¿Qué es la inteligencia artificial en el cuidado de la salud?

Las organizaciones de atención médica están utilizando soluciones de inteligencia artificial para informar decisiones y mejorar las experiencias con los datos

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

Las soluciones de inteligencia artificial (IA) y machine learning están transformando la forma en que se brinda cuidado de la salud. Las organizaciones de salud han acumulado vastos 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 adecuadas para analizar estos datos y descubrir patrones e insights que los humanos no podrían encontrar por sí mismos. Con deep learning de la IA, las organizaciones de salud pueden usar algoritmos para tomar mejores decisiones comerciales y clínicas y mejorar la calidad de las experiencias que brindan.

Lea acerca del valor de la IA para la industria de la salud

Beneficios de la IA en el cuidado de la salud

Brinda experiencias centradas en el usuario

Al usar grandes conjuntos de datos y machine learning, las organizaciones de salud pueden encontrar insights de manera más rápida y precisa con IA, lo que permite una mayor satisfacción tanto internamente como con aquellos a quienes atienden.

Mejora la eficiencia en las operaciones

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

Conexión de datos sanitarios dispares

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


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

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

Aseguradoras de cuidado de la salud

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

Profesionales gubernamentales de servicios humanos y de salud

Para los profesionales gubernamentales de servicios humanos y de salud, un asistente social puede usar soluciones de IA para extraer rápidamente notas de casos en busca de conceptos clave y preocupaciones para respaldar el cuidado de una persona.

Administradores de datos y operaciones clínicas

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

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

Inundados con volúmenes masivos de datos de salud y responsabilidades cada vez mayores, los médicos luchan por encontrar el tiempo para mantenerse al día con la evidencia médica más reciente y seguir brindando cuidado centrado en el paciente. Al aplicar tecnologías de machine learning a los últimos datos biomédicos y registros de salud electrónicos, los profesionales de la salud podrán extraer rápidamente información precisa, relevante y basada en evidencia seleccionada por profesionales médicos. Algunas herramientas de soporte de decisiones clínicas basadas en IA cuentan con procesamiento de lenguaje natural y entrenamiento basado en dominios, lo que permite a los usuarios escribir preguntas como si le estuvieran preguntando a un colega médico en una conversación diaria y recibir respuestas rápidas y confiables.

Lea acerca de la integración de herramientas de IA en el EHR

Cómo la IA en el cuidado de la salud respalda las imágenes médicas

Al complementar el escaneo de imágenes y la clasificación de casos que requieren mucha mano de obra, las soluciones de IA utilizadas en imágenes médicas permiten a los cardiólogos y radiólogos mostrar información relevante que podrá ayudarlos a identificar primero los casos críticos, realizar diagnósticos más precisos y evitar errores potenciales al tiempo que aprovechan 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 resulta en una cantidad increíble de datos que necesitan revisión. Mediante el uso de algoritmos de IA, los estudios de toda la industria de la salud pueden analizarse en busca de patrones y relaciones ocultas, lo que puede ayudar a los profesionales en el área de imágenes a encontrar información crítica rápidamente.


Cómo la IA en el cuidado de la salud puede apoyar la equidad en salud

La industria de TI de cuidado de la salud tiene la responsabilidad de crear sistemas que ayuden a garantizar la equidad y la igualdad en la ciencia de datos y los estudios clínicos, lo que conduce a resultados de salud óptimos para todos. Los algoritmos de inteligencia artificial y machine learning se pueden entrenar para ayudar a reducir o eliminar el sesgo al promover la diversidad y la transparencia de los datos para ayudar a abordar las desigualdades en la salud. Por ejemplo, minimizar el sesgo en la investigación del cuidado de la salud puede combatir las disparidades en los resultados de salud según el género, la raza, el origen étnico o el nivel de ingresos.

Conozca la importancia de la equidad y la transparencia de los datos de salud

Los desafíos de adoptar la IA en el cuidado de la salud

Existen desafíos en la adopción de la IA en el cuidado de la salud, incluido tener que cumplir con los requisitos regulatorios y superar los problemas de confianza con los resultados de machine learning. A pesar de estos desafíos, llevar la inteligencia artificial y machine learning a la industria del cuidado de la salud ha brindado numerosos beneficios a las organizaciones de salud y a quienes atienden por igual. La IA mejora las operaciones al agilizar los flujos de trabajo y ayudar con las tareas mundanas, además de ayudar a los usuarios a encontrar rápidamente respuestas a sus preguntas urgentes, lo que lleva a mejores experiencias para pacientes, miembros, ciudadanos y consumidores.


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