La inteligencia artificial es ya nuestra nueva realidad y en sectores tan críticos como el sanitario resulta especialmente relevante. Cada vez vivimos más años pero también aumenta la demanda de servicios de salud como consecuencia del incremento de enfermedades crónicas.
Esto, unido a la escasez de profesionales sanitarios, pone de manifiesto la necesidad de transformación del sector para poder garantizar su sostenibilidad y la prestación de servicios asistenciales de calidad a la ciudadanía. En este contexto, la IA puede ayudar a optimizar procesos, mejorar el diagnóstico y la asistencia sanitaria y apoyar a los profesionales en su trabajo diario.
Aunque la inteligencia artificial surgió en los años 60, su verdadero auge se produjo en 2022 con la aparición de los modelos abiertos de procesamiento del lenguaje natural (NLP). El procesamiento de lenguaje natural va a revolucionar el mundo de la sanidad en los próximos años con herramientas capaces de leer, interpretar y analizar datos médicos en cuestión de segundos. Gracias a ello, la inteligencia artificial no solo optimiza diagnósticos, sino que también transforma la comunicación médica y agiliza la toma de decisiones.
Por eso hoy en día no resulta extraño que sus siglas aparezcan en cualquier sector de actividad junto a proyectos que persiguen los objetivos de eficiencia mencionados.
La inteligencia artificial es especialmente efectiva en el procesamiento de grandes cantidades de datos, procedentes de diversas fuentes y formatos (como texto, voz e imágenes). Permite, mediante algoritmos de aprendizaje profundo, identificar patrones y tendencias en esas bases de datos que no serían visibles a simple vista.
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de datos. En el campo de las imágenes médicas ya resulta de gran ayuda en dermatología, por ejemplo. Y se utiliza cada vez más con fines diagnósticos, como Telefónica mostró en el MWC con ‘CatEye’, una solución con conectividad 5G, impulsada en colaboración con Edgendria Innovación, que permite determinar si el paciente tiene cataratas en un grado suficiente como para aconsejar intervención quirúrgica.
El aprendizaje profundo está logrando avances significativos en la mejora de la calidad asistencial al predecir eventos de salud, como enfermedades cardiovasculares, a partir de los datos de pacientes.
Además, la integración de conjuntos de datos de diferentes fuentes, como registros electrónicos de salud y dispositivos portátiles va a permitir una visión más completa del paciente, una atención más coordinada y avanzar en la medicina personalizada.
De la gestión del dato a casos de uso de la IA
Por todo lo anterior, la gestión de datos sanitarios se está convirtiendo ya en un pilar fundamental para la toma de decisiones informadas. Permite a los profesionales sanitarios ofrecer tratamientos personalizados y más eficaces, mientras se garantiza la privacidad y seguridad de dichos datos a través de tecnologías avanzadas como blockchain.
Telefónica Empresas como partner de “la sanidad de los datos”
En este sentido, Telefónica Empresas cree que la sanidad del futuro va a ser la sanidad de los datos. Como partner hacia un modelo de salud digital, proporciona las capacidades tecnológicas necesarias para el cambio: las infraestructuras, comunicaciones de baja latencia como 5G o robustas medidas de seguridad para proteger contra vulnerabilidades y ciberamenazas.
Y, como la implementación de la inteligencia artificial debe apoyarse en un sólido gobierno del dato, que asegure la calidad e integridad de la información utilizada, Telefónica Empresas guía al sector sanitario en este recorrido. Parte de un levantamiento de procesos para entender las necesidades reales y acompañar a las organizaciones en la gestión del cambio con el fin de que los proyectos de inteligencia artificial tengan un impacto significativo. Además, pone especial énfasis en establecer y cumplir rigurosamente con la legislación de inteligencia artificial aplicada al sector sanitario.
Potencial de la IA en sanidad
Con este acompañamiento ayuda a aprovechar todo el potencial que la IA proporciona en el campo de la salud digital y pasar con éxito del proceso de gestión del dato a la creación y despliegue de casos de uso de inteligencia artificial en diferentes ámbitos:
- IA para el diagnóstico. Algoritmos de análisis de imágenes médicas identifican hallazgos que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano y ayudan a priorizar los casos de gravedad y/o diagnosticar enfermedades tumorales con meses de antelación, con el consecuente impacto positivo en la evolución del paciente. Esto va a permitir avanzar hacia una medicina "más predictiva ", lo que redunda en beneficio de los pacientes gracias a un tratamiento personalizado. También se traduce en una mejora para el sistema porque se avanza hacia la eficiencia.
- IA de ayuda al paciente. Asistentes virtuales que simulan conversaciones humanas pueden acompañar a los pacientes en el progreso de su enfermedad: en un preparatorio quirúrgico o realizar gestiones administrativas como la gestión de citas. En salud mental los chatbots sustituyen a la terapia conversacional. La accesibilidad y escalabilidad de las plataformas digitales pueden reducir significativamente las barreras a la atención de la salud mental y ponerla a disposición de una población más amplia.
- IA para descargar al personal de salud de la carga administrativa permitiéndole ofrecer una atención más humana y centrada en el paciente. Los agentes de IA pueden generar informes médicos automáticamente, resumir historias clínicas y subir información sin necesidad de teclearla manualmente, lo que reduce significativamente el tiempo que dedican los sanitarios a las gestiones con el ordenador.
- Finalmente, la inteligencia artificial se utiliza también para optimizar los procesos sanitarios, como listas de espera o la gestión de camas. Esto permite mejorar la eficiencia de los recursos disponibles en los hospitales, predecir demandas o absentismos de pacientes y establecer acciones de mejora.
En definitiva, la inteligencia artificial está revolucionando la asistencia sanitaria y mejorando la calidad de vida de los pacientes a través del desarrollo de procedimientos complejos e innovadores para el tratamiento de enfermedades.
La utilización de la ciencia de datos permite analizar grandes cantidades de datos del paciente, integrando tanto datos existentes como información sobre determinadas enfermedades. Esta capacidad de procesamiento de datos proporciona una visión más clara y completa de la salud de cada individuo y la medicina personalizada supone un salto cualitativo.
Gracias a modelos de aprendizaje avanzados, la IA puede identificar patrones en los datos de salud que ayudan a detectar enfermedades tempranas, lo que permite implementar planes de tratamiento personalizados desde las primeras etapas de una enfermedad. Esto no solo optimiza el manejo de patologías individuales, sino que también facilita la adopción de medidas preventivas que pueden, en muchos casos, evitar que se desarrollen condiciones graves.
En entornos sanitarios, la implementación de herramientas basadas en IA contribuye a mejorar la eficiencia, lo que permite a los profesionales de la salud gestionar procedimientos complejos de manera más efectiva. Por ejemplo, plataformas de telemedicina utilizan algoritmos sofisticados para evaluar síntomas y ofrecer diagnósticos iniciales, aliviando la carga de trabajo de los médicos y proporcionando atención de alta calidad a los pacientes.
El análisis predictivo juega un papel crucial en la anticipación de brotes de enfermedades, lo que permite preparar adecuadamente a los sistemas de salud y garantizar una respuesta rápida y efectiva. De esta manera, la combinación de IA, ciencia de datos y un enfoque centrado en el paciente está transformando el panorama de la salud hacia un futuro en el que los tratamientos van a ser personalizados y las intervenciones preventivas se convierten en prácticas estándar.
Como se vio en la jornada La Salud del Futuro: Datos, IA y Medicina, organizada por elEconomista. la IA en la sanidad mejora el diagnóstico, reduce la burocracia y eleva la productividad.
Imagen: freepik
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