Cómo la IA puede ayudar a los profesionales de la salud a desempeñarse mejor: beneficios e historias de éxito
Publicado: 2023-05-27
En comparación con otras industrias, la adopción de la IA en el cuidado de la salud ha sido bastante lenta. No es sorprendente: los datos de atención médica son muy complejos, a menudo no están estructurados y están estrictamente protegidos por normas de privacidad, lo que dificulta el desarrollo de soluciones de IA adecuadas y la capacitación adecuada.
Además de eso, la industria de la salud siempre ha sido relativamente conservadora, y por una buena razón. Los profesionales de la salud son responsables del bienestar y la vida de sus pacientes, por lo que son extremadamente cautelosos con los riesgos de las nuevas tecnologías.
Aún así, la adopción de IA en el cuidado de la salud se está acelerando gradualmente, con la tecnología cada vez más avanzada y mejor ajustada a las barreras de intercambio de datos de la industria. En 2022, la tecnología de inteligencia artificial global en el mercado de la salud se valoró en $ 15.4 mil millones. De 2023 a 2030, se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37,5 %.
En este artículo, repasamos los beneficios más influyentes de la IA en el cuidado de la salud, exploramos diferentes tipos de tecnologías de IA utilizadas en la industria y compartimos las historias de éxito de los profesionales de la salud que ya las han adoptado.
Beneficios de la tecnología de IA en el cuidado de la salud
La inteligencia artificial es un término bastante vago en sí mismo, y numerosas tecnologías interrelacionadas se encuentran bajo su paraguas. Entonces, antes de entrar en las ventajas de integrar la IA en los sistemas de atención médica, determinemos qué tecnologías se utilizan exactamente en este sector.
Más comúnmente, las instalaciones de atención médica y los servicios de tecnología de la salud utilizan el aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, para entrenar algoritmos de IA basados en datos relacionados con la salud y prepararlos para realizar diversas tareas.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) también se aplica ampliamente en la atención médica para comprender el lenguaje humano y, por lo tanto, capacitar a los sistemas impulsados por IA para interpretar documentación, informes, etc. Por último, pero no menos importante, la automatización robótica de procesos (RPA) se utiliza para agilizar los procesos administrativos y clínicos.
Entonces, ¿por qué vale la pena explorar estas tecnologías si trabajas en la industria? Estos tres beneficios más significativos de la IA en el cuidado de la salud lo ayudarán a descubrirlo.
Precisión de diagnóstico mejorada
Según una investigación de 2022 realizada por la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica, solo en los EE. UU. se cometen 7,4 millones de errores de diagnóstico erróneo al año. En 2,6 millones de estos casos, los pacientes se enfrentan a daños que podrían haberse evitado. 370.000 errores adicionales conducen a discapacidades permanentes o muertes.
Estadísticas tan alarmantes demuestran queel diagnóstico erróneo es uno de los problemas más apremiantes en la atención médica moderna, y la inteligencia artificial puede ser una parte importante de la solución.
Los diagnósticos erróneos a menudo ocurren debido a la falta de historial médico de un paciente o a que los profesionales de la salud simplemente están demasiado presionados con numerosos pacientes bajo su cuidado. La tecnología de inteligencia artificial puede analizar años de registros médicos y encontrar información relevante basada en el caso mucho más rápido que los humanos.
Además, ciertas soluciones de IA en el cuidado de la salud pueden detectar enfermedades que amenazan la vida desde el principio, predecir la probabilidad de ciertos resultados del paciente y, por lo tanto, ayudar a los médicos a crear planes de tratamiento precisos de manera más rápida y eficiente.
Atención personalizada al paciente
Una de las mayores ventajas de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud es el rápido intercambio de información entre los profesionales de la salud. Las soluciones de IA pueden monitorear y analizar de manera eficiente los datos del paciente, incluidos los datos del historial médico y el estilo de vida del paciente, lo que libera tiempo a los profesionales para crear planes de tratamiento personalizados.
La IA también se usa en medicina de precisión, lo que significa que sus algoritmos pueden analizar los datos genómicos de un paciente para identificar mutaciones genéticas o biomarcadores y así hacer predicciones sobre la respuesta a ciertos tratamientos. Esto puede ayudar a los proveedores de atención médica a personalizar los planes de tratamiento para pacientes individuales y mejorar los resultados del tratamiento.
