Descubre cómo la IA en la atención médica y las ciencias de la vida puede ayudar a mejorar los resultados y las experiencias de los pacientes, acelerar la investigación y el descubrimiento, y aumentar la eficiencia operativa.
por Intel
El 40 % de las industrias de la atención médica a nivel mundial ya están utilizando alguna forma de inteligencia artificial (IA)1, y la IA ha estado impulsando el descubrimiento en las ciencias de la vida durante décadas.2 Los avances tecnológicos recientes han hecho que la IA sea más accesible, desbloqueando nuevos casos de uso para mejorar la calidad de la atención a los pacientes; acelerar el diagnóstico, el descubrimiento y la toma de decisiones; y aumentar la eficiencia operativa.
¿Qué es la IA en la atención médica?
La IA en la atención médica utiliza aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras tecnologías para procesar conjuntos de datos masivos, beneficiando a los pacientes, los proveedores, la investigación y las operaciones dentro de la industria de la atención médica.
Desde la investigación hasta la atención a los pacientes, la atención médica genera cantidades masivas de datos. Hasta cierto punto, ofrecer una atención adecuada y eficiente depende de dar sentido a toda esa información. La inteligencia artificial, que abarca el aprendizaje automático, aprendizaje profundo, la IA generativa (GenAI), y otros métodos algorítmicos, está diseñada para analizar grandes cantidades de datos dispares para encontrar patrones y actuar en función de ellos, a una velocidad y una escala más allá de las capacidades humanas.
Cuando se aplica a la atención médica, la IA ofrece una miríada de beneficios basados en datos para pacientes, personal clínico y de enfermería, y administradores. Los resultados, como una velocidad y una precisión de diagnóstico mejoradas, la supervisión remota de los pacientes y los asistentes virtuales aumentan la asistencia a los pacientes. Los flujos de trabajo optimizados, las tareas administrativas automatizadas y el seguimiento de inventario mejorado reducen los costos y liberan personal para interacciones personales de mayor valor. En el laboratorio, la IA está automatizando instrumentos de laboratorio para ofrecer resultados de pruebas precisos y exactos a escala; acelerar el diagnóstico y el descubrimiento de medicamentos; y permitir la medicina de precisión.
Las soluciones de seguridad aumentada por IA y las PCs con IA ayudan a las organizaciones de atención médica a mantener el cumplimiento y proteger sus sistemas y datos, y los de sus pacientes, de las ciberamenazas.
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Beneficios de la IA en la atención médica
La IA está ofreciendo beneficios tangibles en la atención médica y en las ciencias de la vida:
- Retorno de la inversión: Un estudio de IDC encargado por Microsoft en 2023 descubrió que las organizaciones de atención médica lograron un retorno demostrable de las inversiones en IA en 14 meses, con un retorno de la inversión medio estimado de US$3,20 por cada dólar gastado en un proyecto e iniciativa de IA.3
- Eficiencia operativa: La IA puede automatizar las tareas administrativas, liberando personal para interacciones personales de mayor valor. Se puede utilizar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para capacidades de voz a texto para optimizar el proceso de documentación de los registros de salud electrónicos (EHR). Las herramientas de GenAI se pueden utilizar para guiar y personalizar el entrenamiento del personal y el desarrollo de habilidades. La IA se puede utilizar para mejorar la gestión de inventario o analizar los procesos empresariales para recomendar mejoras de la eficiencia.
- Diagnóstico y detección acelerados: Los flujos de trabajo de imágenes médicas mejoradas por IA aceleran el tiempo para obtener resultados con más detalles visuales. El análisis aumentado por IA puede marcar anomalías y patrones que el ojo humano pasa por alto. El análisis de datos genéticos o los historiales clínicos de los pacientes de sistemas dispares puede alertar a los médicos sobre los signos tempranos de enfermedad, lo que permite iniciar el tratamiento más rápidamente.
- Acceso mejorado a la atención y la supervisión: Los dispositivos portátiles con IA pueden rastrear de manera remota los signos vitales de los pacientes y automatizar la entrada para ahorrar tiempo durante las consultas remotas. Las plataformas unificadas habilitadas por IA en hospitales pueden proporcionar más datos casi en tiempo real y retrospectivos al personal para mejorar los flujos de trabajo y la prestación de la atención o utilizarse para crear estaciones de enfermería virtuales donde una sola enfermera puede supervisar, en algunos casos, a más de 50 pacientes en una sola interfaz de usuario en todas las unidades y/o instalaciones.4
- Experiencia de los pacientes mejorada: Los kioscos de autoservicio potenciados por IA pueden simplificar los procesos de registro, programación y los pagos de los pacientes. Los chatbots de IA y los asistentes virtuales pueden ayudar a los pacientes a generar listas de verificación de atención a partir de notas posteriores a la visita o materiales de proveedores de búsqueda para obtener respuestas a preguntas de salud no críticas.
