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IA en sanidad: tecnología transformadora para su empresa

Sanidad

La IA ha evolucionado a pasos agigantados, penetrando en los sectores a un ritmo vertiginoso, y ahora está reformando el sector sanitario, desde cómo se realizan los diagnósticos hasta cómo se administran los tratamientos.

Es de esperar que se produzcan avances, pero cabe preguntarse cómo está ayudando la IA al sector sanitario. En este artículo analizaremos la tecnología de IA en la sanidad, cómo evolucionará y cómo su organización sanitaria o de ciencias de la vida puede aprovechar su potencial ahora mismo.

La importancia de la inteligencia artificial en la sanidad

Para 2035, se espera que el mercado de la IA sanitaria suben a $77,46B aumentando un 18,2% al año. La expansión del mercado muestra la creciente importancia de la IA en la atención sanitaria, a medida que la población envejece y las enfermedades crónicas dominan los cuadros médicos. La FDA también reconoce el potencial de la IA en el sector sanitario. Para 2025, la agencia ha autorizado más de 1.000 SaMD con IA (software como dispositivo médico), siendo las categorías más populares radiología, cardiología y neurología.

No sólo los expertos en informática como yo damos la bienvenida a la IA en la sanidad. La Asociación Médica Estadounidense descubrió que 65% de los médicos ven ventajas en la IAEl 72% cree que puede ayudar en el diagnóstico y el 69% en la optimización del flujo de trabajo. Estos sentimientos positivos, junto con los resultados de la vida real que demuestran el papel de la IA en la asistencia sanitaria, empujan a las empresas sanitarias hacia Desarrollo de la AI.

Cómo se utiliza la IA en la sanidad

En uso de la inteligencia artificial en la sanidad prácticamente no tiene límites, lo que mejora el sector tanto para los pacientes como para los médicos. Esta versatilidad es probablemente la razón por la que 93% de las empresas sanitarias y de ciencias de la vida prevén aumentar su gasto en IA en 2025. Aquí enumeramos algunas aplicaciones de La IA en el sector sanitario que puede considerar una buena inversión.

Triaje y diagnóstico

Los algoritmos de IA en soluciones sanitarias analizan los síntomas y el historial médico de los pacientes para ayudarles en la selección y el diagnóstico. Por ejemplo, antes de una cita, los chatbots de IA preguntan a los pacientes por sus síntomas, recopilan un historial y los dirigen al profesional médico adecuado. Además, los sistemas basados en IA ayudan a los médicos a detectar anomalías en imágenes como radiografías y resonancias magnéticas. Uno en particular Proyecto de diagnóstico de IA me inspiró: utilizando el análisis estadístico, ayuda encontrar pacientes con mayor riesgo de padecer Alzheimer sin diagnosticar, demencia, y deterioro cognitivo.

Seguimiento del paciente

Junto con los dispositivos médicos y los wearables, las aplicaciones basadas en IA controlan continuamente las constantes vitales de los pacientes y envían datos en tiempo real a los profesionales sanitarios. La IA puede seguir los niveles de azúcar en sangre de un paciente diabético a través de un glucómetro conectado, predecir posibles crisis y alertar a pacientes y médicos para que tomen medidas. Los proveedores pueden utilizar la IA no solo para la monitorización a domicilio, sino también para las estancias hospitalarias. Hospital Sahyadri red ya lo hace: el proveedor analiza las constantes vitales en salas que no son de UCI mediante IA.

Tratamiento de pacientes

La IA en la atención al paciente se utiliza para personalizar los planes de tratamiento y ayudar en las decisiones terapéuticas. Los algoritmos de IA analizan los datos de los pacientes para sugerir opciones de tratamiento adaptadas basándose en el historial médico y en datos sanitarios en tiempo real. Los sistemas inteligentes también pueden calcular las dosis de los medicamentos y cruzar sus interacciones, lo que ayuda a los médicos a determinar las mejores opciones asistenciales. Un sistema similar se implantó en Nivel Primary Care y aumentó la tasa de tratamientos con éxito de ITU (infección del tracto urinario) de 75% a 80%.

Flujos de trabajo administrativos

Automatización de tareas rutinarias, La IA en la atención sanitaria tediosos flujos de trabajo como la programación, la facturación y la verificación del seguro. Chatbots atender las consultas de los pacientes sobre médicos disponibles o cobertura de seguros, mientras que los sistemas de IA garantizan una codificación precisa de la facturación, reducción de errores y racionalización de las operaciones administrativas. Algunas empresas ya se benefician de la IA para sus operaciones administrativas. Por ejemplo, Impower, una consulta de telepsiquiatría, implementó la escucha ambiental para la generación de notas clínicas y... redujo el tiempo de documentación en 23%.

