Atención sanitaria impulsada por IA: el futuro de la medicina

De hecho, el mercado de la atención sanitaria impulsado por la IA asciende a 14.600 millones de dólares y se prevé que se multiplicará hasta alcanzar los 102.700 millones de dólares en 2028.

En la actualidad, la IA se ha probado con éxito en varios métodos médicos, incluida la identificación rápida de anomalías en exploraciones radiológicas, la interpretación de señales biomédicas complejas para la detección temprana de enfermedades y la facilitación de enfoques de tratamiento personalizados mediante el análisis de información genética.

Lo que depara el futuro es que estas aplicaciones se utilizarán a mayor escala. Se supone que algunos de ellos se democratizarán a nivel del usuario final, mientras que otros se limitarán al nivel de instituto médico y de investigadores.

Exploremos el futuro de las implementaciones de IA en el sector sanitario.

1. Identificación de anomalías en las exploraciones radiológicas

Las radiografías de tórax desempeñan un papel crucial en el diagnóstico de un amplio espectro de problemas relacionados con el corazón y los pulmones. La detección de una irregularidad en una radiografía de tórax puede indicar diversas afecciones, como cáncer y enfermedades pulmonares crónicas.

Una herramienta de inteligencia artificial capaz de distinguir eficazmente entre radiografías de tórax normales y anormales aliviaría significativamente la importante carga de trabajo que enfrentan los radiólogos en todo el mundo.

De hecho, según un informe reciente publicado por la Sociedad Radiológica de América del Norte, los investigadores emplearon una herramienta de inteligencia artificial disponible comercialmente para analizar radiografías de tórax de 1.529 pacientes en cuatro hospitales de la región capital de Dinamarca.

Las radiografías cubrieron casos del departamento de emergencias, pacientes hospitalizados y pacientes ambulatorios. La herramienta de IA clasificó las radiografías en dos grupos: "normales de alta confianza" o "normales sin alta confianza", que representan condiciones normales y anormales, respectivamente.

Como punto de referencia, dos radiólogos torácicos certificados evaluaron las radiografías. En caso de desacuerdo, se consultó a un tercer radiólogo y los tres expertos desconocían los resultados de la IA.

De las 429 radiografías de tórax etiquetadas como normales, la herramienta de IA también clasificó 120 (o el 28%) como normales. Este subconjunto, que representa el 7,8% de todos los rayos X, podría automatizarse de forma segura mediante IA. Lo que es más interesante es que la herramienta de IA demostró una sensibilidad del 99,1% en la detección de radiografías de tórax anormales.

2. Interpretación de señales biomédicas complejas

El análisis de señales biomédicas se refiere al método de recopilación y procesamiento de señales fisiológicas para obtener información valiosa para el diagnóstico y tratamiento médico. Esto implica el uso de diversas técnicas de procesamiento de señales para examinar datos e identificar patrones que indiquen condiciones o enfermedades específicas.

El análisis de señales biomédicas cubre varios tipos de señales, como electrocardiogramas (ECG), electroencefalogramas (EEG) y electromiogramas (EMG). Cada una de estas señales ofrece detalles distintos sobre la condición fisiológica del cuerpo y puede ayudar a diagnosticar un amplio espectro de problemas médicos.

Recientemente, Anumana, Inc. , con sede en Cambridge, MA, EE. UU., ha creado un algoritmo de ECG impulsado por IA diseñado para mejorar la identificación temprana de la amiloidosis cardíaca. Este software impulsado por IA puede interpretar señales de ECG que podrían pasar desapercibidas para los analistas humanos.

Dado el uso generalizado de pruebas de ECG no invasivas, los algoritmos AI-ECG tienen el potencial de llegar a una población de pacientes más amplia en una etapa más temprana de la enfermedad. Actualmente, Anumana se centra en la evolución de este algoritmo hacia un software como dispositivo médico (SaMD), con el objetivo de integrar perfectamente esta solución en los flujos de trabajo clínicos existentes.

Esta innovación AI-ECG también obtuvo la designación de dispositivo innovador de la Administración de Medicamentos y Alimentos de EE. UU. (FDA), lo que garantiza que los pacientes y los proveedores de atención médica puedan acceder a este algoritmo con prontitud.

