La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de machine learning para ayudar a procesar datos médicos y brindar a los profesionales médicos insights importantes, mejorando los resultados de salud y las experiencias de los pacientes.
Gracias a los recientes avances en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se emplean para apoyar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.
Actualmente, las funciones más comunes de la IA en entornos médicos son el apoyo a las decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas ayudan a los proveedores a tomar decisiones sobre tratamientos, medicamentos, salud mental y otras necesidades de los pacientes al proporcionarles un acceso rápido a información o investigaciones relevantes para sus pacientes. En imágenes médicas, las herramientas de IA se emplean para analizar tomografías computarizadas, radiografías, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos que un radiólogo humano podría pasar por alto.
Los desafíos que la pandemia de COVID-19 creó para muchos sistemas de salud también llevaron a muchas organizaciones de atención médica de todo el mundo a comenzar a probar en el campo nuevas tecnologías respaldadas por IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorear a los pacientes y herramientas impulsadas por IA para detectar pacientes con COVID-19.
La investigación y los resultados de estas pruebas aún se están recopilando, y aún se están definiendo los estándares generales para el uso de la IA en medicina. Sin embargo, las oportunidades para que la IA beneficie a los médicos, los investigadores y los pacientes a los que atienden aumentan constantemente. En este punto, no hay duda de que la IA se convertirá en una parte central de los sistemas de salud digitales que dan forma y apoyan la medicina moderna.
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes de la industria sobre IA, automatización, datos y más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
Existen numerosas formas en que la IA puede tener un impacto positivo en la práctica de la medicina, ya sea acelerando el ritmo de la investigación o ayudando a los médicos a tomar mejores decisiones.
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se podría emplear la IA:
A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados críticos y alertar a los médicos si ciertos factores de riesgo aumentan. Si bien los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede recopilar los datos de esos dispositivos y buscar afecciones más complejas, como la sepsis. Un cliente de IBM® ha desarrollado un modelo predictivo de IA para bebés prematuros que tiene una precisión del 75 % en la detección de sepsis grave.
La medicina de precisión podría ser más fácil de apoyar con la asistencia virtual impulsado por IA. Dado que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias, la IA tiene el potencial de ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día. En lugar de tener que repetir la información con una persona nueva cada vez, un sistema sanitario podría ofrecer a los pacientes acceso permanente a un asistente virtual que podría responder a preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.
La IA ya desempeña un papel importante en el diagnóstico por imagen. Las investigaciones indican que la IA impulsada por redes neuronales artificiales puede ser tan eficaz como los radiólogos para detectar signos de cáncer de mama y otras enfermedades. Además de ayudar a los médicos a detectar signos tempranos de enfermedad, la IA también puede contribuir a que el ingente número de imágenes médicas que los médicos deben revisar sea más manejable, al detectar datos vitales del historial del paciente y presentarles las imágenes pertinentes.
Durante los ensayos clínicos, se dedica mucho tiempo a asignar códigos médicos a los resultados de los pacientes y a actualizar los conjuntos de datos relevantes. La IA puede ayudar a acelerar este proceso al proporcionar una búsqueda más rápida e inteligente de códigos médicos. Dos clientes de IBM Watson Health descubrieron recientemente que, con la IA, podían reducir el número de búsquedas de códigos médicos en más de un 70 %.
El descubrimiento de fármacos suele ser una de las partes más largas y costosas del desarrollo de fármacos. La IA podría ayudar a reducir los costos de desarrollo de nuevos medicamentos principalmente de dos maneras: creando mejores diseños de medicamentos y encontrando nuevas combinaciones de medicamentos prometedoras. Con la IA, muchos de los desafíos de big data que enfrenta la industria de las ciencias biológicas podrían superar.
La integración de la IA médica en los flujos de trabajo de los médicos puede proporcionar a los proveedores un contexto valioso mientras toman decisiones sobre la atención. Un algoritmo de machine learning capacitado puede ayudar a reducir el tiempo de investigación al brindar a los médicos resultados de búsqueda valiosos con insights basados en evidencia sobre tratamientos y procedimientos mientras el paciente aún está en la habitación con ellos.
Existen algunas pruebas de que la IA puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Una revisión sistémica reciente de 53 estudios revisados por pares que examinan el impacto de la IA en la seguridad del paciente descubrió que las herramientas de apoyo a la toma de decisiones impulsadas por la IA pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos.
Hay muchas formas potenciales en que la IA podría reducir los costos en toda la industria de la atención médica. Algunas de las oportunidades más prometedoras incluyen la reducción de errores de medicación, asistencia médica virtual personalizada, prevención de fraudes y apoyo a flujos de trabajo administrativos y clínicos más eficientes.
Muchos pacientes piensan en preguntas fuera del horario comercial habitual. La IA puede ayudar a proporcionar asistencia las 24 horas del día a través de chatbots que pueden responder preguntas básicas y brindar recursos a los pacientes cuando el consultorio de su proveedor no está abierto. La IA también podría emplear para clasificar preguntas y marcar información para una revisión adicional, lo que podría ayudar a alertar a los proveedores sobre cambios de salud que necesitan atención adicional.
Una gran ventaja del aprendizaje profundo es que los algoritmos de IA pueden utilizar el contexto para distinguir entre diferentes tipos de información. Por ejemplo, si una nota clínica incluye una lista de los medicamentos actuales de un paciente junto con un nuevo medicamento que su proveedor recomienda, un algoritmo de IA bien entrenado puede identificar qué medicamentos pertenecen al historial médico del paciente mediante el procesamiento de lenguaje natural.