Análisis de datos sanitarios

Las organizaciones utilizan La IA en la sanidad para agregar y analizar grandes conjuntos de datos, extrayendo perspectivas clínicas y empresariales significativas. Los modelos predictivos predicen las tendencias de ingresos hospitalarios o los resultados de los pacientes analizando patrones de casos anteriores. Como resultado, las soluciones analíticas de IA ayudan a asignar recursos y mejorar la eficiencia operativa en las redes sanitarias. A la IA se atribuye en gran medida el aumento previsto del mercado de análisis de datos sanitarios, que crecerá un 21,41% hasta 2034.

Investigación y desarrollo

Analizando conjuntos de datos biológicos masivos, identificando moléculas prometedoras y prediciendo la eficacia de los fármacos, La IA en el sector sanitario acelera el proceso de I+D. Antes incluso de que comiencen los ensayos físicos, los investigadores pueden simular interacciones de compuestos, probar hipótesis y optimizar dispositivos médicos aprovechando la IA. Por ejemplo, la Intermountain Health equipo ya utiliza la IA en su investigación sobre fenotipos para descubrir las diferencias y los mecanismos subyacentes de las enfermedades críticas y desarrollar programas de tratamiento.

"Aunque la IA en sanidad puede ser muy potente, no sustituye a los médicos humanos, sino que simplemente les ayuda en la toma de decisiones. Aun así, las autoridades gubernamentales vigilan de cerca estas aplicaciones, por lo que el desarrollo requiere el cumplimiento de la normativa en todas las fases. En Innowise estamos bien equipados para proporcionarle Servicios de IA en sanidad y documentación técnica para su posterior aprobación reglamentaria. No son sólo palabras: tenemos la certificación ISO 13485 y nos enorgullecemos de decenas de proyectos de éxito para la industria."

Aleh Yafimau

Gestor de entregas en Innowise

¿Está preparado para aprovechar el potencial de la IA en la sanidad?

Soluciones de IA en sanidad

Tanto si busca mejorar los flujos de trabajo operativos como acelerar el descubrimiento de fármacos, existen soluciones que pueden transformar su negocio, y mi equipo y yo estamos preparados para ayudarle con ello. Estas son algunas de las soluciones de IA que podemos desarrollar o implantar.

Análisis de imágenes médicas

Herramientas de imagen médica basadas en IA interpretar radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadasmejorando la precisión del diagnóstico y acelerando los procesos. Estas soluciones ayudan a los radiólogos a detectar antes posibles problemas, ya que resaltan automáticamente anomalías como tumores, fracturas o espolones óseos. Para SimonMed, proveedor de imágenes médicas, las herramientas de radiología con IA ayudaron a generar informes de resultados 82% más rápido.

Apoyo a las decisiones clínicas

En los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS), la IA analiza una gran cantidad de datos de los pacientes para ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el diagnóstico y el tratamiento. Por lo general, estas soluciones pueden evitar errores de dosificación, detectar incoherencias y sugerir tratamientos de precisión basada en historiales médicos individuales. Alrededor de la mitad de los médicos de todo el mundo coinciden en que para 2031 al menos 50% de las decisiones médicas se tomarán con herramientas de CDSS basadas en IA.

Monitorización remota de pacientes

Los sistemas de RPM mejorados con IA analizan los datos de los wearables y los dispositivos médicos conectados para detectar tendencias que puedan escapárseles a médicos o enfermeras. Estas aplicaciones también pueden ejecutar algoritmos sofisticados para ayudar a los pacientes a controlar la enfermedad - digamos, calcular la ingesta óptima de insulina o detectar episodios de apnea del sueño. Por cierto, el mercado de AI RPM va a aumentará en 26,6% anuales de 2024 a 2033cada vez más popular para la gestión de enfermedades crónicas.