- Medicina personalizada La IA se puede utilizar para crear planes de tratamiento personalizados analizando datos para predecir las terapias más eficaces. A mayor escala, en el laboratorio, los sistemas habilitados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos para diagnosticar enfermedades y personalizar los tratamientos y la atención centrada en el paciente para subconjuntos específicos de individuos que comparten condiciones, marcadores o rasgos genéticos.
- Investigación y descubrimiento acelerados: En la búsqueda de nuevos tratamientos que salvan vidas, los investigadores de ciencias de la vida dependen cada vez más de la IA para acelerar el tiempo para obtener información y reducir el tiempo de comercialización a través de mejoras de la eficiencia y la productividad. La IA puede mejorar los procesos de investigación y desarrollo, acelerar el descubrimiento de medicamentos, optimizar los ensayos clínicos y ayudar en la medicina personalizada.
Consideraciones de IA
Si bien utilizar la IA aporta beneficios considerables, también puede presentar desafíos y riesgos que no deben pasarse por alto, como los siguientes:
- Seguridad y privacidad: La atención médica es una de las industrias más reguladas en el mundo y por muy buena razón. El hecho de que las instalaciones médicas tengan acceso a tanta información de salud protegida (PHI) y la almacenan puede conducir a la precaución entre algunos administradores a la hora de adoptar la inteligencia artificial en la atención médica. Sin embargo, debido al panorama regulatorio, las entidades de atención médica ya tienen políticas de gobernanza de datos en vigor, que proporcionan una base importante para comenzar a utilizar la IA.
- Sesgos: Los modelos de IA se entrenan y aprenden de los datos existentes que pueden contener sesgos. Por lo tanto, existe la posibilidad de que los modelos de IA puedan heredar esos sesgos y propagarlos en las respuestas posteriores que generan. Para abordar esto, hay un énfasis creciente en la IA explicable, que ofrece a las organizaciones, los encargados de tomar decisiones y los científicos de datos una visión trazable sobre cómo un algoritmo llegó a un resultado específico. Gracias a la transparencia en el funcionamiento del algoritmo, los usuarios pueden identificar posibles sesgos y descubrir cómo las variables contribuyen a un resultado. Con frecuencia, las industrias reguladas, como la atención médica, requieren IA explicable.
Casos de uso de la IA en atención médica
Si bien la IA ya se está aplicando en la atención médica y en las ciencias de la vida, las organizaciones apenas han comenzado a explorar su potencial. Aquí hay algunas maneras adicionales en que la IA está proporcionando valor en toda la industria.
AIOps
Es necesaria una infraestructura de TI sólida para cualquier organización de atención médica, con especial énfasis en la privacidad y la seguridad. La IA es muy adecuada para automatizar la supervisión de sistemas, el análisis de sistemas y las funciones de seguridad, ofreciendo a los profesionales de TI la información que necesitan para mantener las cosas funcionando sin problemas:
- Gobernanza de la IA en atención médica: Reunir la innovación empresarial y el cumplimiento normativo beneficia a todos. La IA puede ayudar a agregar datos compartimentados históricamente, creando una imagen más clara para los médicos y ofreciendo a los pacientes más control sobre sus datos individuales.
- Monitoreo de sistemas de IA: Los equipos de TI pueden utilizar soluciones de seguridad asistidas por IA para identificar riesgos de ciberseguridad de manera proactiva. Las operaciones de IA (AIOps) pueden identificar y resolver o alertar al personal sobre problemas de PCs y de red más rápidamente que la supervisión manual o la autogeneración de informes para limitar las interrupciones empresariales.