Además, las soluciones impulsadas por IA en combinación con IoT (sensores, dispositivos portátiles, etc.) ayudan a los profesionales de la salud a mejorar el monitoreo de pacientes en tiempo real mediante el envío de alertas en caso de cambios o problemas.
Esta última influencia en la atención personalizada es menos obvia, pero la tecnología de inteligencia artificial en el cuidado de la salud se usa para analizar pacientes médicos con síntomas o diagnósticos similares para comprender mejor las correlaciones y los patrones de las condiciones médicas.
Además de mejores respuestas médicas, esto permite a los médicos tener conversaciones informadas y detalladas con los pacientes sobre la naturaleza de sus condiciones y así construir mejores relaciones médico-paciente confiables, lo cual es extremadamente importante para la comodidad emocional del paciente.
Ahorro de costes
El beneficio financiero más evidente del uso de la inteligencia artificial en los hospitales es probablemente la automatización de las tareas administrativas. No requiere inversiones tan costosas como las tecnologías robóticas, pero aun así ayuda a dirigir el tiempo y los recursos de los profesionales hacia la atención del paciente, lo que conduce a mejores resultados para el paciente y mayores ingresos. Sin embargo, eso no es todo.
Los diagnósticos erróneos, la atención inadecuada del paciente y el uso ineficiente de los recursos cuestan dinero a los proveedores de atención médica .Según un informe sobre demandas por mala praxis entre médicos de EE. UU. entre 1992 y 2014, la compensación media por dichas demandas es de unos 329 565 dólares.
Y como establecimos anteriormente, la IA en medicina ayuda a los médicos a crear planes de tratamiento más precisos y efectivos, lo que lleva a mejores resultados para los pacientes y reduce los riesgos de diagnóstico erróneo, mala práctica y menores gastos de compensación.
Ejemplos de IA en el cuidado de la salud
Hay tantas soluciones impulsadas por IA para la industria de la salud que son tendencia en este momento que ha sido realmente difícil destacar solo cinco de ellas. Sin embargo, elegimos las opciones más comentadas, todas las cuales difieren en términos del presupuesto necesario para la implementación pero, sin embargo, vale la pena explorarlas.
Automatización de tareas administrativas y flujo de trabajo
Las soluciones impulsadas por IA se pueden usar para agilizar las tareas administrativas relacionadas con casi todos los aspectos de las operaciones de una organización de atención médica. Solo algunos ejemplos incluyenla automatización de la programación de citas a través de chatbots, facturación médica, clasificación de pacientes, gestión de inventario y gestión de EHR.
Para dar un ejemplo más explícito, analicemos un ejemplo de clasificación de pacientes. Una vez que se han recibido los datos del paciente, la herramienta de IA puede analizar sus síntomas e historial médico previo para determinar la gravedad de su condición y el nivel de urgencia de atención médica. De esta manera, los pacientes en estado crítico pueden marcarse como de alta prioridad y recibir la atención que necesitan antes que los pacientes no críticos.
La IA también se puede utilizar paraautomatizar la transcripción médica , lo que permite a los profesionales de la salud dedicar más tiempo directamente al cuidado del paciente y, por lo tanto, mejorar los resultados y la satisfacción del paciente.
Sistemas de apoyo a la decisión clínica
Los CDSS son sistemas de software complejos que ayudan a los profesionales de la salud a tomar decisiones mediante el análisis de la información del paciente y la elaboración de recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia. Dichos sistemas generalmente se basan en múltiples tecnologías, incluidos los sistemas basados en el conocimiento, los algoritmos ML y los sistemas NLP.
Para darle un ejemplo,DXplain es un CDSS desarrollado por el Hospital General de Massachusetts para ayudar a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos precisos.El sistema compara los datos del paciente con sus datos de conocimiento médico para crear una lista de posibles diagnósticos, recomendaciones para pruebas médicas adicionales y planes de tratamiento adecuados.
auxiliares de enfermeria virtuales
A partir de mayo de 2023, un tercio de las enfermeras estadounidenses planean dejar sus trabajos. Naturalmente, esto conducirá a unaescasez de enfermeras aún peor, que la industria ha enfrentado desde la pandemia.Los asistentes de enfermería virtuales, que a menudo combinan tecnologías como ML, NLP, visión por computadora y funcionalidad de procesamiento de datos, podrían ser la solución adecuada para este desafío.
