Visión general

¿Qué es la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?

La explosión generalizada de datos durante los últimos años está impulsando el desarrollo de herramientas con inteligencia artificial (IA) para que las empresas puedan sacar más partido de sus datos y extraer conocimientos significativos que faciliten la resolución de problemas y la toma de decisiones informadas.

La asistencia sanitaria podría beneficiarse enormemente de la IA y machine learning debido a las grandes cantidades de datos médicos y otros tipos de información que las organizaciones sanitarias recopilan y mantienen. Machine learning podría ayudar a las organizaciones a ordenar las grandes bibliotecas de datos que pueden tener para identificar qué datos médicos son más significativos para resolver problemas y refinar sus procesos de asistencia o negocio. Con un mayor nivel de conocimiento, podrían tomar mejores decisiones o explorar nuevas ideas y fuentes de ventaja competitiva.

Uso práctico

¿Cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria?

IA y analítica

A medida que mejora el procesamiento de datos de la asistencia sanitaria, aumenta el potencial para adquirir conocimientos prácticos a partir de grandes conjuntos de datos. Para comprender cómo la IA podría transformar la asistencia sanitaria, vamos a explorar las funcionalidades de las herramientas de analítica e IA creadas para el sector sanitario.

Descubrimiento de tendencias con analítica

En la analítica, los datos se revisan después de un suceso y las predicciones se basan en tendencias. Por ejemplo, los médicos saben que factores como la edad o el historial clínico pueden hacer que las infecciones por sepsis presenten un mayor riesgo en determinados pacientes y pueden usar estos datos para una atención personalizada.

Cómo la IA amplía la analítica

Machine learning e IA pueden ampliar la analítica con el aprendizaje continuo y los análisis. Por ejemplo, un programa de IA puede utilizar cantidades masivas de datos despersonalizados de registros de salud electrónicos para prever qué pacientes presentan mayor riesgo de infección por sepsis.

Por qué podría beneficiarse la asistencia sanitaria

Las organizaciones sanitarias tienen tantos datos que los humanos son incapaces de analizarlos por sí mismos. Los análisis profundos y continuos con herramientas de analítica e IA pueden detectar patrones que las personas no ven, lo que podría ayudar a mejorar los servicios y a avanzar la investigación.

Obtenga más información sobre cómo las organizaciones sanitarias están aplicando la IA y la analítica

Reconocimiento de los problemas

El trayecto hacia la inteligencia artificial

Las organizaciones sanitarias están constantemente investigando cómo pueden innovar y mantenerse al día con los cambios en el sector. La IA presenta muchas oportunidades únicas para la asistencia sanitaria, pero las organizaciones necesitan tomar medidas para proteger e integrar sus datos antes de iniciar su proyecto de adopción de herramientas de IA.

Con un enfoque cada vez más centrado en los resultados de los pacientes, existen más incentivos para el intercambio de datos en todo el sistema. Pero todavía hay retos importantes que se interponen en el camino hacia una comunicación y colaboración fluidas en todos los sistemas sanitarios. El reto más complicado es el de la interoperatividad, o la capacidad de los registros sanitarios electrónicos (EHR) y otros sistemas de gestión de datos sanitarios para intercambiar información de forma fluida.

Si se logra que haya una sola fuente de información y los médicos y los equipos de atención son capaces de acceder de forma rápida y segura a toda la información, las organizaciones podrán estar preparadas para adoptar herramientas de IA que les permitan extraer conocimientos más detallados de los datos.

Sin embargo, antes de implementar herramientas de IA, las organizaciones deben contemplar muchos factores. Por ejemplo, las organizaciones deberían buscar tecnología que sea fiable y esté preparada para mantener una mano de obra cualificada para aplicarla. Otras consideraciones incluyen la aprobación normativa, la aceptación de nuevos procesos y programas por parte de los usuarios y la determinación de cómo la solución se integra con las herramientas existentes.

Casi siempre habrá retos asociados a la adopción de tecnologías más nuevas, pero las ventajas potenciales de descubrir conocimientos que podrían mejorar la asistencia y los procesos de negocio deberían considerarse seriamente si las organizaciones buscan nuevas formas de mejorar y competir.

 

Inicie su trayecto hacia la IA

Pasos para implementar la IA

Crear una cultura de innovación

Fomente un entorno creativo que premie los enfoques novedosos para resolver retos y avanzar en los objetivos de una organización.

Eliminar barreras

Identifique y elimine los obstáculos que impiden la colaboración, además de promover la conformidad y la seguridad.

Mostrar responsabilidad

Evalúe el impacto, como la calidad clínica, la experiencia de los consumidores y el ROI, de proyectos innovadores y muestre tanto los casos de éxitos como los fracasos para incentivar la participación.

Un enfoque proactivo

Soporte a la asistencia

Las herramientas habilitadas para IA son muy adecuadas para navegar por los datos complejos que genera la asistencia clínica moderna. Las soluciones de IA permiten a los profesionales acceder a la información de valor de múltiples fuentes de forma más rápida, incluyendo notas médicas introducidas por médicos, imágenes médicas, datos de monitoreo continuo de sensores y más, así como aplicar conclusiones generadas por IA para la toma de decisiones sobre asistencia al paciente más informadas

Las soluciones de machine learning, de las cuales las herramientas de IA son un subconjunto, también pueden aprender los patrones de las trayectorias de salud para un gran número de pacientes y organizaciones. Esto puede ayudar a los líderes a anticipar necesidades futuras y a tomar medidas para prepararse. Este aspecto resulta especialmente importante ya que las organizaciones sanitarias están trabajando para mantenerse al día sobre las tendencias de incidencias de condiciones de salud particulares y satisfacer de manera eficiente las necesidades de su comunidad.

Investigación avanzada

Mejora de los enfoques a la investigación de tratamientos

La IA puede identificar relaciones significativas en datos brutos y extraer la información relevante sin ningún lapsus de atención. Con la IA, los investigadores pueden abordar problemas complejos que de otro modo serían difíciles -o tal vez casi imposibles de resolver- para los humanos.

Una manera importante en que la IA podría ser capaz de dar soporte a los investigadores en ciencias de la vida es agilizando el desarrollo clínico, incluyendo la organización de datos, la selección de sitios, la selección de personal y la monitorización del paciente. Por ejemplo, las tecnologías de IA pueden ayudar a los colaboradores de desarrollo de protocolos a identificar información de valor de pacientes reales que son muy relevantes para sus estudios en las etapas iniciales del proceso. De esta manera, los protocolos podrían incorporar potencialmente mejores aproximaciones de la disponibilidad del paciente antes de que el ensayo clínico avance. Esta funcionalidad avanzada resulta útil para los investigadores, pero también para los pacientes que necesitan tratamientos.