IA en atención a pacientes
La atención a los pacientes es el aspecto más importante de la atención médica, y siguen surgiendo casos de uso de la IA para mejorar la atención a los pacientes. Diagnósticos más tempranos, mejor supervisión de pacientes y análisis de imágenes médicas más rápidos son solo tres de las áreas en las que la IA ya está teniendo un impacto positivo en el tratamiento de pacientes:
- IA en análisis predictivo: Encontrar cáncer más temprano mejora los resultados. El cáncer de páncreas es difícil de diagnosticar temprano, pero la tasa de supervivencia a cinco años es considerablemente más baja cuando el diagnóstico se realiza en una etapa avanzada. Un uso emergente de la IA es ayudar a encontrar lesiones cancerosas más temprano. Por ejemplo, analizar exploraciones de la parte superior donde se encuentra el páncreas puede proporcionar un diagnóstico médico de cáncer de páncreas confirmado por humanos por IA mucho más temprano y a través de una exploración no invasiva. Los modelos entrenados utilizando datos anónimos de miles de pacientes que tenían lesiones parecen prometedores. El aprendizaje automático en atención médica, adaptado a un propósito específico, como encontrar lesiones, es uno de los ejemplos más exitosos de IA en medicina.
- IA en enfermería: A medida que la población envejece y las tasas de natalidad disminuyen, se espera que la escasez actual de trabajadores de atención médica crezca. La IA en enfermería ofrece oportunidades, como la supervisión remota de pacientes, para ayudar a mantener a los pacientes seguros en momentos en que el personal de enfermería está atendiendo a una gran cantidad de pacientes.
- IA en imágenes Uno de los usos más comunes para la IA actualmente es en imágenes. La IA ya se está utilizando ampliamente en imágenes y, a medida que la IA generativa se vuelve cada vez más potente, siguen surgiendo nuevos casos de uso. Se deben procesar enormes cantidades de datos para que las MRI, exploraciones por TC y otros tipos de imágenes sean útiles. La IA acorta tanto la cantidad de tiempo que requiere la toma de imágenes, reduciendo la exposición del paciente, como el tiempo que se tarda en procesar imágenes.
IA en el laboratorio
La investigación es fundamental para mejorar la atención médica. El descubrimiento de medicamentos y la epidemiología son solo dos de la gran cantidad de áreas en las que se puede implementar la IA para acelerar la investigación con éxito:
- IA en descubrimiento de medicamentos: El estudio de la genómica está redefiniendo la medicina personalizada y generando enormes conjuntos de datos. La IA aborda los desafíos que presenta la investigación genómica, a la vez que mejora la capacidad de los científicos para obtener información a partir de los datos.
- IA en epidemiología Cuando se aplica tecnología basada en IA a epidemiología, es posible rastrear la propagación de enfermedades infecciosas con más precisión y predecir brotes y tendencias futuros. Actualmente se están utilizando herramientas de IA para predecir cuándo y dónde es más probable que se produzcan brotes. Los investigadores también están trabajando para desarrollar herramientas para proporcionar alertas de salud pública para que se puedan tomar precauciones antes de que el diagnóstico tienda a aumentar.
El futuro de la IA en la atención médica
La IA se está desarrollando rápidamente. Las organizaciones de atención médica están bien posicionadas para explorar el potencial de las soluciones de IA para la atención médica. El panorama regulatorio significa que los sistemas de salud ya tienen estrategias de datos fundamentales, un primer paso crucial para implementar tecnología de IA.
Desde el laboratorio hasta la alta médica, la IA en la atención médica está ayudando a mejorar la forma en que funciona la industria para proveedores, miembros del personal, pacientes y sus familias. La adopción generalizada se está produciendo ahora, y las organizaciones y los pacientes a los que sirven ya se están dando cuenta de los beneficios.
Beneficios de la IA en la atención médica
La IA está ofreciendo beneficios tangibles en la atención médica y en las ciencias de la vida:
- Retorno de la inversión: Un estudio de IDC encargado por Microsoft en 2023 descubrió que las organizaciones de atención médica lograron un retorno demostrable de las inversiones en IA en 14 meses, con un retorno de la inversión medio estimado de US$3,20 por cada dólar gastado en un proyecto e iniciativa de IA.3
- Eficiencia operativa: La IA puede automatizar las tareas administrativas, liberando personal para interacciones personales de mayor valor. Se puede utilizar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para capacidades de voz a texto para optimizar el proceso de documentación de los registros de salud electrónicos (EHR). Las herramientas de GenAI se pueden utilizar para guiar y personalizar el entrenamiento del personal y el desarrollo de habilidades. La IA se puede utilizar para mejorar la gestión de inventario o analizar los procesos empresariales para recomendar mejoras de la eficiencia.
