La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías incipientes que podrían tener mayor impacto este año en el cuidado de la salud.
Si bien existe el temor de que las máquinas remplacen a los humanos, en realidad la tecnología ayudará a compensar el déficit mundial de profesionales especializados (enfermeras, médicos y parteras), el cual se calcula alcanzará 12.9 millones de puestos hacia 2035.
La consultora Emerj, especializada en analizar el impacto de la IA en industrias y empresas, realizó un sondeo entre 50 ejecutivos estadounidenses de empresas de la industria de la salud con iniciativas vinculadas a la inteligencia artificial. De este sondeo se desprenden cinco hallazgos principales:
1. Adopción
Para 2025 habrá una adopción a gran escala de la inteligencia artificial en el campo de la salud. Más del 50% de los entrevistados considera que ésta será omnipresente dentro de seis años.
2. Retorno de inversión
Hay una gran necesidad de contar con casos de estudio de inteligencia artificial en el campo de la salud. Cerca del 50% de las empresas estadounidenses consideran que la industria de la salud necesita recibir información más específica acerca del retorno de inversión (ROI) de la inteligencia artificial y machine learning.
3. Inteligencia artificial para toma de decisiones
El uso más importante para esta tecnología será en sistemas de soporte para la toma de decisiones. Analizar datos de mayor calidad que redunden en mejorar los resultados de tratamientos o intervenciones en pacientes fue catalogado como el uso principal de la inteligencia artificial.
4. Impacto y costo de la inteligencia artificial
Los hospitales basaran sus decisiones en el impacto en la salud de los pacientes y el ahorro en costos. En un rango de 1 a 5, el impacto en la salud de los pacientes obtuvo 4.2 puntos mientras que las eficiencias en costos recibieron una puntuación de 4.1.
5. Enfermedades crónicas
El foco a corto plazo está en mejorar la atención de pacientes con enfermedades crónicas. A la pregunta sobre proyecciones de mejoría en el cuidado de pacientes, casi la mitad de los sondeados mencionaron a aquellos que padecen enfermedades crónicas.
Las instituciones de salud pública experimentan mayor presión para presentar argumentos convincentes al momento de sugerir la adquisición de sistemas que integren la inteligencia artificial. Si bien su uso es aún incipiente, hay casos de éxito que pueden avalar los montos de inversión.
Inteligencia artificial para detectar comportamiento adictivo
Es muy difícil detectar a los pacientes que corren el riesgo de volverse adictos y generar información que alerte a los médicos. Con una solución basada en inteligencia artificial que combina el análisis del texto de las notas médicas con la información clínica del paciente alojada en expedientes médicos electrónicos, Cognizant ha logrado alertar a los médicos mediante la identificación de conductas de alto riesgo, lo que ha derivado en la detección de 85,000 pacientes que buscaban drogas y generado ahorros de 60 millones de dólares al proveedor de cuidados para la salud.
Reducción de costos
Philips apoyó al Hospital General del Condado de Marin al brindarle un diseño estratégico y una planeación de excelencia operativa en su Centro de Salud de Mama, inaugurado en junio del 2017. El proceso incluyó un análisis a profundidad de los procedimientos para identificar cambios y detectar las necesidades futuras del mercado. Los equipos de ambas organizaciones revisaron el procedimiento clínico y el recorrido de los pacientes para este nuevo centro hospitalario. Los resultados incluyeron una reducción de los costos de adquisición de nueva tecnología, así como de servicio a equipos y de software.
Mejorando el tratamiento oncológico Los Hospitales Manipal de la India trabajaron en conjunto con IBM Watson para crear una plataforma que aplica el procesamiento natural del lenguaje y machine learning para ayudar a los oncólogos y sus equipos a abordar el tratamiento de cáncer y todo lo relacionado con éste. Gracias a la plataforma, los nosocomios se benefician del conocimiento transmitido por los expertos del Centro Oncológico Memorial Sloan-Kettering, el centro privado de tratamiento de cáncer más antiguo del mundo. Sus renombrados oncólogos entrenaron a Watson para comparar información médica del paciente con un amplio rango de lineamientos de tratamiento e investigaciones publicadas. El sistema también puede potenciar datos no estructurados provenientes de artículos periodísticos y notas de doctores, entre otros elementos.