Esta herramienta impulsada por IA, generalmente una aplicación, puede comunicarse con los pacientes a través de chatbots basados en NLP, obtener información sobre los síntomas y brindar orientación sobre la estrategia de tratamiento, especialmente cuando se trata de afecciones crónicas.
Dichas aplicaciones también pueden monitorear la condición de un paciente de forma remota, verificar el cumplimiento del plan de tratamiento y alertar al profesional de la salud cuando se requiere atención directa. Además de reducir la carga de trabajo extrema con la que tienen que lidiar los trabajadores de la salud, los asistentes de enfermería virtuales pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana y ayudar a las instalaciones de atención médica a reducir costos mientras mejoran los resultados de los pacientes.
Uno de los excelentes ejemplos de esta tecnología esCare Angel .Este asistente de enfermería virtual se puede conectar a un dispositivo habilitado para voz como Amazon Echo o Google Home para interactuar con pacientes con enfermedades crónicas y así mejorar su calidad de atención.
Además de brindar apoyo a los pacientes y sus cuidadores, el asistente recopila información y datos valiosos para los profesionales de la salud y los ayuda a aumentar la efectividad de sus planes de atención.
Análisis de imágenes médicas
No importa qué tan calificado esté el médico, siempre existeel riesgo de error humano al leer los escaneos de los pacientes.Además, ciertos signos son simplemente demasiado pequeños para ser detectados por el ojo humano, y es por eso que tiene sentido obtener una segunda opinión de las herramientas de IA ymejorar la precisión del diagnóstico .
Por ejemplo, hace unos años, Fujifilm SonoSite desarrolló un sistema de ultrasonido impulsado por IA llamado SonoSite Synchronicity .Utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar imágenes de ultrasonido en tiempo real, proporciona mediciones de diferentes estructuras anatómicas y ayuda a los trabajadores de la salud a realizar diagnósticos más precisos.
La compañía continúa mejorando el producto y actualizándolo para satisfacer las necesidades de los profesionales médicos que trabajan en la primera línea de la medicina.
Además de diagnósticos mejorados, los algoritmos de IA pueden identificar patrones en diferentes imágenes médicas, ayudar a los médicos a predecir la respuesta de un paciente al tratamiento y brindar otros conocimientos valiosos sobre la naturaleza de ciertas afecciones.
Cirugía robótica asistida por IA
[Fuente: ohcare.com]
La razón por la que los centros de salud están adoptando esta tecnología radica en el hecho de que la robótica mejorada con inteligencia artificial es simplemente más precisa en comparación con las prácticas quirúrgicas tradicionales.
Los robots impulsados por IA pueden programarse y entrenarse para realizar movimientos perfectamente precisos, lo que es especialmente útil cuando se realizan cirugías peligrosas, como las neurológicas. Por ejemplo, latécnica quirúrgica da Vinci se usa a menudo para realizar procedimientos mínimamente invasivos, como la cirugía laparoscópica.
Por cierto, no excluye a los cirujanos humanos del proceso. De hecho, el sistema involucra un brazo robótico equipado con herramientas quirúrgicas y una cámara, que está completamente controlado por un cirujano que opera una consola.
En general, el enfoque de cirugía robótica asistida por IA reduce el riesgo de error humano , mejora la seguridady, en algunos casos, inclusoconduce a una recuperación más rápida, ya que la cirugía robótica suele ser mínimamente invasiva.
Historias de éxito de la vida real sobre el uso de IA en el cuidado de la salud
Debido a los múltiples desafíos de la IA relacionados con la seguridad de los datos, el sesgo y la falta de transparencia, el campo de la salud ha sido extremadamente cauteloso a la hora de adoptar la inteligencia artificial. Sin embargo, con las tecnologías cada vez más avanzadas y adaptadas a industrias específicas, cada vez más instalaciones de atención médica adoptan la IA para mejorar los resultados del tratamiento.
Aquí haytres historias inspiradoras de instalaciones médicas y empresas de tecnología de la salud que utilizan con éxito la inteligencia artificial en beneficio de los pacientes.
Clínicas húngaras utilizan IA para detectar cáncer de mama
Como ocurre con cualquier enfermedad, cuanto antes se detecte el cáncer de mama, más posibilidades tendrán las pacientes de recuperarse. Sin embargo, como estima el Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU., alrededor del 20 por ciento de los casos de cáncer de mama no se detectan durante las mamografías de detección. Naturalmente, esto ejerce aún más presión sobre los médicos, específicamente los radiólogos, que están inundados de pacientes. Y una vez más, la IA puede venir al rescate.