- Diagnóstico y detección acelerados: Los flujos de trabajo de imágenes médicas mejoradas por IA aceleran el tiempo para obtener resultados con más detalles visuales. El análisis aumentado por IA puede marcar anomalías y patrones que el ojo humano pasa por alto. El análisis de datos genéticos o los historiales clínicos de los pacientes de sistemas dispares puede alertar a los médicos sobre los signos tempranos de enfermedad, lo que permite iniciar el tratamiento más rápidamente.
- Acceso mejorado a la atención y la supervisión: Los dispositivos portátiles con IA pueden rastrear de manera remota los signos vitales de los pacientes y automatizar la entrada para ahorrar tiempo durante las consultas remotas. Las plataformas unificadas habilitadas por IA en hospitales pueden proporcionar más datos casi en tiempo real y retrospectivos al personal para mejorar los flujos de trabajo y la prestación de la atención o utilizarse para crear estaciones de enfermería virtuales donde una sola enfermera puede supervisar, en algunos casos, a más de 50 pacientes en una sola interfaz de usuario en todas las unidades y/o instalaciones.4
- Experiencia de los pacientes mejorada: Los kioscos de autoservicio potenciados por IA pueden simplificar los procesos de registro, programación y los pagos de los pacientes. Los chatbots de IA y los asistentes virtuales pueden ayudar a los pacientes a generar listas de verificación de atención a partir de notas posteriores a la visita o materiales de proveedores de búsqueda para obtener respuestas a preguntas de salud no críticas.
- Medicina personalizada La IA se puede utilizar para crear planes de tratamiento personalizados analizando datos para predecir las terapias más eficaces. A mayor escala, en el laboratorio, los sistemas habilitados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos para diagnosticar enfermedades y personalizar los tratamientos y la atención centrada en el paciente para subconjuntos específicos de individuos que comparten condiciones, marcadores o rasgos genéticos.
- Investigación y descubrimiento acelerados: En la búsqueda de nuevos tratamientos que salvan vidas, los investigadores de ciencias de la vida dependen cada vez más de la IA para acelerar el tiempo para obtener información y reducir el tiempo de comercialización a través de mejoras de la eficiencia y la productividad. La IA puede mejorar los procesos de investigación y desarrollo, acelerar el descubrimiento de medicamentos, optimizar los ensayos clínicos y ayudar en la medicina personalizada.
Consideraciones de IA
Si bien utilizar la IA aporta beneficios considerables, también puede presentar desafíos y riesgos que no deben pasarse por alto, como los siguientes:
- Seguridad y privacidad: La atención médica es una de las industrias más reguladas en el mundo y por muy buena razón. El hecho de que las instalaciones médicas tengan acceso a tanta información de salud protegida (PHI) y la almacenan puede conducir a la precaución entre algunos administradores a la hora de adoptar la inteligencia artificial en la atención médica. Sin embargo, debido al panorama regulatorio, las entidades de atención médica ya tienen políticas de gobernanza de datos en vigor, que proporcionan una base importante para comenzar a utilizar la IA.
- Sesgos: Los modelos de IA se entrenan y aprenden de los datos existentes que pueden contener sesgos. Por lo tanto, existe la posibilidad de que los modelos de IA puedan heredar esos sesgos y propagarlos en las respuestas posteriores que generan. Para abordar esto, hay un énfasis creciente en la IA explicable, que ofrece a las organizaciones, los encargados de tomar decisiones y los científicos de datos una visión trazable sobre cómo un algoritmo llegó a un resultado específico. Gracias a la transparencia en el funcionamiento del algoritmo, los usuarios pueden identificar posibles sesgos y descubrir cómo las variables contribuyen a un resultado. Con frecuencia, las industrias reguladas, como la atención médica, requieren IA explicable.
Casos de uso de la IA en atención médica
Si bien la IA ya se está aplicando en la atención médica y en las ciencias de la vida, las organizaciones apenas han comenzado a explorar su potencial. Aquí hay algunas maneras adicionales en que la IA está proporcionando valor en toda la industria.
AIOps
Es necesaria una infraestructura de TI sólida para cualquier organización de atención médica, con especial énfasis en la privacidad y la seguridad. La IA es muy adecuada para automatizar la supervisión de sistemas, el análisis de sistemas y las funciones de seguridad, ofreciendo a los profesionales de TI la información que necesitan para mantener las cosas funcionando sin problemas:
- Gobernanza de la IA en atención médica: Reunir la innovación empresarial y el cumplimiento normativo beneficia a todos. La IA puede ayudar a agregar datos compartimentados históricamente, creando una imagen más clara para los médicos y ofreciendo a los pacientes más control sobre sus datos individuales.