Soluciones inteligentes para la salud mental

La atención a la salud mental es cada vez menos accesible debido a la escasez de profesionales, integración de la IA en la asistencia sanitaria pueden ser una buena forma de ofrecer a las personas apoyo y mecanismos de afrontamiento en tiempo real. La inteligencia artificial analiza las aportaciones de los usuarios, detecta tendencias en los estados emocionales y personaliza las recomendaciones, facilitando a las personas la gestión de los problemas de salud mental. Los estudios demuestran que la percepción pública de la IA en salud mental es más bien positiva. Casi 50% de los encuestados estadounidenses creen que la IA en las aplicaciones de salud mental puede ser beneficiosaasí que sin duda es una tendencia a tener en cuenta.

Soluciones inteligentes de gestión de consultas

En las soluciones de gestión de consultas, las funciones de IA ayudan a gestionar los flujos de trabajo diarios: programación de citas, planificación de turnos del personal, cumplimentación de la documentación clínica y gestión de la facturación y las reclamaciones a las aseguradoras. Gracias a La IA en la gestión sanitaria, los proveedores pueden centrarse más en la atención al paciente en lugar de dedicar tiempo al papeleo y demás. El personal médico codicia las soluciones que simplifican los flujos de trabajo. En un reciente encuestaLas enfermeras australianas expresaron su necesidad de automatización en áreas propensas a errores, como la documentación médica.

Aplicaciones de bienestar y para pacientes basadas en IA

Las aplicaciones de gestión del estilo de vida basadas en IA ayudan a las personas a realizar un seguimiento de parámetros clave de salud como el sueño, la actividad física y la dieta. Al ofrecer recomendaciones y recordatorios personalizados, estas aplicaciones fomentar hábitos más saludables y mejorar el compromiso de los pacientesLas plataformas de salud móvil impulsadas por la IA ya son una realidad. Las plataformas de salud móvil basadas en IA ya pueden disminuyen los riesgos de enfermedades cardiovasculares en un 11,2%-16,1%.

Software de descubrimiento de fármacos

La IA contribuye al descubrimiento de fármacos, ya que ayuda a procesar datos biológicos complejos, simular interacciones entre moléculas e identificar compuestos prometedores y posibles tratamientos. Esta tecnología ayuda a los desarrolladores de fármacos a reducir significativamente el tiempo dedicado a las primeras fases del descubrimiento y a mejorar las tasas de éxito. Uno de los ejemplos más asombrosos en este campo es un modelo de GenAI desarrollado en el Universidad de California que acelera la creación de nuevos medicamentos.

Software para ensayos clínicos

El software de IA agiliza los ensayos clínicos automatizando la captación de participantes y la recopilación de datos. Mediante el uso de modelos predictivos, estos sistemas pueden identificar a los participantes elegibles a partir de vastos conjuntos de datos, acelerando el reclutamiento y garantizando un proceso de ensayo más eficiente. Una historia de éxito en este campo me inspiró especialmente: los investigadores de la Institutos Nacionales de Salud ha desarrollado TrialGPT, un software de IA que empareja voluntarios con ensayos clínicos. Utilización de la herramienta, los médicos dedican 40% menos tiempo a seleccionar pacientes para los ensayos sin poner en peligro la precisión.

Tipos de tecnología de IA en sanidad

ML y análisis predictivo

Los modelos de aprendizaje automático en la atención sanitaria analizan grandes conjuntos de datos, como historiales de pacientes y resultados de laboratorio, para identificar patrones o predecir resultados. Un algoritmo puede evaluar la salud del paciente y predecir los riesgos de reingreso, ayudando a los equipos asistenciales a gestionar mejor la atención y la asignación de recursos. Algunos modelos predictivos pueden incluso ayudar a reducir la mortalidad. El Hospital General de Tampa, por ejemplo, consiguió disminuir la tasa de mortalidad precoz por sepsis de 6% a 4% con la tecnología.

Computer vision

Las herramientas de imagen médica potenciadas por IA interpretan radiografías, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas mediante detección de anomalías que el ojo humano puede pasar por alto. Estos sistemas utilizan el aprendizaje profundo para identificar tumores o fracturas, acelerando el proceso de diagnóstico y apoyando la toma de decisiones de los radiólogos. Cada vez más empresas ven el valor de la IA en la imagen médica, y el mercado de la visión por ordenador se hace eco de este entusiasmo. Para 2034, se prevé que llegar a $56.7Bcon un crecimiento anual de 36,7%.

Procesamiento del lenguaje natural

La PNL procesa y organiza el lenguaje hablado y escrito para convertirlo en datos utilizables. En sanidad, las herramientas de reconocimiento de voz convertir conversaciones o dictados médico-paciente en información estructurada y procesableque permite a los profesionales sanitarios actualizar fácilmente los historiales de los pacientes sin tener que dedicar tiempo a la introducción manual de datos. Los estudios demuestran que el autocompletado médico NLP puede reducir la cantidad de pulsaciones de teclas para rellenar la documentación en 67%.

