Visión general

¿En qué consiste la inteligencia artificial en el cuidado de la salud?

La amplia explosión de datos en los últimos años impulsa el desarrollo de herramientas con inteligencia artificial (IA), de modo tal que las empresas puedan utilizar más sus datos y extraer insights importantes para ayudar a resolver problemas y tomar decisiones fundamentadas.

El cuidado de la salud puede beneficiarse enormemente de la IA y del machine learning debido a la vasta cantidad de datos médicos y otros tipos de información que las organizaciones de cuidado de la salud recopilan y almacenan. El machine learning puede ayudar a las organizaciones a revisar las enormes bibliotecas de datos que estas puedan tener, con el fin de identificar cuáles datos médicos son más importantes para resolver problemas y perfeccionar su cuidado o proceso de negocios. Con un nivel más profundo de insights, pueden tomar mejores decisiones o explorar nuevas ideas y fuentes de ventajas competitivas.

Uso práctico

¿Cómo se puede emplear la inteligencia artificial en el cuidado de la salud?

IA y analítica

A medida que el procesamiento de datos de cuidado de la salud mejora, aumentan las posibilidades de adquirir conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos. Con el fin de comprender cómo puede la IA transformar el cuidado de la salud, exploremos las funcionalidades de las herramientas analíticas y de IA desarrolladas para la salud.

Descubrir las tendencias por medio de la analítica

En analítica, los datos se revisan después de un evento y se hacen predicciones en función de las tendencias. Por ejemplo, los médicos saben que los factores tales como la edad o la historia clínica, pueden aumentar el peligro de las infecciones de sepsis en determinados pacientes, así que ellos pueden utilizar esos datos para fundamentar la atención.

Cómo la IA amplía la analítica

El machine learning y la IA pueden ampliar la analítica con análisis y aprendizaje continuo. Por ejemplo, un programa de IA puede utilizar enormes cantidades de datos despersonalizados de los registros médicos para prever qué pacientes corren más riesgo de sufrir una infección de sepsis.

¿Por qué el cuidado de la salud se puede beneficiar?

Las organizaciones de cuidado de la salud disponen de tantos datos, que los seres humanos no pueden analizarlos por sí mismos. Los análisis profundos y continuos con herramientas de analítica e IA pueden encontrar patrones que las personas omiten, lo que puede ayudar a mejorar los servicios y lograr que la investigación avance.

Conozca más sobre cómo las organizaciones de cuidado de la salud emplean la IA y analítica

Identificación de problemas

La ruta hacia la IA

Las organizaciones de cuidado de la salud investigan constantemente cómo pueden innovar y mantener el ritmo de los cambios en la industria. La IA presenta muchas oportunidades únicas para el cuidado de la salud, pero las organizaciones deben tomar medidas para asegurar e integrar sus datos antes de iniciar su ruta hacia la adopción de las herramientas de IA.

Al enfocarse más en los resultados de los pacientes, existen más incentivos para el intercambio de datos dentro de todo el sistema. Sin embargo, aún existen desafíos que se interponen en el camino de la continua comunicación y la colaboración entre los sistemas de cuidado de la salud. El desafío más abrumador es la interoperabilidad, o la capacidad de los registros médicos electrónicos (EHR) y otros sistemas de gestión de datos de cuidado de la salud para intercambiar información de manera continua.

Cuando exista una única fuente de la verdad y los médicos y los equipos de cuidado puedan acceder con rapidez y seguridad a la información, las organizaciones podrán estar preparadas para adoptar las herramientas de IA que permitan obtener insights más profundos de los datos.

Sin embargo, antes de implementar las herramientas de IA, las organizaciones deben examinar muchos factores. Por ejemplo, las organizaciones deben buscar tecnología que sea confiable y estar preparadas para mantener una fuerza laboral capacitada para operarla. Otras consideraciones incluyen la aprobación regulatoria, obtener la aceptación del usuario para nuevos procesos y programas, y determinar cómo se integra la solución con las herramientas existentes.

Casi siempre habrá desafíos relacionados con la adopción de tecnologías más nuevas, pero los posibles beneficios de descubrir insights que puedan mejorar el cuidado y los procesos de negocios, deben ser seriamente considerados en la medida que las organizaciones buscan nuevas formas de mejorar y competir.

 

Inicie la ruta hacia la IA

Pasos para implementar la IA

Cree una cultura de innovación

Fomente un entorno creativo que recompense los enfoques novedosos para resolver los desafíos y avanzar en la misión de una organización.

Elimine las barreras

Identifique y elimine los obstáculos que previenen la colaboración y al mismo tiempo promueva la conformidad y la seguridad.

Demuestre responsabilidad

Mida el impacto, como la calidad clínica, la experiencia del consumidor y el retorno de inversión (ROI), de los proyectos innovadores y exhiba los éxitos y fracasos para fomentar la participación.

Un enfoque proactivo

Soporte para la atención

Las herramientas habilitadas para la IA están bien adaptadas para navegar por los datos complejos que se han generado a partir del cuidado clínico moderno. Las soluciones de IA pueden permitir a los profesionales acceder con más rapidez a insights de varias fuentes, incluidas las notas médicas que los médicos alimentan al sistema, las imágenes médicas, los datos de supervisión continua de los sensores, entre otros, y aplicar los resultados generados por la IA para tomar decisiones de atención al paciente más fundamentadas.

Las soluciones de machine learning, de las que las herramientas de IA son un subconjunto, también pueden aprender los patrones de las trayectorias de salud de una gran cantidad de pacientes y organizaciones. Esto puede ayudar a los líderes a anticipar las necesidades futuras y a tomar medidas para prepararse. Esto es especialmente importante, ya que las organizaciones de cuidado de la salud se esfuerzan por mantenerse al tanto de las tendencias de la incidencia de determinadas afecciones y satisfacer con eficiencia las necesidades de su comunidad.

Avance de la investigación

Mejora de los enfoques de la investigación de tratamientos

La IA puede identificar relaciones significativas en los datos en bruto y extraer información relevante sin ningún tipo de interrupción en la atención. Con la IA, los investigadores pueden abordar problemas complejos que serían difíciles, o quizás casi imposibles, de resolver para los seres humanos por sí solos.

Una forma importante en que la IA puede brindar soporte a los investigadores en ciencias biológicas es al optimizar el proceso de desarrollo clínico, incluso la organización de los datos, la selección del sitio, el reclutamiento y la observación de los pacientes. Por ejemplo, las tecnologías de IA pueden ayudar a los colaboradores en el desarrollo de protocolos a identificar insights a partir de los datos de los pacientes del mundo real que son de gran relevancia para sus estudios, en una fase temprana del proceso. De esa manera, los protocolos pueden incorporar mejores estimaciones de la disponibilidad de los pacientes antes de que el ensayo clínico avance. Esta capacidad avanzada es útil para los investigadores y también para los pacientes que necesitan tratamientos.