Inteligencia Artificial en la Medicina: Diagnósticos y Tratamientos Avanzados

La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para ayudar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.

Actualmente, las funciones más comunes de la IA en entornos médicos son el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas ayudan a los proveedores a tomar decisiones sobre tratamientos, medicamentos, salud mental y otras necesidades del paciente brindándoles un acceso rápido a la información o a investigaciones que son relevantes para su paciente. En las imágenes médicas, las herramientas de inteligencia artificial se están utilizando para analizar tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.

Los desafíos que la pandemia de COVID-19 creó para muchos sistemas de salud también llevaron a muchas organizaciones de salud de todo el mundo a comenzar a probar en el campo nuevas tecnologías compatibles con IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorear pacientes y herramientas impulsadas por IA para evaluar a pacientes de COVID-19.

A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo. Si bien los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede recopilar los datos de esos dispositivos y buscar afecciones más complejas, como la sepsis. Un cliente de IBM ha desarrollado un modelo de IA predictiva para bebés prematuros que tiene una precisión del 75 % en la detección de sepsis grave.

La medicina de precisión podría ser más fácil de respaldar con la asistencia de IA virtual. Debido a que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias, la IA tiene el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día. En lugar de tener que repetir la información con una persona nueva cada vez, un sistema de atención médica podría ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual con tecnología de inteligencia artificial que podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.

Durante los ensayos clínicos se dedica mucho tiempo a asignar códigos médicos a los resultados de los pacientes y actualizar los conjuntos de datos relevantes. La IA puede ayudar a acelerar este proceso al proporcionar una búsqueda más rápida e inteligente de códigos médicos. Dos clientes de IBM Watson Health descubrieron recientemente que con IA podían reducir el número de búsquedas de códigos médicos en más del 70%.

La integración de la IA médica en los flujos de trabajo de los médicos puede brindar a los proveedores un contexto valioso mientras toman decisiones sobre la atención. Un algoritmo de machine learning capacitado puede ayudar a reducir el tiempo de investigación al brindar a los médicos resultados de búsqueda valiosos con información basada en evidencia sobre tratamientos y procedimientos mientras el paciente todavía está en la habitación con ellos.