Automatización robótica de procesos (RPA) basada en IA

Robots RPA con IA realizar tareas administrativas repetitivas como la tramitación de reclamaciones de seguros o la programación de citas. Estos robots, mejorados con OCR y NLP, extraen datos relevantes de documentos o correos electrónicos, haciendo más eficientes las operaciones y liberando al personal del hospital para actividades más críticas. Por ejemplo, Expion Health ha aumentado el número de solicitudes tramitadas en 600% tras implantar AI RPA.

Herramientas estándar de IA sanitaria que implantamos

Además del desarrollo a medida, personalizamos e implementamos herramientas ya preparadas para que pueda experimentar más rápidamente las ventajas que aporta la IA. Eche un vistazo a algunas plataformas que ya utilizan nuestros clientes del sector sanitario.

Chatbots

Azure Health Bot ofrece funciones de chatbot para interactuar con los pacientes. Entrenado para reconocer términos médicos y comunicarse sobre temas sanitarios, la herramienta analiza los síntomas y las quejas de los pacientes y responde a las preguntas y preocupaciones más frecuentes de estos.
Asistente IBM watsonx es una herramienta conversacional inteligente que permite a las organizaciones sanitarias ofrecer a los pacientes una asistencia precisa y contextual las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

NLP

Análisis de textos para la saluduna herramienta de IA desarrollada por Azure, permite extraer información médica de diversos textos y documentos, como historiales médicos, notas clínicas o recetas de medicamentos.
API de lenguaje natural para la sanidad, que forma parte del ecosistema de Google, ayuda a extraer datos relevantes de documentos médicos y ofrece funciones analíticas completas.
Amazon Comprehend Medical ofrece sólidas capacidades de detección de entidades y extracción de datos médicos, de modo que puede utilizarse, por ejemplo, para identificar diagnósticos y procedimientos en historiales médicos.
Amazon Transcribe Médico es una herramienta de reconocimiento de voz que detecta fácilmente términos médicos, abreviaturas y acrónimos durante el dictado.
Amazon HealthScribe ayuda a generar automáticamente notas clínicas basadas en las conversaciones entre el paciente y el médico.
Abrazar la cara por salud ofrece modelos preentrenados para el reconocimiento de textos médicos y una completa biblioteca para tareas relacionadas con la PLN, como el dictado y la generación de textos.

Tratamiento y análisis de datos

Amazon HealthLake es un almacenamiento médico en la nube apto para la HIPAA que permite a los usuarios transformar datos con PNL y obtener información mediante herramientas analíticas.
Descubrimiento de IBM Watson permite a las empresas analizar grandes conjuntos de datos médicos y obtener observaciones clínicas y operativas.
IBM Watson para genómica permite interpretar los datos genómicos para ofrecer una atención personalizada al paciente.

ML y análisis predictivo

Tablas AutoML de Google ayuda a crear modelos ML para analizar datos de pacientes, como historiales médicos, constantes vitales, síntomas y pruebas de laboratorio.
DeepMind, que forma parte del paquete Google Health, es una potente herramienta para el análisis exhaustivo de datos médicos y la predicción de complicaciones.
Philips HealthSuite ofrece capacidades de IA de última generación, incluidas funciones para el análisis de imágenes médicas.
Tren NVIDIA Clara simplifica la formación de modelos de ML médico, incluidas técnicas como el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje federado y AutoML.
NVIDIA Clara Deploy permite la implementación de modelos de IA para flujos de trabajo de imágenes médicas, como el análisis de rayos X o la segmentación de imágenes médicas.
BigML ofrece una amplia gama de modelos de ML (por ejemplo, para la evaluación del riesgo de complicaciones) listos para su aplicación.

Ejemplos reales de IA en medicina y sanidad

Con más de 60 proyectos sanitarios de éxito en nuestra cartera, el equipo de Innowise lo sabe todo sobre el desarrollo de IA en el sector sanitario. Estos son algunos proyectos destacados de IA médica que hemos hecho realidad.

Beneficios de los sistemas de IA en la sanidad

A lo largo de nuestra dilatada experiencia en servicios de desarrollo de software sanitariohemos visto de primera mano cómo la IA no sólo puede agilizar los procesos, sino también aportar beneficios tangibles a empresas y pacientes.

