La IA en la sanidad: 3 principales beneficios y aplicaciones

The applications of AI in salud are numerous and diverse. Inteligencia Artificial y Aprendizaje automático are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the Sanidad NExT es un presagio de ello, y marca la entrada del gigante tecnológico en la investigación del cáncer.

En sus actos de prensa, el vicepresidente corporativo de Microsoft Healthcare NExt, Peter Lee dijo

"(Abordar los problemas de la sanidad) es un reto mayor. Pero creemos que la tecnología -en concreto la nube, la IA y las herramientas de colaboración y optimización empresarial- será fundamental para la transformación de la sanidad."

Otro patrón de la gran empresa tecnológica, Chris Bishop, explicó además que la atención sanitaria es diferente a la de otros sectores, y que derrotar al cáncer es el mayor dilema de esta era. Por ello, los responsables de Microsoft consideran que la aplicación de tecnologías como el aprendizaje automático y la IA en la sanidad es imprescindible para una transformación sanitaria más inteligente.

Las revisiones de los sistemas sanitarios actuales en varios países señalan que los diagnósticos erróneos y los retrasos en los tratamientos son las preocupaciones más inmediatas. Microsoft tiene previsto utilizar sistemas de aprendizaje automático, almacenamiento en la nube y herramientas de optimización empresarial para solucionar estos problemas fundamentales en los centros sanitarios. También espera avanzar en su papel en la investigación del tratamiento del cáncer, utilizando enfoques innovadores. Los expertos de Microsoft creen que el cáncer puede tratarse de forma similar a como se eliminan los virus informáticos o los fallos de software.

Estos avances nos llevan a pensar que la IA en la sanidad se convertirá en el mayor campo de innovación. Incluso algunas conferencias internacionales sobre IA y ML celebradas recientemente en Estados Unidos y China han puesto de manifiesto la inminencia de una gigantesca renovación de la sanidad digital.

Por qué es importante la IA en la sanidad

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of ensayos clínicos and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

La revisión masiva de los sistemas sanitarios que la IA puede aportar en tan poco tiempo es algo de lo que se suele hablar, pero que aún no se ha visto en la realidad. Es importante que las organizaciones sanitarias se den cuenta de la capacidad de cálculo de la IA, ya que es el único campo que se está quedando atrás. Es necesario que los profesionales sanitarios discutan abiertamente todas las dimensiones en las que la IA y el ML pueden ayudar a reducir los contratiempos, como el aumento de la precisión en las entradas de datos sin intervención humana, el control de las estadísticas de los pacientes en estado crítico, etc.

1. Más datos = más potencia

Algunos de los ámbitos de la sanidad en los que el aprendizaje automático puede aportar cambios notables son la visualización de enormes registros de pruebas de laboratorio para realizar diagnósticos más rápidos y precisos y el estudio de los patrones de los datos de los pacientes para comprender mejor el pronóstico de las enfermedades. Esto mejorará la eficacia de los ensayos clínicos y ahorrará mucho tiempo a los profesionales sanitarios, ya que McKinsey Inc. informó recientemente. Esto significa que se utilizarán más estudios de investigación clínica, se desarrollarán más herramientas de visualización de datos y se necesitarán más herramientas de gestión de la nube de datos.

Esto también indica la necesidad de mejorar la automatización de los sistemas de tratamiento de datos clínicos, lo que ahorrará muchos gastos a las empresas farmacéuticas, los hospitales, los centros asistenciales y las organizaciones de investigación clínica. La razón de la mayor precisión y velocidad es que el aprendizaje automático funciona mejor de forma incremental. Cuantos más datos clínicos se introduzcan en el sistema, más preciso será el diagnóstico. Una vez que los sistemas de manejo de datos de los pacientes estén automatizados, se podrán incorporar sistemas de aprendizaje automático y las organizaciones sanitarias tendrán definitivamente procesos más fluidos.

2. Mejor previsión de las adversidades sanitarias repentinas

Inteligencia Artificial aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, Los psiquiatras también confían sobre sistemas de IA para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades mentales. La IA ayuda a estudiar los patrones de comportamiento y a correlacionar los resultados con los informes sobre el funcionamiento del cerebro, las placas de resonancia magnética de localización y los patrones de envejecimiento celular para determinar qué tipo de enfermedades neurodegenerativas se avecinan en los pacientes.

3. La IA reducirá las lagunas en la comunicación sanitaria

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, se concluyó que En 2018, más de 30% de los médicos ejecutarán herramientas de análisis cognitivo sobre los datos de los pacientes antes de correlacionar los registros médicos por paciente con los datos de laboratorio.

Sin duda, la IA ha demostrado ser la herramienta que puede cambiar la forma en que los datos fluyen dentro de los sistemas sanitarios, cómo estos datos son aplicados por los proveedores y acelerar los pasos clave en el diagnóstico del cáncer. Un grupo de científicos concluyó que el aprendizaje automático es la herramienta más poderosa para predecir la aparición de cánceres in humans whose CT and MRI data already show sizable lesions. The fatal disease monitoring protocols contain that early diagnosis is key; if the least amount of effort can be used to predict tumours early, machine learning can easily become the order of the day for aiding cancer diagnosis. Machine learning functions in concert with conventional diagnostic instruments can be utilized for better visualization of cancer progression and functioning of nuclear machinery. But the point where ML creates the effect is on the applicability of data without any time-lags. Healthcare systems need this efficiency, they need this exponential rise in user-friendliness and ease of communication and Inteligencia Artificial is by far, the most effective way to achieve that.

Un nuevo comienzo para la sanidad

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates genómica y oncología solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. Incluso Microsoft Lee reciente declaración secunda eso, ya que Microsoft pretende "ayudar a cada humano y empresa a experimentar las soluciones de IA más rompedoras" para tener un futuro más saludable. Bernard Marr, el colaborador de salud de Forbes, escribió "De enfermedad del hígado a cáncer e incluso psicosis y esquizofreniaLos algoritmos de IA están cambiando el juego en términos de diagnóstico de enfermedades". "Por lo tanto, no está muy lejos el momento en que interactuemos con bots para conocer el estado de las citas médicas en una clínica cercana e incluso los estudiantes de medicina manejen sistemas de aprendizaje automático para completar pequeñas tareas dentro de la OT. Así que los estudiantes de medicina aprenderán más sobre ciencias de los datos y los ingenieros codificarán más para los sistemas de aprendizaje automático evolucionados, ¡lo más importante!

Bueno, ¡acabamos de empezar!

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