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COVID-19 ha arrojado luz sobre las lagunas más importantes de la atención sanitaria mundial. Se hizo evidente que se necesitaban innovaciones para que el sector fuera más eficaz, y inteligencia artificial (AI) podría influir profundamente en la asistencia sanitaria. Como mencionó por el Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Director General de la Organización Mundial de la Salud, sólo después de la propagación del COVID-19 se hizo evidente que los países no tenían la capacidad necesaria para recopilar y utilizar datos sanitarios, especialmente en medio de una crisis en curso. Una de las primeras respuestas de la IA a la pandemia mundial fue la colaboración de TytoCare y el Centro Médico Sheba de Israel. Suministraron a los pacientes estetoscopios especiales que escuchaban sus corazones directamente en sus casas y transmitían las imágenes de los pulmones de los pacientes al sistema de cuidados especiales para ahorrar tiempo de diagnóstico. En esta entrada de blog, Innowise destacará cómo el campo médico puede beneficiarse de la AI en el periodo pospandémico y aportará más ejemplos interesantes de tipo similar.

¿Qué es la inteligencia artificial en la sanidad?

El personal hospitalario y los médicos pueden obtener CDS (Clinical Decision Support) fiables basados en datos gracias al aprendizaje automático. En particular, Las tecnologías de inteligencia artificial pueden analizar eficazmente historias clínicas e imágenes, así como datos de ensayos clínicos. Como resultado, las organizaciones sanitarias pueden mejorar tanto la velocidad como la calidad de los diagnósticos, salvando así más vidas.

Cómo AI está cambiando la asistencia sanitaria

Existen varios beneficios de la AI en la sanidadcomo la automatización de tareas, diagnósticos más rápidos y eficaces y cirugías más seguras. Por ejemplo, la tecnología sanitaria para llevar puesta que utiliza IA analiza los datos e informa al usuario y al profesional sanitario de posibles riesgos y problemas relacionados con la salud. FitBit, uno de los nombres más notables del sector, ha desarrollado un avanzado reloj de salud Sentido para realizar un seguimiento en tiempo real de parámetros como la saturación de oxígeno, la temperatura de la piel, el nivel de estrés, la frecuencia cardiaca alta o baja, la frecuencia respiratoria, el sueño y el despertar, los ronquidos, el cutis e incluso la salud menstrual. El cliente obtiene los datos válidos directamente en la aplicación FitBit instalada en un teléfono inteligente y puede compartir los datos con un profesional sanitario para una consulta o diagnóstico posteriores.Otro ejemplo exitoso de aplicación de la AI en la cirugía práctica es el robot desarrollado por Borns Medical Robotics. Puede realizar cirugías mínimamente invasivas a distancia. El robot puede ser especialmente útil para realizar cirugías en zonas aisladas, como las afectadas por la guerra. Empresa londinense de tecnología médica Digital Surgerypor su parte, ha introducido una inteligencia artificial que guía a los cirujanos en cada paso de una operación, reduciendo significativamente el posible desenlace fatal.Uno de los casos de brillantes incorporaciones de la IA a la sanidad se remonta a 2016. Hospital y Clínicas de la Universidad de Iowa implementado la tecnología de IA en sus procedimientos quirúrgicos. Predice la probabilidad de infección durante la cirugía incluso antes de que el médico cierre la herida. Como resultado, el hospital ha reducido las infecciones postoperatorias en 74% y ha ahorrado $1,2 millones.Información privilegiada afirma que alrededor de 30% de los gastos sanitarios están relacionados con tareas administrativas. AI facilita la preautorización de seguros, así como la comprobación rápida de facturas impagadas, ayuda a procesar los historiales de los pacientes y simplifica así la carga de trabajo del personal hospitalario.

Ejemplos de AI en sanidad

Inteligencia artificial para la sanidad está a punto de revolucionar el sector y ayudar a los profesionales sanitarios a afrontar los retos que se avecinan. Aquí hemos seleccionado las más destacadas Ejemplos de AI en sanidad de la vida real.

Machine learning y deep learning

En sanidad, las técnicas de machine learning pueden aplicarse a muchas innovaciones. Por ejemplo, según Portal Mercury DataScience, machine learning (ML) se espera que mejore significativamente los ensayos clínicos del sistema nervioso central, dada la dificultad de diagnosticar la progresión de las enfermedades del SNC. Machine learning es capaz de realizar las predicciones más precisas de los resultados futuros mediante la lógica basada en reglas y el reconocimiento de patrones. Esto, a su vez, reduce el tiempo y los costes en la ejecución de los ensayos clínicos.Otro ejemplo exitoso de ML y DL (deep learning) en la sanidad es el de Subtle Medical. Esta empresa proporciona imágenes médicas más nítidas a los radiólogos. Su producto SubtleMR bloquea el ruido de las imágenes, centrándose en zonas como la cabeza, el cuello, los senos y el abdomen. Como resultado, los radiólogos adquieren imágenes de mayor calidad.Deep learning mejoran la práctica clínica, en particular, los algoritmos de DL se utilizan ampliamente para la detección de la retinopatía diabética. Por ejemplo, mediante la construcción de una Red neuronal convolucional. El Hospital Oftalmológico Aravind podrá estimar la gravedad de la ceguera del paciente simplemente observando el ojo.Además, como se indica en el estudio publicado en HealthITAnalytics. Las CNN (redes neuronales convolucionales), basadas en DL, identificaron la enfermedad dermatológica melanoma con más de 10% de precisión que los expertos.