Atención preventiva

La IA permite a los profesionales sanitarios pasar de una atención reactiva a una proactiva, lo que se traduce en mejores resultados para los pacientes y una reducción de los costes sanitarios a largo plazo. Con el análisis predictivo, Soluciones de IA en sanidad ayuda identificar a los pacientes de riesgo, prestarles atención precoz y prevenir problemas de salud graves antes de que surjan.

I+D más rápida

Los hospitales aprovechan la IA para racionalizar la gestión de recursos, desde la admisión de pacientes hasta la dotación de personal y la asignación de camas. Las herramientas de IA analizan los datos históricos para anticiparse a los picos de demanda, lo que ayuda a los hospitales a tomar decisiones más inteligentes y asignar recursos donde más se necesitan, reduciendo las ineficiencias operativas.

Mayor precisión

Gracias a las soluciones de IA, los médicos pueden realizar diagnósticos más precisos con mayor rapidez, lo que es fundamental para salvar vidas. La IA también puede reducir las tasas de error médico y, según Investigación de la Universidad Johns Hopkins, los errores contribuyen a más de 250.000 muertes en Estados Unidos anualmente.

Costes más bajos

La IA puede derribar barreras geográficas: los pacientes de zonas remotas o desatendidas pueden recibir a tiempo orientación médica y atención de seguimiento. Gracias a los chatbots con IA, las consultas de telemedicina y la monitorización inteligente, los proveedores pueden asegúrese de que ningún paciente se quede atrás.

Operaciones más eficaces

Gracias a los modelos de IA, los investigadores pueden desarrollar fármacos y tratamientos nuevos y más eficaces con mayor rapidez. Como los descubrimientos se prueban primero en entornos simulados, ayuda a corregir ineficiencias y acelera los ensayos clínicos.

Mejor acceso a la asistencia

Además de mejorar la calidad asistencial, la IA reduce los gastos de los profesionales sanitarios. Según la Escuela de Salud Pública de HarvardSe prevé que la IA reducir los costes de tratamiento en 50% cuando se utiliza para diagnósticos.

Aprovechemos la IA para su negocio sanitario

Retos y consideraciones éticas de la IA en la sanidad

Acceso limitado a datos de alta calidad

Recomendamos crear repositorios de datos centralizados que agreguen y depuren datos de distintas fuentes. La colaboración con hospitales, instituciones de investigación y organizaciones sanitarias puede ayudar a crear conjuntos de datos estandarizados y de alta calidad. El uso de herramientas de curación de datos basadas en IA también puede mejorar la precisión y disponibilidad de los datos para el entrenamiento de modelos.

Sesgo de los modelos de IA

Para reducir el sesgo de la IA, nuestros científicos de datos se centran en garantizar la diversidad de los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento. Esto significa recopilar datos de una amplia gama de grupos demográficos o crear conjuntos de datos especializados que sean representativos de la población objetivo. Las pruebas de sesgo periódicas, el perfeccionamiento continuo de los modelos y las auditorías transparentes pueden ayudar a que la IA ofrezca resultados precisos y equitativos.

Preocupaciones éticas y desconfianza pública

Un estudiar muestra que los clínicos se resisten La IA en la sanidad porque necesitan aprender nuevas habilidades, por lo que una formación exhaustiva puede facilitar la transición. Los sistemas de IA deben introducirse gradualmente, empezando por aplicaciones no críticas como la programación o el seguimiento de pacientes. Cuando se adopte la IA para escenarios clínicos complejos, se sugiere implementar una validación de decisiones por parte de un médico.

Privacidad y seguridad de los datos

Para mantener la seguridad y privacidad de los datos, es crucial implementar el cifrado de extremo a extremo y cumplir con HIPAA, GDPR, FDA y MDR. Las auditorías de seguridad periódicas y las técnicas de anonimización de los datos sensibles de los pacientes también pueden mejorar la seguridad de la solución. Si tiene dudas sobre la privacidad, le recomendamos que se asocie con una empresa de desarrollo de software sanitario con experiencia que conozca todos los entresijos.

Mayores costes de aplicación

Es necesario planificar cuidadosamente el alcance del software de IA para la sanidad para que los costes del proyecto no se acumulen. Utilizar herramientas de IA ya preparadas, como módulos de reconocimiento de voz, en lugar de desarrollarlas desde cero reducirá sin duda los costes de la solución. También recomendamos empezar con funciones de alta prioridad o proyectos piloto para obtener un retorno de la inversión más rápido y ampliar gradualmente el proyecto.