3. Evaluación de salud mental

En 2021, más de 150 millones de personas en toda la Región Europea de la OMS se enfrentaron a problemas de salud mental.

Desafortunadamente, como en los últimos años se ha visto la exacerbación de esta situación debido a la pandemia de COVID-19, el acceso a servicios esenciales ha disminuido y el aumento del estrés, las circunstancias económicas desfavorables, los conflictos y la violencia han puesto de relieve la delicada naturaleza de los problemas mentales. salud.

Al mismo tiempo, la IA ha marcado el comienzo de una era transformadora en el ámbito de la medicina y la atención sanitaria. Está surgiendo como una herramienta innovadora para orquestar los servicios de salud mental e identificar y monitorear eficazmente los problemas de salud mental tanto a nivel individual como poblacional.

Las herramientas impulsadas por IA aprovechan los datos sanitarios digitalizados, que están disponibles en diversos formatos, como registros médicos electrónicos, imágenes médicas y notas clínicas escritas a mano. Estas herramientas automatizan tareas, brindan apoyo a los médicos y facilitan conocimientos más profundos sobre los intrincados orígenes de trastornos complejos.

Thymia, una startup de salud digital de vanguardia, es un excelente ejemplo de este progreso innovador. Fundada en 2020, Thymia ha sido pionera en un videojuego con inteligencia artificial diseñado para acelerar, mejorar y realizar evaluaciones más objetivas de la salud mental.

Dentro de esta plataforma, se aprovechan las preferencias de los pacientes en cuanto a videojuegos para facilitar el rápido establecimiento de una evaluación de referencia. Posteriormente, la IA profundiza en una multitud de atributos faciales anónimos de vídeos y analiza datos de audio, identificando así la probabilidad y la gravedad potencial de la depresión.

Esta tecnología proporciona capacidades de monitoreo remoto e ininterrumpido tanto a pacientes como a médicos, lo que permite la comprensión en tiempo real de las condiciones y el progreso del tratamiento.

4. Análisis y visualización de datos

El sector sanitario genera un mayor volumen de datos que cualquier otro sector de la economía. Sin embargo, la industria se ha contentado con datos que son sólo "aproximadamente precisos", derivados principalmente de encuestas con un número limitado de participantes.

El análisis y la visualización de datos pueden mejorar la claridad de los vínculos entre pacientes, profesionales, proveedores, pagadores y reclamaciones. Cuando se combina con el aprendizaje automático y los avances de la inteligencia artificial, la visualización permite a los usuarios evitar errores y desorden, al mismo tiempo que identifica rápidamente irregularidades y posibles casos de fraude relacionados con la facturación o las recetas médicas.

Naturalmente, esto no es todo. Basta con echar un vistazo al siguiente ejemplo del mundo real.

Trilliant Health, empresa especializada en análisis predictivo e investigación de mercado, ha presentado SimilarityIndex | Hospitals , una herramienta de visualización de datos de vanguardia que establece puntos de referencia para más de 2000 hospitales en todo Estados Unidos.

La herramienta funciona con SimilarityEngine, una tecnología de aprendizaje automático que permite a los usuarios elegir un hospital de referencia y luego visualizar un grupo de 10 hospitales similares. La visualización viene con filtros que abarcan factores como tasas de reingreso, tasas de mortalidad y puntuaciones de enfermedades adquiridas en el hospital.

Trilliant Health afirma que esta refinada capacidad de evaluación comparativa permite a los líderes de atención médica evaluar los sistemas de salud utilizando estrategias basadas en evidencia, en lugar de depender únicamente de clasificaciones promocionales de los 100 mejores hospitales.

Ya no es ciencia ficción: la IA ya está aquí

Al ser una empresa de desarrollo de IA, hemos estado a la vanguardia de la adopción de la IA en la atención médica. Ya sea una simple automatización de tareas o el procesamiento de un enorme conjunto de datos de evaluación de la salud, hemos visto que la IA hace milagros en el sector de la salud.

La IA es una bendición para los pacientes, los médicos, los hospitales y los investigadores. Y ahora es el momento adecuado para que las instituciones sanitarias identifiquen las áreas de adopción de la IA y se pongan manos a la obra.