¿Qué es la inteligencia artificial en medicina?
¿Cómo se usa la inteligencia artificial en la medicina?
Gracias a los recientes avances en ciencia informática e informática médica, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos y aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para apoyar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.
Actualmente, los roles más comunes de la IA en entornos médicos son el soporte a la decisión clínica y el análisis de imágenes. Las herramientas de soporte a la decisión clínica ayudan a los proveedores a tomar decisiones sobre tratamientos, medicamentos, salud mental y otras necesidades del paciente, proporcionándoles acceso rápido a información o investigaciones relevantes. En la imagen médica, las herramientas de IA se utilizan para analizar tomografías, radiografías, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.
Los desafíos que la pandemia de COVID-19 creó para muchos sistemas de salud también llevaron a muchas organizaciones de atención médica en todo el mundo a comenzar a probar nuevas tecnologías respaldadas por IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorear a los pacientes y herramientas impulsadas por IA para evaluar a pacientes con COVID-19.
La investigación y los resultados de estas pruebas aún se están recopilando, y los estándares generales para el uso de la IA en medicina aún se están definiendo. Sin embargo, las oportunidades para que la IA beneficie a los médicos, investigadores y pacientes están aumentando constantemente. A este punto, hay pocas dudas de que la IA se convertirá en una parte fundamental de los sistemas de salud digital que conforman y apoyan la medicina moderna.
Aplicaciones de la IA en medicina
Existen numerosas maneras en las que la IA puede impactar positivamente la práctica de la medicina, ya sea acelerando el ritmo de la investigación o ayudando a los médicos a tomar mejores decisiones.
IA en la detección y diagnóstico de enfermedades
A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para observar los signos vitales de los pacientes en cuidados críticos y alertar a los médicos si ciertos factores de riesgo aumentan. Aunque los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede recopilar los datos de esos dispositivos y buscar condiciones más complejas, como la sepsis. Un cliente de IBM desarrolló un modelo predictivo de IA para bebés prematuros que es 75% preciso en la detección de sepsis grave.
Tratamiento personalizado de enfermedades
La medicina de precisión podría volverse más fácil de respaldar con la asistencia virtual de la IA. Debido a que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias, la IA tiene el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día. En lugar de tener que repetir información con una nueva persona cada vez, un sistema de salud podría ofrecer a los pacientes acceso continuo a un asistente virtual impulsado por IA que podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y necesidades personales del paciente.
IA en la imagen médica
La IA ya está jugando un papel destacado en la imagen médica. La investigación ha indicado que la IA impulsada por redes neuronales artificiales puede ser tan efectiva como los radiólogos humanos en la detección de signos de cáncer de mama, así como de otras condiciones. Además de ayudar a los médicos a detectar signos tempranos de enfermedades, la IA también puede ayudar a gestionar la asombrosa cantidad de imágenes médicas que los médicos deben seguir, detectando piezas vitales del historial del paciente y presentando las imágenes relevantes.
Eficiencia en ensayos clínicos
Se gasta mucho tiempo durante los ensayos clínicos asignando códigos médicos a los resultados de los pacientes y actualizando los conjuntos de datos relevantes. La IA puede ayudar a acelerar este proceso proporcionando una búsqueda de códigos médicos más rápida e inteligente. Dos clientes de IBM Watson Health recientemente descubrieron que con IA pudieron reducir el número de búsquedas de códigos médicos en más del 70%.
Desarrollo acelerado de medicamentos
El descubrimiento de medicamentos suele ser una de las partes más largas y costosas del desarrollo de fármacos. La IA podría ayudar a reducir los costos del desarrollo de nuevos medicamentos principalmente en dos formas: creando mejores diseños de fármacos y encontrando nuevas combinaciones prometedoras de medicamentos. Con la IA, muchos de los desafíos de big data que enfrenta la industria de las ciencias de la vida podrían superarse.
Beneficios de la IA en medicina
Atención informada al paciente
Integrar la IA médica en los flujos de trabajo de los médicos puede proporcionar a los proveedores un contexto valioso mientras toman decisiones de atención. Un algoritmo de aprendizaje automático entrenado puede ayudar a reducir el tiempo de investigación al proporcionar a los médicos resultados de búsqueda valiosos con insights basados en evidencia sobre tratamientos y procedimientos, mientras el paciente aún está con ellos.
Reducción de errores
Hay algunas evidencias de que la IA puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Una revisión sistémica reciente de 53 estudios revisados por pares que examinan el impacto de la IA en la seguridad del paciente encontró que las herramientas de soporte a la decisión impulsadas por IA pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos.
Reducción de los costos de atención
Hay muchas formas potenciales en las que la IA podría reducir costos en toda la industria médica. Algunas de las oportunidades más prometedoras incluyen la reducción de errores de medicación, la asistencia virtual personalizada, la prevención de fraudes y el apoyo a flujos de trabajo administrativos y clínicos más eficientes.
Aumento del compromiso entre el médico y el paciente
Muchos pacientes piensan en preguntas fuera del horario comercial típico. La IA puede proporcionar soporte continuo a través de chatbots que pueden responder preguntas básicas y dar a los pacientes recursos cuando la oficina del proveedor no está abierta. La IA también podría utilizarse potencialmente para clasificar preguntas e información para revisión adicional, lo que podría ayudar a alertar a los proveedores sobre cambios de salud que necesitan atención adicional.
Provisión de relevancia contextual
Una gran ventaja del aprendizaje profundo es que los algoritmos de IA pueden usar el contexto para distinguir entre diferentes tipos de información. Por ejemplo, si una nota clínica incluye una lista de los medicamentos actuales de un paciente junto con un nuevo medicamento recomendado por su proveedor, un algoritmo de IA bien entrenado puede usar el procesamiento de lenguaje natural para identificar qué medicamentos pertenecen al historial médico del paciente.