La aplicación de inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud trae consigo nuevas oportunidades que impactarán de forma positiva en el mercado. El análisis de una cantidad, cada vez mayor de datos, ofrece a la IA posibilidades de realizar diagnósticos tempranos, siendo importante en la mejora de la medicina de precisión y el análisis predictivo.
La IA ofrece una forma sistemática de analizar y aprender de la gran cantidad de datos sobre las experiencias y los resultados de los pacientes que se generan a diario, y del conocimiento de miles de médicos, mejorando el diagnóstico y los tratamientos. Además, tiene el potencial de optimizar las evaluaciones de los pacientes en los sitios digitales.
De cara a las instituciones de la salud, las soluciones de IA y aprendizaje automático (ML) también pueden ayudar a predecir el desgaste de los afiliados gracias a la posibilidad de examinar sus comportamientos pasados y anticipar quiénes están en riesgo de emigrar a otros prestadores. De esta forma también ayudan a detectar los puntos débiles del servicio y a realizar estrategias puntuales de retención.
Por otro lado, hoy en día la IA se utiliza en los centros de salud de gran tamaño para analizar el flujo de pacientes y la gestión de camas, aportando una visión necesaria para todo el sistema y sus unidades.
Limitaciones y complejidades
En el campo de la salud es vital cumplir con los estándares éticos y proteger los datos confidenciales de los pacientes. Los datos médicos son muy sensibles: garantizar la privacidad es crucial, ya que los datos no solo son valiosos, sino que también podrían dañar al paciente si se usan de manera indebida.
Actualmente, las regulaciones derivadas de la confidencialidad de los datos de atención médica limitan su acceso. Por esa razón, es importante que los sistemas cuenten con altos niveles de seguridad para lograr una mejor interacción y protección de los datos.
En el campo de la salud, el manejo de los datos suele ser más complejo que en otras industrias. Por ejemplo, para catalogar y etiquetar con precisión las imágenes que luego servirán para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático se requiere un conocimiento muy específico. Por eso se debe entender en profundidad el modelado de algoritmos y las interpretaciones que podrían tener efectos delicados.
A futuro
Las herramientas de IA en el cuidado de la salud no fueron pensadas para reemplazar a los médicos. Sin dudas que, los mejores resultados en salud se logran con una mejor comunicación médico-paciente. Y los algoritmos no interactúan con el paciente, sino que sacan conclusiones basadas en puntos de datos específicos.
De todas formas, estas soluciones ya están ayudando a los médicos y enfermeras a ampliar sus capacidades, colaborando para leer radiografías, analizar resultados de pruebas o identificar y tratar diversas condiciones, por ejemplo. También ayuda a resolver algunas tareas repetitivas y podrían ayudar a sintetizar y analizar múltiples tipos de datos, creando una visión más completa del paciente.
Gracias a su capacidad para procesar rápidamente grandes conjuntos de datos, estas soluciones permiten descubrir señales en los datos de manera automática, lo que puede conducir a nuevos descubrimientos médicos. En consecuencia, el futuro se presenta desafiante para esta intersección entre IA y medicina, con varios retos que abordar y oportunidades potenciales que se presentan.
