Visión general

¿Por qué utilizar IA para el cuidado de la salud?

La inteligencia artificial (IA) y las soluciones de machine learning están transformando la forma en que se entregan los cuidados de la salud. Las organizaciones de salud han acumulado grandes conjuntos de datos en forma de registros e imágenes de salud, datos de población, datos de reclamos y datos de ensayos clínicos. Las tecnologías de IA son muy adecuadas para analizar estos datos y descubrir patrones e insights que los humanos no pudieron encontrar por sí solos. Con el deep learning de la IA, las organizaciones del cuidado de la salud pueden utilizar algoritmos para ayudarlos a tomar mejores decisiones de negocios y clínicas, además de mejorar la calidad de las experiencias que proporcionan.

Beneficios de la IA en el cuidado de la salud

Proporcionar experiencias centradas en el usuario

Utilizando grandes conjuntos de datos y machine learning, las organizaciones de cuidado de la salud pueden encontrar insights de manera más rápida y precisa con la IA, lo que permite una mayor satisfacción tanto interna como de aquellos a los que atienden.

Mejorar la eficiencia de las operaciones

Al examinar los patrones de datos, las tecnologías de IA pueden ayudar a las organizaciones del cuidado de la salud a aprovechar al máximo sus datos, activos y recursos, aumentando la eficiencia y mejorando el rendimiento de los flujos de trabajo, procesos y operaciones financieras clínicos y operativos.

Conectando datos dispares sobre el cuidado de la salud

Los datos sobre el cuidado de la salud a menudo están fragmentados y en varios formatos. Mediante el uso de la IA y las tecnologías de machine learning, las organizaciones pueden conectar datos dispares para obtener una imagen más unificada de los individuos por detrás de los datos.

Casos de uso

Caso de uso IA en el cuidado de la salud: Procesamiento de lenguaje natural

Cuando los expertos en la materia ayudan a capacitar a los algoritmos de IA para detectar y categorizar ciertos patrones de datos que reflejan cómo el lenguaje se utiliza realmente en su parte de la industria de la salud, este procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite al algoritmo aislar datos significativos. Esto ayuda a los responsables de la toma de decisiones a encontrar la información que necesitan para tomar rápidamente decisiones informadas de cuidado o negocio.

Aseguradoras de cuidado de la salud

Para las aseguradoras de cuidado de la salud, esta capacidad de NLP puede tomar la forma de un agente virtual que utiliza IA conversacional para ayudar a conectar a los miembros del plan de salud con respuestas personalizadas a escala.

Profesionales de servicios humanos y salud pública

Para los profesionales de servicios humanos y salud pública, un asistente social puede usar soluciones de IA para extraer rápidamente de las notas del caso conceptos clave y datos que tener en cuenta para facilitar el cuidado a la persona.

Operaciones clínicas y gestores de datos

Las operaciones clínicas y los gestores de datos que ejecutan ensayos clínicos pueden utilizar la funcionalidad de IA para acelerar las búsquedas y la validación de la codificación médica, lo que puede ayudar a reducir el tiempo de ciclo para iniciar, modificar y gestionar estudios clínicos.

Vea cómo funciona la codificación médica con IA (video, 00:48)

isométrico de un cubo en tonos de púrpura

IA para aseguradoras de cuidado de la salud

Responda a preguntas a escala para miembros, proveedores y agentes de call center.

una mujer mirando a la cámara

El condado de Sonoma e IBM trabajan juntos para cambiar vidas

Vea cómo la IA ayudó a un condado de California a atender a sus ciudadanos

Soporte a las decisiones clínicas

Cómo la IA en el cuidado de la salud acelera las decisiones clínicas

Inundados con volúmenes masivos de datos de salud y crecientes responsabilidades, los médicos están luchando por encontrar tiempo para mantenerse al día con las últimas evidencias médicas y seguir brindando atención centrada en el paciente. Al aplicar las tecnologías de machine learning a los últimos datos biomédicos y registros de salud electrónicos, los profesionales de la salud pueden extraer rápidamente información precisa, relevante, basada en pruebas y organizada por profesionales médicos. Algunas herramientas de respaldo de decisiones clínicas basadas en IA cuentan con procesamiento de lenguaje natural y capacitación basada en el dominio, lo que permite a los usuarios escribir preguntas como si estuvieran haciéndole una pregunta a un colega médico en una conversación cotidiana, y recibir respuestas rápidas y confiables.

Imágenes médicas

Cómo la IA en el cuidado de la salud respalda la imagen médica

Al complementar la exploración de imágenes intensivas en mano de obra y el triaje de casos, las soluciones de IA utilizadas en imágenes médicas ayudan a los cardiólogos y radiólogos, mostrando insights relevantes que pueden ayudarlos a identificar los casos críticos en primer lugar, realizar diagnósticos más precisos y potencialmente evitar errores, al tiempo que se aprovechan la amplitud y la complejidad de los registros de salud electrónicos. Como complemento a la laboriosa exploración de imágenes y el triaje de casos, las soluciones de IA utilizadas en las imágenes médicas ayudan a los cardiólogos y radiólogos a sacar a la luz información relevante que resulte útil para identificar los casos críticos en primer lugar, realizar diagnósticos más precisos y potencialmente evitar errores, además de aprovechar la amplitud y la complejidad de los registros de salud electrónicos. Un estudio clínico típico puede producir grandes conjuntos de datos que contienen miles de imágenes, lo que lleva a una cantidad increíble de datos que necesitan ser revisados. Utilizando algoritmos de IA, los estudios de toda la industria del cuidado de la salud se pueden analizar en busca de patrones y relaciones ocultas, lo que puede ayudar a los profesionales de imagen a encontrar información crítica rápidamente.