- Monitoreo de sistemas de IA: Los equipos de TI pueden utilizar soluciones de seguridad asistidas por IA para identificar riesgos de ciberseguridad de manera proactiva. Las operaciones de IA (AIOps) pueden identificar y resolver o alertar al personal sobre problemas de PCs y de red más rápidamente que la supervisión manual o la autogeneración de informes para limitar las interrupciones empresariales.
IA en atención a pacientes
La atención a los pacientes es el aspecto más importante de la atención médica, y siguen surgiendo casos de uso de la IA para mejorar la atención a los pacientes. Diagnósticos más tempranos, mejor supervisión de pacientes y análisis de imágenes médicas más rápidos son solo tres de las áreas en las que la IA ya está teniendo un impacto positivo en el tratamiento de pacientes:
- IA en análisis predictivo: Encontrar cáncer más temprano mejora los resultados. El cáncer de páncreas es difícil de diagnosticar temprano, pero la tasa de supervivencia a cinco años es considerablemente más baja cuando el diagnóstico se realiza en una etapa avanzada. Un uso emergente de la IA es ayudar a encontrar lesiones cancerosas más temprano. Por ejemplo, analizar exploraciones de la parte superior donde se encuentra el páncreas puede proporcionar un diagnóstico médico de cáncer de páncreas confirmado por humanos por IA mucho más temprano y a través de una exploración no invasiva. Los modelos entrenados utilizando datos anónimos de miles de pacientes que tenían lesiones parecen prometedores. El aprendizaje automático en atención médica, adaptado a un propósito específico, como encontrar lesiones, es uno de los ejemplos más exitosos de IA en medicina.
- IA en enfermería: A medida que la población envejece y las tasas de natalidad disminuyen, se espera que la escasez actual de trabajadores de atención médica crezca. La IA en enfermería ofrece oportunidades, como la supervisión remota de pacientes, para ayudar a mantener a los pacientes seguros en momentos en que el personal de enfermería está atendiendo a una gran cantidad de pacientes.
- IA en imágenes Uno de los usos más comunes para la IA actualmente es en imágenes. La IA ya se está utilizando ampliamente en imágenes y, a medida que la IA generativa se vuelve cada vez más potente, siguen surgiendo nuevos casos de uso. Se deben procesar enormes cantidades de datos para que las MRI, exploraciones por TC y otros tipos de imágenes sean útiles. La IA acorta tanto la cantidad de tiempo que requiere la toma de imágenes, reduciendo la exposición del paciente, como el tiempo que se tarda en procesar imágenes.
IA en el laboratorio
La investigación es fundamental para mejorar la atención médica. El descubrimiento de medicamentos y la epidemiología son solo dos de la gran cantidad de áreas en las que se puede implementar la IA para acelerar la investigación con éxito:
- IA en descubrimiento de medicamentos: El estudio de la genómica está redefiniendo la medicina personalizada y generando enormes conjuntos de datos. La IA aborda los desafíos que presenta la investigación genómica, a la vez que mejora la capacidad de los científicos para obtener información a partir de los datos.
- IA en epidemiología Cuando se aplica tecnología basada en IA a epidemiología, es posible rastrear la propagación de enfermedades infecciosas con más precisión y predecir brotes y tendencias futuros. Actualmente se están utilizando herramientas de IA para predecir cuándo y dónde es más probable que se produzcan brotes. Los investigadores también están trabajando para desarrollar herramientas para proporcionar alertas de salud pública para que se puedan tomar precauciones antes de que el diagnóstico tienda a aumentar.
El futuro de la IA en la atención médica
La IA se está desarrollando rápidamente. Las organizaciones de atención médica están bien posicionadas para explorar el potencial de las soluciones de IA para la atención médica. El panorama regulatorio significa que los sistemas de salud ya tienen estrategias de datos fundamentales, un primer paso crucial para implementar tecnología de IA.
Desde el laboratorio hasta la alta médica, la IA en la atención médica está ayudando a mejorar la forma en que funciona la industria para proveedores, miembros del personal, pacientes y sus familias. La adopción generalizada se está produciendo ahora, y las organizaciones y los pacientes a los que sirven ya se están dando cuenta de los beneficios.
Fuente: https://www.intel.la/content/www/xl/es/learn/ai-in-healthcare.html