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Cómo La Inteligencia Artificial (IA) Mejorará La Industria De La Atención Médica En Los Próximos Veinte Años

Michael O'Dwyer| julio 11 2018

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IA, conjunto con análisis predecibles y computación de alto rendimiento está interrumpiendo prácticamente todas las industrias que se pueda imaginar y la atención médica no es excepción, con avances en diagnósticos ocurriendo ahora mismo. 

Mientras que médicos androides y láseres que sellan heridas sin marcar cicatrices todavía son ideas ficticias. Quizás en un par de décadas, podremos adquirir un rango de innovaciones en atenciones al paciente que como resultado salven vidas y a tal vez extiendan la duración de las vidas.

La industria de la atención médica es conocida por resistir el cambio a nueva tecnología y al lado opuesto de la balanza, ciegamente convirtiéndose en adoptantes de soluciones que no han sido comprobadas completamente.

Por supuesto, antes de que IA pueda darse cuenta de su potencial total en la industria de atención médica, muchas cosas necesitan cambiar. ¿Podría especular lo que se necesita para asegurar que los profesionales de la atención médica estén preparados para los avances de inteligencia artificial? ¿Qué es los que nos tiene el futuro en términos de atención medica? ¿Qué es lo que en realidad cambiara? 

Preparándonos Para Los Avances de IA en la Atención Médica

Los futuristas y los expertos de la industria creen que la IA transformará el panorama de la atención médica en los próximos 20-30 años y que no será un cambio rápido, dado que la adaptación e integración de la tecnología nunca ocurre de un día a otro. Cierta preparación es necesaria.

Alan Cudney, un consultor principal de salud de SAS de Health and Life Sciences global practice predijo que IA cambiara el sistema de la atención médica y afectara a médicos y a hospitales.

Es importante considerar que antes de que todo esto ocurra, se necesita actualizar la infraestructura actual.

“Justo como los expedientes médicos necesitaron un enfoque y desarrollo grande de infraestructura, IR necesitara crecimiento y priorización similar. Esto continuará a exacerbar la consolidación de las instituciones médicas ya que una gran porción de la infraestructura será necesaria para aprovechar los recursos por completo,” dijo Cudney.

El empleo del personal también es otro asunto.

“IA tiene que estar apoyada en una plataforma analítica que este acompañada de software, analistas habilidosos, clínicos y científicos de datos,” añadió Cudney.

Siempre esencial el entrenamiento en el uso de nueva tecnología.

“Médicos, lideres clínicos, administradores y otros profesionales en el sector de la salud tienen que convertirse en “cerebritos de datos” para poder optimizar el uso de las nuevas tecnologías,” dijo Cudney, también añadió que la “importancia de los científicos de datos continuara a crecer, en torno a los recursos limitados.”

Un punto importante es que los científicos de datos están en alta demanda y puedes aspirar a ganar salarios altos.

Si los fundamentos están colocados, “IA permitirá la entrega de atención médica más proactiva, personalizada, efectiva, eficiente y al mismo tiempo menos cara.”

Aplicaciones Futuras de IA en la Atención Médica

Según Cudney, el uso de IA en el sector médico (también proporciono ejemplos prácticos) incluirá, pero no estará limitado a:

  1. Mejoras en las decisiones de tratamiento

“Asumiendo que la colecta de datos sea centralizada, las decisiones clínicas serán basadas en el historial médico del paciente y los datos históricos de otros pacientes con configuraciones genéticas parecidas. Esto permite que los médicos puedan seleccionar la opción de tratamiento que tenga la posibilidad de éxito más alta,” dijo Cudney.

Por ejemplo, el doctor de Mary evalúa opciones de tratamiento para controlar su diabetes. Él puede ver su historial médico instantáneamente, incluyendo una hospitalización en otra ciudad, el historial de las recargas de su prescripción y su progreso en el curso de control de diabetes. Mientras empieza a mandar una orden de un diferente tipo de insulina, el sistema clínico respondió que, gracias al historial clínico de Mary y su mapa genético, sería capaz de controlar exitosamente su diabetes a un 39 por ciento si es que se usa esa medicina.

  1. Análisis predictivo

“El análisis predictivo facilitara la evolución de una nueva generación para el modelo de tratamiento, el que cambia al mismo tiempo que cambian los datos. Pronósticos serán más exactos mientras el volumen de los datos incremente también. Los pacientes recibirán intervenciones de cuidado más personalizadas y proactivas,” dijo Cudney.

Por ejemplo, al usar fuentes de datos que son agregadas atreves de la continuidad del cuidado médico, organizaciones responsables del cuidado médico pueden usar este modelo predictivo para hacer una intervención efectiva y eficaz, y así ayudar a grupos de paciente recuperar sus planes de “Life Care”. Se usa el aprendizaje automático para actualizar los modelos predictivos al mismo tiempo de que nuevos datos entran al sistema.

  1. Indicadores conductuales

“Al analizar los indicadores conductuales en las redes sociales y monitorear los hábitos de compra y agregando datos relacionados a la salud, los médicos pueden conformar que los pacientes mantienen un estilo de vida saludable, y así reduciendo el riesgo. Al proactivamente mandar alertas a los pacientes, los profesionales del sector médico pueden mandar recordatorios de medicamentos y señalar hábitos que agraven sus condiciones. Estos recordatorios son personalizados al estilo y método de mensaje que ha sido efectivo para el paciente en pasadas ocasiones,” dijo Cudney.