Equidad de salud

Cómo favorecer la equidad de salud con IA en el cuidado de la salud

La industria de TI en el cuidado de la salud tiene la responsabilidad de crear sistemas que ayuden a garantizar la equidad y la igualdad en la ciencia de los datos y en los estudios clínicos, lo que conduce a resultados óptimos de salud para todos. La IA y los algoritmos de machine learning se pueden entrenar para ayudar a reducir o eliminar el sesgo promoviendo la diversidad de datos y la transparencia para ayudar a abordar las inequidades de la salud. Por ejemplo, minimizar el sesgo en investigaciones relacionadas al cuidado de la salud puede ayudar a combatir las disparidades de resultados de salud basadas en el género, raza, etnia o nivel de ingresos.

Adopción de la IA

Los desafíos de la adopción de la IA en la salud

La adopción de la IA en el cuidado de la salud presenta ciertos desafíos, como tener que cumplir con los requisitos normativos y superar los problemas de confianza con los resultados de machine learning. A pesar de estos desafíos, incorporar la IA y el machine learning a la industria del cuidado de la salud ha aportado numerosas ventajas a las organizaciones de salud y a aquellos a los que prestan servicio. La IA mejora las operaciones, ya que optimiza los flujos de trabajo y facilita las tareas rutinarias, además de ayudar a los usuarios a encontrar rápidamente respuestas a sus preguntas urgentes, de modo que se mejoran las experiencias para pacientes, miembros, ciudadanos y consumidores.

Casos de estudio

Insights más profundos con la IA

Hardin Memorial Health adoptó una solución de IA para ayudar a los radiólogos a tomar decisiones de cuidado más rápidas e informadas, además de maximizar sus inversiones en EHR.

Mejora de la eficiencia y del cuidado con la IA

TidalHealth Peninsula Regional mejoró la eficiencia, el cuidado y la adopción general del respaldo a las decisiones clínicas mediante la integración de la búsqueda impulsada por IA en su EHR.

Integración beneficiosa

un grupo de personas pintando una pared con crayones
un grupo de personas pintando una pared con crayones

El condado de Sonoma e IBM trabajan juntos para cambiar vidas

El condado de Sonoma, junto con IBM, buscó la forma de atender las necesidades de los individuos y las familias más vulnerables mediante una mejor coordinación de los trabajadores sociales y los terapeutas.

Recursos

IA para impulsar la eficiencia operativa

Lea cómo las soluciones de inteligencia artificial están ayudando a los profesionales médicos a solucionar problemas del cuidado de la salud.

IA para respaldar la atención al paciente

Desde el diagnóstico hasta el tratamiento, la tecnología de IA ayuda a los médicos a tomar decisiones mejor informadas a través de datos.

El cambio de Pharma a datos generales e IA

Vea cómo las empresas de ciencia de la vida pueden escalar su uso de IA para emplear tipos de datos más variados y aprovechar los datos generales.

Tecnología del cuidado de la salud

Vea cómo las tecnologías como la IA, blockchain y la nube están cambiando la forma cómo se entregan los cuidados de la salud.

Respaldo a las decisiones clínicas e IA

Lea los resultados de dos estudios que muestran cómo el respaldo a las decisiones clínicas infundido por IA está ayudando a traer beneficios a las experiencias de cuidado.

Soluciones

Soporte a las decisiones clínicas

Explore soluciones que puedan ayudar a los proveedores de cuidados de la salud a mantenerse al día con los últimos conocimientos clínicos y ofrecer una atención personalizada y basada en pruebas de manera eficiente.

Tecnologías de ciencias biológicas

Supere los nuevos retos de tratamiento haciendo más eficientes los ensayos, utilizando mejores conjuntos de datos y mostrando un valor basado en pruebas.

Gestión de beneficios laborales

Usar la IA para tomar mejores decisiones a la hora de diseñar planes de beneficios laborales resulta en personas más sanas y productivas.

Imágenes empresariales

La transformación de las soluciones de imagen a través de IA le permite gestionar más imágenes, colaborar de forma más eficiente y desplegar las aplicaciones de imagen correctas.

Soluciones para aseguradoras

Las aseguradoras de cuidado de la salud necesitan una estrategia de análisis y datos para impulsar la competencia, crear ofertas y atraer clientes.

DynaMed y Micromedex with Watson

Contenido sobre medicamentos y enfermedades basado en pruebas, búsqueda basada en IA y herramientas basadas en la nube, con la comodidad de una única suite de soluciones para el punto de atención.

Gestión de la salud de la población

Descubra el potencial de los datos para mejorar la calidad, la seguridad y la gestión de la salud de la población.