lo tanto, una de las aplicaciones más críticas de la IA en el cuidado de la salud es garantizar la seguridad de los datos y las soluciones. La detección de fraudes e infracciones se basaba tradicionalmente en la ejecución de reglas y la revisión manual de los sistemas. Sin embargo, dado que la IA se ha posicionado para ayudar a detectar infracciones, se estima que se pueden ahorrar $ 17 mil millones anualmente mejorando la velocidad de detección de fraudes.
La ciberseguridad se ha convertido en una preocupación importante para las organizaciones de atención médica, y amenaza con costarles $ 380 por registro de paciente. El uso de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud para monitorear y detectar anomalías de seguridad puede generar confianza y lealtad como base para una mayor disrupción digital en el espacio de la atención médica.
Gestión de medicamentos con IA y ML
El proyecto AiCure La aplicación desarrollada por los Institutos Nacionales de Salud ayuda a monitorear la medicación de un paciente. Con un lema de “Observación Inteligente. Better Care.”, la aplicación permite la confirmación autónoma de que un paciente está consumiendo regularmente la medicación prescrita. La cámara web de un teléfono inteligente está integrada con IA para administrar medicamentos para el paciente.
Los usuarios frecuentes del sistema podrían ser pacientes con condiciones médicas graves, aquellos que voluntariamente olvidan su medicación y participantes de ensayos clínicos. Hay beneficios del manejo de medicamentos en el trato con pacientes que tienen condiciones mentales que les impiden tomar regularmente los medicamentos necesarios recetados por su médico.
Monitoreo de la Salud con IA y Wearables
El monitoreo de la salud ya es una aplicación generalizada de la IA en el cuidado de la salud. Los rastreadores de salud portátiles como los que ofrecen Apple, Fitbit y Garmin monitorean la actividad y la frecuencia cardíaca. Estos dispositivos portátiles están en condiciones de enviar todos los datos a un sistema de inteligencia artificial, lo que brinda más información sobre el requisito de actividad ideal de una persona.
Estos sistemas pueden detectar patrones de entrenamiento y enviar alertas cuando alguien se salta su rutina de ejercicios. Las necesidades y los hábitos de un paciente se pueden registrar y poner a su disposición cuando sea necesario, lo que mejora la experiencia general de atención médica. Por ejemplo, si un paciente necesita evitar un ejercicio cardíaco intenso, se le puede notificar cuando se detectan altos niveles de actividad.
El papel de la Inteligencia Artificial en la Salud no se limita a estos. A medida que surjan tendencias y los médicos busquen nuevas formas de mejorar los servicios de atención médica y las experiencias de los pacientes, tendremos conceptos novedosos que se convertirán en realidad. Si bien el espacio de atención médica está repleto de innovación, pasará un tiempo antes de que estos sistemas puedan hacerse asequibles, escalables y disponibles para todas las instituciones de atención médica.
En el complejo mundo de la atención médica, la inteligencia artificial puede ayudar a los proveedores con un servicio más rápido, diagnóstico temprano y análisis de datos para identificar información genética que predisponga a alguien a una enfermedad en particular. Ahorrar segundos podría significar salvar vidas en el espacio de atención médica y esa es la razón por la cual AI y ML tienen tanta importancia para cada paciente.
Es probable que la IA trabajando de la mano con médicos, médicos y proveedores de atención médica continúe siendo el curso actual por un tiempo y, finalmente, llegará a un punto en el que será un esfuerzo de gatear, caminar y correr con tareas menos complejas. siendo abordado por bots. En Maruti Techlabs, trabajamos extensamente con los principales hospitales y proveedores de atención médica ayudándolos a implementar asistentes virtuales que abordan la reserva de citas, el diagnóstico médico, la entrada de datos, el direccionamiento de consultas de pacientes hospitalizados y ambulatorios y la automatización de la atención al cliente mediante el uso de chatbots inteligentes. y Automatización de procesos robóticos.
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Fuente: https://marutitech.com/artificial-intelligence-in-healthcare/