Por ejemplo, a Ron no le gusta llenar encuestas y se le han pasado dos de sus últimas cinco citas con el doctor. No usa el buzón de voz, pero responde a los mensajes de texto y recordatorios automatizados de su teléfono para tomar su medicamento. La inteligencia artificial es usada para continuamente optimizar el modelo predictivo, el cual exitosamente adivina la mejor forma de comunicarse con Ron y así influenciar comportamientos saludables, basándose en sus actividades previas.

  1. Manejo de inventario

“Del mismo modo en el que Amazon predice compras futuras, compañías médicas utilizaran análisis predictivo para surtir sus bodegas y eliminar los retrasos de envío a sus clientes. Efectivamente se predicen los lugares donde el equipo y los medicamentos especiales son requeridos para que el cuidado al paciente no sea retrasado, y al mismo tiempo manteniendo los costos al mínimo,” dijo Cudney

Por ejemplo, según los datos del sector público de la salud y de los hospitales, se predice que la demanda de oxigenoterapia aumentara en seis condados de Michigan. La Inteligencia Artificial rápidamente entiende y predice una necesidad futura, sugiriendo una redirección a los contenedores de oxigenoterapia y al personal de entrega para asistir era región geográfica. Se anticipan las necesidades y se genera una solución rápidamente, la cual es implementada de la manera más rápida posible.

  1. Análisis de prescripción de medicamentos

“Las mismas técnicas predictivas serán usadas por compañías farmacéuticas para personalizar los medicamentos prescritos, para que correspondan con las características únicas del paciente,” menciono Cudney.

Por ejemplo, Marla empezó a tomar un medicamento nuevo para controlar su hipertensión. La estructura molecular del medicamento, al igual que la dosificación, han sido cambiadas ligeramente al considerar sus predisposiciones genéticas y su reacción a otros medicamentos similares. 

  1. Diagnósticos y análisis de imagen

“Centros médicos académicos y otras organizaciones dedicadas a proporcionar tratamiento médico usaran análisis de imágenes automatizados, las cuales están apoyadas sobre aprendizaje profundo de imágenes radiológicas. Al combinar las ideas de estos análisis con otros análisis más tradicionales, los proveedores podrán estandarizar los diagnósticos y ayudar a los radiólogos, incrementar eficiencia y reducir los costos. Médicos en aquellos centros podrán usar los análisis automatizados para mejorar la detección de lesiones inusuales y a apoyar al entrenamiento del cuerpo médico,” dijo Cudney. 

Por ejemplo, es común que no se detecte la telangiectasia hemorrágica hereditaria (HHT) en estudios imagenológicos. El centro médico en la Universidad de SAS, líder en tratamiento para HHT, ha estado almacenando imágenes de malformación arteriovenosa (MAV) en los pulmones de cientos de pacientes para el HHT. Estas imágenes apoyan a un modelo de IA que les avisa a los radiólogos cuando una MAV está en etapas tempranas de desarrollo.

Al considerar todos los avances posibles que menciono Cudney, está claro que los beneficios pueden llegar a cubrir muchos aspectos del tratamiento clínico. La pregunta es si las instituciones de atención médica y su personal están listos para este cambio.

  1. Planeando para nueva tecnología

La transformación digital ha ocurrido en muchos países, haciendo que los historiales en papel sean cosa del pasado. El mismo método tendrá que ser usado para hacer la transición de registrar la información digitalmente a adoptar IA y la tecnología relacionada.

“Los hospitales y las organizaciones de atención médica necesitan desarrollar la madurez analítica necesaria para sacar provecho de los nuevos avances analíticos. La implementación continua de atención médica basada en el valor lo hace imperativo que se optimicen las decisiones clínicas y las interacciones con el paciente, para así impulsar el valor máximo,” dijo Cudney.

Esto involucrara implementar el software necesario, comprar acceso para usar software, o simplemente subcontratar la capacidad analítica para conseguir un cierto nivel de madurez, él añadió.

“Esto también significa entrenar a todos los médicos, líderes y personal operativo en habilidades básicas para usar los datos, también configurando política organizacional para incorporar modelos y proceso analíticos en operaciones diarias,” menciono Cudney, añadiendo que, “Al final, estas organizaciones tienen que tener prácticas consistentes de gobernanza y gestión de datos para asegurarse que la viabilidad y calidad de los modelos sean creados por medio de IA.”

El último punto es clave para que IA pueda proporcionar los beneficios mencionados en un dado futuro, el cumplimiento de requisitos robustos de privacidad de datos es necesario, para asegurarse que cualquier información personal sea eliminada en donde sea aplicable. Está bien recolectar datos médicos siempre y cuando sean realizados éticamente. No hay mejor manera de ejercer la ética que sanciones graves al romper las reglamentaciones de cumplimiento.

En conclusión, en una era en la que los robots cirujanos solamente pertenecen en la ciencia ficción (porque todavía están en desarrollo), IA es el medio que nos puede acercar un paso más cerca y así ofrecer mejor atención médica para todos mientras la tecnología evoluciona. En los próximos 20 o 30 años, o a lo mejor menos, todas estas predicciones se harán una realidad y si no necesito consultar un iDoc o un iSurgeon para asesoría médica, estaré bien con el progreso que lleva la industria.  

 

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THIS POST WAS WRITTEN BY Michael O'Dwyer

An Irishman based in Hong Kong, Michael O’Dwyer is a business & technology journalist, independent consultant and writer who specializes in writing for enterprise, small business and IT audiences. With 20+ years of experience in everything from IT and electronic component-level failure analysis to process improvement and supply chains (and an in-depth knowledge of Klingon,) Michael is a sought-after writer whose quality sources, deep research and quirky sense of humor ensures he’s welcome in high-profile publications such as The Street and Fortune 100 IT portals.

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