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IA en el sector sanitario: tendencias de futuro

En nuestro reciente artículo de predicción de tendencias sanitariaslas soluciones basadas en IA dominan la lista. Es natural: la tecnología existe desde hace bastante tiempo, y la eficiencia de la IA en la sanidad se ha demostrado en muchos ámbitos. Estas son las principales tendencias tecnológicas en las que la IA está a punto de hacer un gran avance.

Asistentes virtuales inteligentes para pacientes y médicos

El uso de asistentes virtuales inteligentes no hará sino acelerarse: se espera que el mercado crecen a una TACC del 24,7% de 2024 a 2034. Los asistentes inteligentes generalizarse tanto entre los pacientes como entre los médicosLa tecnología de la información permite ofrecer asistencia a los pacientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, simplificar la documentación clínica, reducir el agotamiento de los médicos, aumentar la eficiencia y mejorar la implicación de los pacientes.

Medicina personalizada mejorada con IA

La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos de pacientes, incluida la información genómica, dará un impulso a la medicina personalizada. Mostrar resultados positivos en oncología y más allá, los tratamientos personalizados basados en IA mejorar los resultados y reducir los efectos secundarios del tratamiento. La medicina personalizada con IA abrirá nuevas posibilidades a los equipos asistenciales, permitiendo que los pacientes reciban las terapias más eficaces en función de sus perfiles genéticos únicos.

Gemelos digitales de IA

Los gemelos digitales impulsados por IA serán una fuerza transformadora en la atención sanitaria: mediante la creación de réplicas virtuales de pacientes, órganos y sistemas sanitarios, los médicos podrán probar el tratamiento y predecir la evolución de la enfermedad. La combinación de IA, IoT y análisis de datos para crear estas simulaciones allanará el camino hacia planes de atención altamente personalizados y flujos de trabajo sanitarios más eficientes.

Modelos generativos de IA

Según McKinseymás de 70% de las organizaciones sanitarias están implantando, planean implantar o ya han implantado GenAIpor lo que la tecnología está llamada a despegar. La IA generativa generará notas clínicas, facilitará proyectos de investigación y personalizará la comunicación con los pacientes y los planes de atención, lo que redundará en mejores resultados para los pacientes y en una mayor eficiencia operativa.

Cirugía asistida por robot

La cirugía asistida por robot mejorada con IA está llamada a crecer exponencialmente, ofreciendo a los cirujanos una planificación y ejecución precisas de intervenciones complejas. Estos robots con IA utilizar datos en tiempo real para guiar a los cirujanos y ayudarles a navegar por zonas complejas con gran precisión, lo que hace que la cirugía sea más segura, menos invasiva y requiera una recuperación más breve.

Hospitales virtuales impulsados por la IA

Además del IoT, la IA será una de las principales tecnologías detrás de los hospitales virtuales de próxima generación que ofrecen atención avanzada a distancia. Integradas en los ecosistemas informáticos de los hospitales virtuales, las soluciones de IA analizar grandes cantidades de datos de pacientes - desde los historiales médicos hasta las constantes vitales en tiempo real- sugieren ajustes del plan de cuidados, evalúan el cumplimiento y la eficacia del tratamiento y predicen acontecimientos sanitarios.

Ha llegado el momento de adoptar la IA en la sanidad

Entonces, ¿qué es la IA en la sanidad: una inversión lucrativa o una palabra de moda? Personalmente, creo que el caso está claro: las capacidades de la IA pronto serán un elemento básico en muchas soluciones sanitarias y de ciencias de la vida. La inteligencia artificial en la asistencia sanitaria y la medicina puede tener cabida en casi todas las especialidades y aportar beneficios impresionantes.

El futuro está aquí, y adoptar ahora la asistencia sanitaria impulsada por la IA garantizará que su empresa se mantenga a la cabeza del panorama competitivo. Si desea desarrollar software de IA para la atención sanitaria o aumentar una solución existente con tecnología avanzada, Innowise es su solución. servicios de desarrollo de software médico proveedor.

Anastasia Ilkevich Gestor de cartera en Tecnologías Médicas y Sanitarias

Date: 17 de marzo de 2025

Anastasia Ilkevich Gestor de cartera en Tecnologías Médicas y Sanitarias

Date: 17 de marzo de 2025

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