Soluciones innovadoras: La implantación de la IA en la sanidad marca la diferencia

La implantación de la IA en la atención sanitaria está a punto de cambiar radicalmente la documentación, el diagnóstico y el descubrimiento de fármacos, entre otras cosas.

No puede faltar el debate en torno a la inteligencia artificial generativa (IA), que puede procesar, analizar e implementar información a velocidades muy superiores a las que puede trabajar cualquier mente humana.

El papel de la IA en la sanidad está a punto de trastornar todo el sector, desde cómo diagnosticamos a los pacientes hasta cómo documentamos su tratamiento. A continuación se exponen algunas de las áreas más importantes en las que la IA está teniendo un impacto.

Documentación

El profesional sanitario medio dedica 15 horas a la semana después de su jornada laboral a rellenar historiales médicos electrónicos. Muchos esperan que la IA generativa pueda hacerse cargo de la mayor parte de las tareas de toma de notas y cumplimentación de formularios, lo que permitiría a los profesionales centrarse más en el paciente y su tratamiento. Una IA generativa capaz de reconocer la voz puede seguir la conversación entre un médico y un paciente en tiempo real, tomando notas en el formato estándar SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan). A continuación, los profesionales pueden revisar estas notas y editarlas sobre la marcha en sus tabletas médicas.

La IA generativa también puede transferir estas notas a formatos estandarizados, como SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms), que se utiliza para el intercambio electrónico de información sanitaria. Esto reduce aún más la carga de trabajo burocrático de los proveedores y les permite centrarse exclusivamente en el diagnóstico y el tratamiento.

Desarrollo y descubrimiento de fármacos

El descubrimiento y desarrollo de fármacos es un proceso que puede llevar años y miles de millones de dólares. La capacidad de la IA generativa para procesar conjuntos de datos masivos y desarrollar nuevos conocimientos se está considerando una forma de acelerar este proceso y reducir su coste.

Un área en la que se está aplicando la IA generativa es la generación de moléculas, en la que la IA simula estructuras moleculares y cómo interactúan con el cuerpo humano. Esto permite a los investigadores explorar nuevas moléculas farmacéuticas y encontrar nuevos medicamentos en una fracción del tiempo que antes se tardaba.

La capacidad de la IA para recopilar datos de múltiples conjuntos de datos, como datos de pacientes, información genética y estudios de biobancos, también ayuda a crear fármacos de precisión, que se diseñan para la afección de un individuo concreto. Aunque poco práctica según la norma actual, la IA generativa puede acelerar drásticamente el proceso y convertir los medicamentos de precisión en un método de tratamiento viable.

Diagnóstico por imagen

Antes de que los proveedores puedan empezar a tratar a un paciente, necesitan diagnosticar lo que le ocurre en primer lugar. Entrenar modelos de IA para identificar los síntomas visuales de la enfermedad les permite ayudar a identificar estos síntomas en la vida real.

Un buen ejemplo de ello son las endoscopias y la identificación de lesiones potencialmente cancerosas. El cáncer colorrectal es uno de los tipos más comunes de cáncer y es la causa de más de 50.000 muertes al año. Un paso clave para prevenir el cáncer colorrectal es identificar lesiones en el colon del paciente y determinar si son benignas o premalignas, pero esto puede suponer un reto incluso para endoscopistas experimentados.

Al entrenar a una IA con miles y miles de imágenes endoscópicas de lesiones, ésta puede identificarlas y resaltarlas en la pantalla de un ordenador médico durante una colonoscopia, garantizando así que el endoscopista no pase por alto un tumor potencialmente mortal. Se están desarrollando métodos similares para radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

Cirugía asistida por IA

Otro campo de aplicación de la IA en la asistencia sanitaria es la ayuda a los cirujanos. Analizando miles, incluso millones, de vídeos de intervenciones quirúrgicas, una IA puede predecir los siguientes 15 o 30 segundos de una operación, guiando a los cirujanos paso a paso a través del procedimiento y evitando que se pierdan pasos.

La IA también puede asumir las funciones de la cirugía robótica y realizar tareas básicas como cerrar puertos o suturar. Esto, a su vez, permite a los cirujanos centrarse en pasos quirúrgicos más exigentes. La mejora de las imágenes en tiempo real con IA también facilita la identificación visual de elementos anatómicos, como los tumores y lesiones mencionados anteriormente.

Reflexiones finales

Aunque la tecnología aún está en pañales y sin duda se someterá a muchas pruebas y revisiones, la aplicación de la IA en la atención sanitaria promete ofrecer mejores resultados a los pacientes y aliviar la carga de los proveedores. Sin embargo, para aprovechar las ventajas de los programas basados en IA será necesario contar con el hardware adecuado.

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