La Inteligencia Artificial ha logrado convertirse en un pilar de todas las innovaciones tecnológicas y pronto será un componente integral de todos los procesos industriales. Por su parte, la medicina y la atención sanitaria es una industria revolucionaria y prometedora para implementar soluciones de Inteligencia Artificial. El análisis de datos está llevando la ciencia médica a un nivel completamente nuevo, desde la automatización de los registros médicos hasta el descubrimiento de medicamentos y la exploración de enfermedades genéticas, y esto es solo el comienzo.
A continuación veremos algunos casos de uso de la Inteligencia Artificial con el mayor impacto y el potencial más significativo para el desarrollo futuro de la medicina y la asistencia sanitaria.
Integración de grandes conjuntos de datos
En el corazón de la Inteligencia Artificial se encuentra grandes cantidades de datos y cuando se trata de la industria de la salud, por supuesto que no tenemos escasez de datos, el problema es la consolidación de estos datos.
Para aprovechar al máximo la Inteligencia Artificial en la industria de la salud, todos estos datos deben ser reunidos en un espacio consolidado para que sean accesibles a cualquiera en tiempo real.
Análisis de imágenes médicas
El diagnóstico por imágenes médicas puede mejorarse exponencialmente con el uso de la Inteligencia Artificial, el uso de esta tecnología en sectores de la radiología se ha ido incrementando.
Se están desarrollando modelos para mejorar la calidad de las imágenes, extraer datos de las imágenes de manera más eficiente y proporcionar la interpretación más precisa. Los algoritmos basados en Aprendizaje Profundo aumentan la precisión del diagnóstico aprendiendo de los ejemplos anteriores y luego sugieren mejores soluciones de tratamiento.
Las técnicas de procesamiento de imágenes más populares se centran en la mejora, la segmentación y la eliminación de ruidos que permiten un análisis profundo de la anatomía de los órganos y la detección de diversas enfermedades.
Genética y genómica
La investigación en genética y genómica permite un nivel avanzado de personalización del tratamiento. El objetivo es entender el impacto del ADN en nuestra salud y encontrar conexiones biológicas individuales entre la genética, las enfermedades y la respuesta a las drogas.
Las técnicas de Inteligencia Artificial permiten la integración de diferentes tipos de datos con los datos genómicos en la investigación de las enfermedades, lo que proporciona una comprensión más profunda de los problemas genéticos en las reacciones a determinados fármacos y enfermedades.
A pesar de los importantes avances en el desarrollo de las técnicas de secuenciación del ADN en los últimos años, todavía queda mucho por explorar, y las perspectivas parecen alentadoras. La predicción avanzada del riesgo genético será un gran paso hacia un cuidado más individual.
Creación de medicamentos
El proceso de descubrimiento de medicamentos es muy complicado e implica muchas disciplinas. Las mayores ideas suelen estar limitadas por miles de millones de pruebas, un enorme gasto financiero y de tiempo. En promedio, toma doce años para que una droga sea presentada oficialmente.
Los algoritmos de Inteligencia Artificial en conjunto con Machine Learning simplifican y acortan este proceso, añadiendo una perspectiva a cada paso, desde el examen inicial de los compuestos de la droga hasta la predicción de cómo actuará el compuesto en el cuerpo utilizando modelos matemáticos avanzados y simulaciones en lugar de los experimentos de laboratorio.
El descubrimiento de drogas computacionales también mejora la recopilación y aplicación de diferentes tipos de datos históricos durante el proceso de desarrollo de las drogas. La combinación de la investigación genética con las bases de datos de unión de drogas y proteínas puede dar resultados notables. Además, permite probar los compuestos químicos contra todas las combinaciones posibles de diferentes tipos de células, mutaciones genéticas y otras condiciones.
Asistencia virtual para pacientes y atención al cliente
La optimización del proceso clínico se basa en el concepto de que en muchos casos no es necesario que los pacientes visiten personalmente a los médicos.
El uso de una aplicación móvil puede dar una solución más eficaz al llevar el médico al paciente. Estas aplicaciones impulsadas por las Inteligencia Artificial pueden proporcionar apoyo básico para la atención de la salud, generalmente en forma de chatbot. Simplemente se describen los síntomas, o se hacen preguntas, y luego se recibe información clave sobre la condición médica derivada de una amplia red que vincula los síntomas con las causas. Este enfoque promueve un estilo de vida saludable al alentar a los pacientes a tomar decisiones saludables, les ahorra el tiempo de esperar en la fila para una cita y permite a los médicos concentrarse en casos más críticos.
Los algoritmos utilizan el procesamiento y la generación del lenguaje natural para proporcionar información correcta, crear un mapa complejo de la condición del usuario y proporcionar una experiencia personalizada.
La principal tarea para la Inteligencia Artificial es encontrar el equilibrio perfecto entre los médicos y las computadoras. La clave es automatizar las rutinas simples, como acabamos de explicar, y dar a los profesionales la capacidad de concentrarse en problemas más complicados.
Medicina predictiva, pronóstico y precisión del diagnóstico
Los métodos de análisis predictivo de la Inteligencia Artificial aprenden de los datos históricos y hacen predicciones precisas sobre los resultados. Procesan los datos de los pacientes, dan sentido a las notas clínicas, encuentran las correlaciones, asociaciones de síntomas, antecedentes familiares, hábitos, enfermedades, y luego hacen predicciones.
Los impactos de ciertos factores biomédicos como la estructura del genoma o las variables clínicas se tienen en cuenta para predecir la evolución de ciertas enfermedades. Entre los casos más comunes figuran el pronóstico de la evolución de la enfermedad o la prevención para reducir el riesgo y los resultados negativos. El principal beneficio es la mejora de la calidad de vida de los pacientes y la calidad de las condiciones de trabajo de los médicos.
Las soluciones de la Inteligencia Artificial remodelan la industria de la medicina, descubren nuevos conocimientos y convierten las ideas en realidad. Las posibilidades de integrar la Inteligencia Artificial y la atención sanitaria se están ampliando, ya que la cantidad de datos crece cada día más rápido y las tecnologías están mejorando constantemente.
Con esto finalizamos la explicación. Ya tienes una base de cómo se está implementando la Inteligencia Artificial dentro de las áreas de la medicina, por lo tanto te dejo la siguiente pregunta, ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones crees tú que sea cierta?
Opción 1: Los algoritmos basados en Aprendizaje Profundo aumentan la precisión del diagnóstico aprendiendo de los ejemplos anteriores. Respuesta correcta.
Opción 2: Los algoritmos de Inteligencia Artificial en conjunto con Machine Learning simplifican y acortan el tiempo para la creación de las medicinas. Respuesta correcta.
Opción 3: Con las aplicaciones móviles de chatbot de Inteligencia Artificial se ahorra el tiempo de esperar en la fila para una cita y permite a los médicos concentrarse en casos más críticos. Respuesta correcta.
