La Inteligencia Artificial y el Futuro de la Atención Médica: Avances y Desafíos
En ocasiones, la constante discusión sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la atención médica puede parecer reiterativa. Sin embargo, surgen explicaciones claras de avances que son, francamente, sorprendentes.
Muchos de estos avances se relacionan con el análisis predictivo y el uso de datos para fomentar intervenciones más tempranas. Intuitivamente, la mayoría entendemos que abordar los problemas médicos de forma precoz tendrá un efecto positivo. Pero al examinar investigaciones y estudios más detallados, estas realidades se vuelven mucho más evidentes.
El Debate sobre la Atención Médica
En un panel reciente en el IIA durante el Foro de Davos en enero, Sandy Pentland moderó una conversación con un grupo de expertos que trabajan en la vanguardia de los sistemas de atención médica. Entre ellos se encontraban Jared Josleyn de Rune Labs (y anteriormente de Sanofi), Edward Jung, cofundador de Microsoft Research, la reconocida cardióloga Ami Bhatt, Anurang Revri de Stanford Healthcare y Siva Ganesan de Tata Consultancy Services.
Los panelistas coincidieron en que las tecnologías de atención médica eficaces deben ser aplicables a nivel mundial y centrarse en la transición de la atención terciaria a la medicina preventiva.
Nuestros Comportamientos y Nuestra Salud
Una idea clave que surgió, y que quizás no se había considerado de esta manera antes, es la siguiente: Tenemos dispositivos portátiles para rastrear todo lo que hacemos durante el día. ¿Qué pasaría si pudiéramos saber qué comportamientos serán más perjudiciales para nuestra salud en los años venideros? ¿Subimos y bajamos escaleras? ¿Nuestro ritmo cardíaco se acelera por el café de la mañana?
Eso es solo el comienzo.
«Tenemos los datos que nos permiten utilizar el análisis predictivo», señaló Bhatt, explicando cómo podría funcionar esto. «Seremos capaces de decirte cuál de esos factores de riesgo es más probable que influya en tu mortalidad, cuál es más probable que influya en tu calidad de vida. Y entonces podrás pensar en lo que eso significa para ti».
Estar en el tercio superior de salud cardiovascular, dijo Bhatt, añadirá cerca de una década a tu vida.
Podemos identificar qué tipo de factores de riesgo, y cuál factor de riesgo específico, será más peligroso para cada persona.
Es una propuesta poderosa: la posibilidad de analizar nuestros datos personales para comprender qué podría causarnos problemas en el futuro, ya sea la dieta, la rutina diaria o cualquier otra cosa.
Transformando el Mundo
Jung, calificando los modelos actuales de atención médica como insostenibles, habló sobre la promoción de una longevidad saludable de manera sostenible. Idealmente, la atención médica debería generar productividad económica al intervenir antes y brindar a las personas más años productivos de vida. Mencionó tres tecnologías que pueden ser útiles para este propósito: la IA, donde el big data puede analizarse de manera que respalde la salud; la cadena de bloques (blockchain), donde los datos personales pueden residir en un solo lugar y se pueden resolver los problemas de propiedad de los datos; y la criptografía, que puede resolver el problema de la privacidad.
Revri habló del «rico entorno» que tenemos para estudiar y promovió una combinación de atención médica con informática y ética para crear lo que llamó un «ciclo de vida de IA responsable».
Según Revri, tres principios son importantes: utilizar la tecnología de manera adecuada, centrarse en la prevención y el autoservicio, e inventar cosas para compartirlas con el mundo.
Trasladando los Datos a Lugares Efectivos
En la segunda mitad del panel, los participantes discutieron cómo llevar todos estos datos a donde deben estar.
Evocando una «visión de primera fila» de los sistemas modernos, Ganesan mencionó las cadenas de valor y el acceso a fuentes de datos estructuradas, para ir más allá de la computación secuencial a nuevos métodos que ayudarán a descubrir soluciones preventivas.
