La inteligencia artificial (IA) está revolucionando varias industrias, y la atención médica no es una excepción. La IA tiene el potencial de mejorar la atención al paciente, agilizar los procesos médicos y reducir los costos. En este artículo, verá cómo se aplica la inteligencia artificial en el cuidado de la salud y comprenderá el impacto de la IA en esta industria.
Diagnóstico médico con inteligencia artificial
Las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA pueden analizar imágenes médicas, datos de pacientes y notas clínicas para ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez.
en radiología
Los algoritmos de IA pueden procesar y analizar datos de imágenes médicas, como rayos X, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, para detectar anomalías y patrones indicativos de enfermedades como el cáncer o afecciones cardiovasculares. Según un estudio publicado en Nature Medicine, un algoritmo de IA desarrollado por Google logró una tasa de precisión del 94,5 % en la detección de cáncer de mama en mamografías, superando a los radiólogos humanos que tenían una tasa de precisión del 88,0 % (McKinney et al., 2020).
en patología
Los sistemas de patología impulsados por IA pueden analizar muestras de tejido e identificar células cancerosas, agilizando el proceso de diagnóstico y reduciendo el error humano. Por ejemplo, la plataforma Paige.AI aprobada por la FDA utiliza algoritmos de IA para detectar el cáncer de próstata en portaobjetos de patología con una precisión informada del 98 % (Bulten et al., 2020).
en oftalmología
Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar imágenes de la retina para detectar signos tempranos de retinopatía diabética y degeneración macular relacionada con la edad. En un estudio publicado en JAMA, un algoritmo de IA desarrollado por Google logró una sensibilidad del 97,5 % y una especificidad del 93,4 % en la detección de la retinopatía diabética (Gulshan et al., 2016).
Descubrimiento y desarrollo de fármacos con inteligencia artificial
La IA puede reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con el descubrimiento y desarrollo de fármacos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, la predicción de la eficacia de los fármacos y la optimización del diseño de ensayos clínicos.
en el descubrimiento de fármacos
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos químicos y biológicos para identificar posibles candidatos a fármacos, predecir su eficacia y optimizar sus estructuras químicas. Atomwise, una empresa de descubrimiento de fármacos impulsada por IA, utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para predecir la afinidad de unión de las moléculas pequeñas con las proteínas diana. En 2020, Atomwise anunció una colaboración con Hansoh Pharma para descubrir y desarrollar nuevos fármacos candidatos, con un valor de acuerdo potencial de hasta 1500 millones de dólares.
En ensayos clínicos
La IA puede optimizar el diseño de ensayos clínicos, el reclutamiento de pacientes y el seguimiento, reduciendo costes y mejorando los resultados de los ensayos. Por ejemplo, Deep 6 AI, una plataforma de aceleración de ensayos clínicos, utiliza IA para emparejar pacientes elegibles con ensayos clínicos adecuados, lo que reduce el proceso de reclutamiento de pacientes de meses a minutos.
La inteligencia artificial en la medicina personalizada
La IA puede analizar datos genómicos, factores de estilo de vida e historial médico para ofrecer planes de tratamiento personalizados y optimizar la atención al paciente.
en genómica
Los algoritmos de IA pueden procesar y analizar datos genómicos para identificar mutaciones que causan enfermedades, lo que permite el desarrollo de terapias dirigidas. En 2019, un estudio publicado en Nature demostró que un algoritmo de IA llamado DeepVariant, desarrollado por Google, podía identificar con precisión variantes genéticas en el genoma humano con una tasa de precisión superior al 99,9 % (Poplin et al., 2018).
en oncología de precisión
Las plataformas impulsadas por IA como IBM Watson for Oncology pueden analizar los datos de los pacientes, incluidas las mutaciones genéticas, para recomendar planes de tratamiento personalizados para pacientes con cáncer. En un estudio publicado en The Oncologist, Watson for Oncology brindó recomendaciones de tratamiento que concordaban con una junta multidisciplinaria de tumores en el 93 % de los casos (Somashekhar et al., 2018).
Dispositivos médicos y dispositivos portátiles alimentados por IA
Los dispositivos médicos y dispositivos portátiles habilitados para IA pueden monitorear la salud de los pacientes, proporcionar comentarios en tiempo real y alertar a los profesionales de la salud sobre posibles problemas.
Monitoreo continuo de glucosa
Los dispositivos de monitoreo continuo de glucosa con tecnología de inteligencia artificial, como Dexcom G6, pueden rastrear los niveles de glucosa en sangre en tiempo real para pacientes con diabetes, brindando información personalizada y alertando a los usuarios sobre posibles eventos hipoglucémicos o hiperglucémicos. Según un estudio publicado en Diabetes Technology & Therapeutics, Dexcom G6 logró una diferencia relativa media absoluta (MARD) del 9,0 % en comparación con los valores de referencia, lo que demuestra su precisión en la medición de los niveles de glucosa en sangre (Šoupal et al., 2020).
Monitoreo remoto de pacientes
Los sistemas de monitoreo remoto de pacientes impulsados por IA pueden rastrear los signos vitales de los pacientes y detectar signos tempranos de deterioro, lo que permite que los profesionales de la salud intervengan rápidamente. Por ejemplo, el dispositivo portátil Current Health aprobado por la FDA monitorea los signos vitales de los pacientes, como la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la saturación de oxígeno, y utiliza algoritmos de IA para predecir el riesgo de eventos adversos.
La inteligencia artificial en la administración sanitaria
La inteligencia artificial puede optimizar los procesos de administración de la atención médica, como la programación de pacientes, la facturación y la asignación de recursos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa.
Programación de pacientes
Los sistemas de programación impulsados por IA pueden predecir la ausencia de pacientes, optimizar los espacios para citas y reducir los tiempos de espera. Por ejemplo, la plataforma impulsada por IA Zocdoc utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que los pacientes no se presenten, lo que permite a los proveedores de atención médica reservar citas en exceso y reducir el tiempo de inactividad.
Gestión del ciclo de facturación e ingresos
Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de facturación, identificar errores de codificación y optimizar la gestión del ciclo de ingresos, reduciendo las denegaciones de reclamaciones y mejorando el rendimiento financiero. Empresas como Olive AI ofrecen soluciones impulsadas por IA para automatizar la gestión del ciclo de ingresos, con mejoras informadas en la precisión de las reclamaciones y la captura de ingresos.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando la industria de la salud al mejorar los diagnósticos, personalizar los tratamientos, acelerar el descubrimiento de fármacos y mejorar la atención y el control de los pacientes. Las tecnologías impulsadas por IA no solo optimizan la administración y las operaciones de atención médica, sino que también brindan soluciones rentables y eficientes para pacientes y proveedores de atención médica. A medida que la IA continúa avanzando e integrándose en los sistemas de atención médica, su potencial para revolucionar la atención al paciente y los resultados solo crecerá, ofreciendo beneficios significativos tanto para la comunidad médica como para los pacientes.
