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Inteligencia Artificial en Medicina

Mariana Salazar Castillo

La inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna.

¿Qué es la inteligencia artificial en la medicina?

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 del paciente brindándoles un acceso rápido a la información o a investigaciones que son relevantes para su paciente.

Existen numerosas formas en que la IA puede impactar positivamente 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 utilizar la IA:

Aplicaciones de la IA en medicina…

Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para ayudar 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 la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes.

Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo. 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

IA en la detección y el diagnóstico de enfermedades

La medicina de precisión podría ser más fácil de respaldar con la asistencia de IA virtual. Debido a que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias, la IA tiene el potencial de proporcionar 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 de atención médica podría ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual con tecnología de inteligencia artificial que podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.

Tratamiento de enfermedades personalizado

La IA ya está desempeñando un papel destacado en el área de imágenes médicas. La investigación ha indicado que la IA impulsada por redes neuronales artificiales puede ser tan eficaz como los radiólogos humanos para detectar signos de cáncer de mama y otras afecciones. Además de ayudar a los médicos a detectar los primeros signos de la enfermedad, la IA también puede ayudar a que la asombrosa cantidad de imágenes médicas que los médicos deben controlar sea más manejable al detectar partes vitales del historial de un paciente y presentarles las imágenes relevantes.

IA en imágenes médicas

Durante los ensayos clínicos se dedica mucho tiempo a asignar códigos médicos a los resultados de los pacientes y 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.

Eficiencia de los ensayos clínicos

El descubrimiento de fármacos es a menudo 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: mejores diseños de fármacos y encontrar nuevas combinaciones de fármacos prometedoras . Con la IA, muchos de los desafíos de big data que enfrenta la industria de las ciencias biológicas podrían superarse.

Desarrollo acelerado

Beneficios de la IA en medicina

La integración de la IA médica en los flujos de trabajo de los médicos puede brindar 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 información basada en evidencia sobre tratamientos y procedimientos mientras el paciente todavía está en la habitación con ellos.

Atención al paciente informada

Existe alguna evidencia de que la IA puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Unarevisión sistémica reciente de 53 estudios revisados por pares que examinaron el impacto de la IA en la seguridad del paciente, encontraron que las herramientas de apoyo a las decisiones impulsadas por la IA pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos.

Reducción de errores

Hay muchas formas potenciales en las que la IA podría reducir los costos en la industria de la salud. Algunas de las oportunidades más prometedoras incluyen la reducción de errores de medicación, la asistencia de salud virtual personalizada, la prevención de fraudes y el apoyo a flujos de trabajo clínicos y administrativos más eficientes.

Cómo reducir el costo del cuidado médico

Muchos pacientes piensan en preguntas fuera del horario comercial habitual. La IA puede ayudar a brindar soporte las 24 horas del día a través de chatbots que pueden responder preguntas básicas y brindar recursos a los pacientes cuando la oficina de su proveedor no está abierta. La IA también podría usarse 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.

Mejora de la relación médico-paciente

Una de las principales ventajas 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 recomendado por su proveedor, un algoritmo de IA bien entrenado puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural para identificar qué medicamentos pertenecen al historial médico del paciente.

Cómo proporcionar relevancia contextual

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