Desafíos y Puntos Críticos
Bhatt y otros contemplaron algunas de nuestras limitaciones actuales: un eventual déficit de 11 millones de médicos y un gasto de hasta 11 billones de dólares anuales, con resultados poco satisfactorios.
Además, el estadounidense promedio ve a su médico 16 minutos al año, lo cual es muy poco.
Pero, sugirieron los panelistas, si se pueden combinar datos de salud y no relacionados con la salud de manera efectiva, eso puede hacer que cada uno de esos 16 minutos sea mucho más eficaz.
Jung mencionó tres partes de la solución: grupos de políticas gubernamentales, capacidad para trabajar con centros de atención y modelos de valor de la salud en la era de la supercomputación.
Y Bhatt habló sobre esos 16 minutos esenciales y cómo aprovecharlos al máximo.
Es una «lesión moral», afirmó, para los médicos, que a menudo no pueden hacer lo que necesitan durante ese corto tiempo.
¿Qué se hace con los datos?
Los médicos necesitan saber cosas, dijo, como: ¿el seguro cubre un procedimiento? ¿Puede un paciente viajar a un centro que ofrezca un tratamiento?
«No son solo datos de mercado», dijo. «Son datos de vida».
Bhatt describió cómo se podrían obtener esos datos de vida como médico y llegar a una consulta superpreparado.
Reflexionando sobre la Atención Médica del Futuro
Si eres como yo, estás empezando a ver cómo encaja el panorama general cuando se trata de datos estructurados para la atención médica. La idea es que podemos aprender más sobre las personas fuera del consultorio del médico y comenzar a trabajar en problemas potenciales mucho antes de que se manifiesten en necesidades de tratamiento.
Estamos entrando en una nueva era, y eso es absolutamente cierto en el mundo de la atención médica. Sigamos atentos a cómo se desarrollan las cosas a medida que avanzamos.
Insights de Evox News: Cómo la Revolución de la IA en la Salud Puede Impactar tu Negocio
Esta noticia sobre los avances en la aplicación de la IA en la salud presenta implicaciones significativas para diversos sectores empresariales, más allá del ámbito estrictamente sanitario.
Innovación y Ventaja Competitiva: Las empresas tecnológicas y de desarrollo de software tienen una oportunidad única para crear soluciones basadas en IA para el análisis predictivo de la salud. Esto no solo se limita a wearables, sino también a plataformas de análisis de datos, software de gestión de historiales clínicos y herramientas de diagnóstico. La empresa que logre desarrollar la solución más precisa y fácil de usar obtendrá una ventaja competitiva considerable.
Sector Asegurador: Las compañías de seguros pueden aprovechar estos avances para personalizar las pólizas y primas de seguros de salud. Al tener una comprensión más precisa del riesgo de salud de cada individuo, pueden ofrecer planes más ajustados a las necesidades reales, optimizando costes y mejorando la satisfacción del cliente.
Bienestar Corporativo: Las empresas de todos los sectores pueden implementar programas de bienestar para empleados basados en el análisis predictivo de datos de salud. Esto no solo mejoraría la salud y productividad de sus empleados, sino que también podría reducir los costes asociados a bajas por enfermedad y seguros médicos.
Industria Farmacéutica: La IA puede acelerar la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos y tratamientos. Al analizar grandes cantidades de datos, se pueden identificar patrones y biomarcadores que permitan desarrollar terapias más eficaces y personalizadas.
* Ética y Privacidad de Datos: Si bien las oportunidades son enormes, las empresas deben abordar cuidadosamente los desafíos éticos y de privacidad relacionados con el manejo de datos de salud. La transparencia, el consentimiento informado y la seguridad de los datos son fundamentales para generar confianza y evitar problemas legales.
En resumen, la revolución de la IA en la salud presenta un panorama de oportunidades para las empresas que estén dispuestas a innovar, adaptarse y abordar los desafíos éticos y de privacidad de manera responsable. La clave está en comprender cómo estos avances pueden mejorar la eficiencia, la personalización y la toma de decisiones en cada sector específico