Robots físicos

Los robots existen desde hace mucho tiempo y realizan diversas acciones, desde levantar mercancías hasta entregar suministros. Chatbots de AI son quizá las más populares. Hoy, la probabilidad de incorporarlos a la industria sanitaria es más palpable. Por ejemplo, desde el año 2000 se han aprobado en Estados Unidos robots quirúrgicos que sirven de "refuerzo" a los médicos. Por ejemplo, pueden suturar heridas con mayor precisión o crear incisiones invasivas. Entre las intervenciones quirúrgicas más comunes en las que participan robots físicos (seguramente, las decisiones importantes sean aún posteriores a los médicos) figuran las cirugías de próstata, ginecológicas, así como de cuello y cabeza.

Aplicaciones de diagnóstico y tratamiento

La Inteligencia Artificial se aplicó por primera vez al diagnóstico y tratamiento en los años 70 con MYCIN-.diagnosticado infecciones de origen bacteriano transmitidas por la sangre. Sin embargo, se quedó en Stanford y no llegó a la práctica clínica por falta de potencia. La situación ha cambiado radicalmente con el avance tecnológico. Casi cada semana, empresas punteras en IA lanzan aplicaciones de IA en sanidad para el diagnóstico y otras tratamiento médico para garantizar resultados de igual o mayor precisión que los humanos.

Al mismo tiempo, en la mayoría de los casos estas aplicaciones abordan un único aspecto de la asistencia, en lugar de cuestiones complejas. Sin embargo, hay algunas excepciones. MySugr Diabetes tracker app permite a los usuarios introducir su glucemia diaria, el bolo, los carbohidratos y la HbA1c (hemoglobina glucosilada) estimada a la vez. De este modo, el paciente controla mejor su enfermedad y puede transmitir la información a su médico para que le administre un tratamiento más eficaz.

Realidad virtual en sanidad

Las soluciones de realidad virtual permiten a pacientes y profesionales sanitarios interactuar con entornos simulados. Esto puede implicar el tratamiento del dolor y la rehabilitación, así como la formación quirúrgica. Y si la estimación del mercado mundial de VR sanitaria es de aproximadamente $2.070 millones en 2022, para 2026 se prevé que alcance los $9.250 millones, según ReportLinker.

VR puede aplicarse a AI sanitaria de varias maneras:

Educación médica: El aprendizaje teórico se apoya en modelos médicos 3D detallados. La mayoría de las veces, será aplicable en el aprendizaje de la anatomía.
Formación médica: Al cambiar el entorno simulado en una aplicación de RV, los usuarios participan virtualmente en un escenario de formación. Los casos más comunes de formación médica con RV incluyen la simulación de procedimientos médicos, la prueba de equipos médicos y la simulación de casos de emergencia.
Cirugía: La RV reduce más rápidamente la deficiencia de habilidades funcionales. Se utiliza en la formación quirúrgica y la planificación prequirúrgica.
Tratamiento del dolor: La VR desvía la atención del paciente, lo que disminuye las molestias extremas y el nivel de dolor y minimiza el uso de analgésicos, reduciendo así los gastos sanitarios. Como se destaca en Net Health, la RV permite a los pacientes experimentar sus entornos interactivos preferidos, ayudándoles así a combatir el dolor y el malestar. En la mayoría de los casos, la eficacia de la VR en el tratamiento del dolor es vívida a través de los dolores agudos, los dolores crónicos, el estrés, la salud mental y el dolor de los procedimientos médicos.

El futuro de la asistencia sanitaria con AI

Creemos que la inteligencia artificial tendrá un papel enorme en el sector sanitario. El desarrollo de empresas de soluciones de inteligencia artificial para la atención sanitaria y la integración de la AI en los sistemas hospitalarios provocarán cambios drásticos en los resultados sanitarios de los pacientes hospitalizados.

Sin embargo, el mayor reto de la inteligencia artificial en la sanidad no es si las aplicaciones serán lo bastante útiles y potentes para ofrecer resultados precisos, sino garantizar que se adopten en la práctica clínica diaria. Las aplicaciones de IA deben ser aprobadas por la normativa, enseñadas a los médicos y aceptadas por la población.

Aunque podemos esperar un uso palpable de la inteligencia artificial en la práctica clínica dentro de cinco años, resulta obvio que los sistemas de AI no pueden sustituir por completo a los clínicos humanos. Al contrario, solo mejorarán y facilitarán la asistencia sanitaria.

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Anastasia Ilkevich Gestor de cuentas

Date: Aug 30, 2022

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