En 2021, cinco hospitales y clínicas en Hungría, que realizan más de 35 000 exámenes de detección cada año, adoptaron sistemas de inteligencia artificial para ayudar a detectar signos de cáncer de mama que podrían haberse pasado por alto.
El sistema de detección fue desarrollado por Kheiron Medical Technologies , una empresa de software de IA.Los creadores enviaron millones de mamografías a la IA y contrataron a radiólogos para que enseñaran el algoritmo a detectar crecimientos cancerosos mediante el análisis de formas, ubicaciones y densidad.
Después de probar el modelo en más de 275,000 casos de cáncer de mama, la compañía afirmó que la tecnología de inteligencia artificial puede detectar el cáncer al menos tan bien como el segundo lector de escaneos. Además, las pruebas adicionales revelaron que la IA identificó más tumores malignos que los humanos, lo que aumentó la tasa de detección en un 13 %.
Desde 2021 y hasta marzo de 2023, en cinco sitios de MaMMa Klinika en Hungría que utilizan la IA, se han confirmado 22 casos de IA que detectaron cáncer que los radiólogos no detectaron, y se están revisando más casos.
En su entrevista con The New York Times, el Dr. Andras Vadaszy, director de la cadena de clínicas, dice: “Si este proceso salvará una o dos vidas, valdrá la pena”.
Compañía danesa que ayuda a los despachadores del 911
Si una persona colapsa por un paro cardíaco repentino (SCA), sus posibilidades de sobrevivir disminuyen un 10% cada 60 segundos sin RCP o desfibrilación. Por eso es fundamental no esperar a que llegue la EMT sino prestar la ayuda necesaria inmediatamente con instrucciones de un despachador. La pregunta es, ¿cómo se puede reconocer a SCA a través de una llamada telefónica?
Este problema desencadenó la creación deCorti AI , un programa construido por la empresa danesa Corti SA que ha transformado las consultas de los pacientes a través de la inteligencia artificial.
Inicialmente, utilizó el aprendizaje automático para analizar las palabras de la persona que llama y el ruido en la línea. El algoritmo fue probado en más de 150.000 llamadas. Como resultado, el software detectó paros cardíacos correctamente en el 93 % de los casos, en comparación con el resultado del 73 % que mostraron los despachadores humanos. Además, el programa llegó a esta conclusión más de 30 segundos antes. Gracias a esto, los despachadores pudieron guiar rápidamente a la persona que llama a través de la realización de RCP.
Después de probar con éxito la IA, Corti SA realizó pruebas a gran escala con llamadas en vivo en países de todo el mundo. También comenzaron a trabajar en la capacitación del sistema para detectar otras condiciones críticas.
En 2021, la startup recaudó $ 27 millones en fondos de la serie A para mejorar las consultas de los pacientes. Hoy en día, el programa de IA continúa ayudando a los trabajadores de la salud con apoyo en la toma de decisiones en tiempo real escuchando, transcribiendo, guiando y codificando encuentros con pacientes de todo tipo.
Los hospitales de la Universidad de Duke luchan contra la sepsis
Según Global Sepsis Alliance, la sepsis afecta a entre 47 y 50 millones de personas al año, y no solo en los países en desarrollo. En los EE. UU., la sepsis provoca más muertes que las sobredosis de opioides, el cáncer de próstata y el cáncer de mama combinados cada año. Además de eso, casi uno de cada tres pacientes que mueren en un hospital tiene sepsis, que comienza a desarrollarse antes de que llegue en el 87% de los casos.
Al mismo tiempo, si bien las muertes por sepsis se pueden prevenir con un diagnóstico rápido, puede ser difícil de detectar ya que sus síntomas son comunes para otras enfermedades. Es por eso que en noviembre de 2018, el departamento de emergencias del Sistema de Salud de la Universidad de Duke lanzó la primera versión de Sepsis Watch , una herramienta de aprendizaje profundo creada para ayudar a los profesionales de la salud a detectar los primeros signos de la enfermedad.
El equipo, que involucró a médicos y enfermeras en el proceso, tardó 3,5 años en fabricar este producto. Entrenaron el modelo de IA con más de 32 millones de puntos de datos de más de 42 000 casos de pacientes hospitalizados. Como resultado, esta aparentemente simple aplicación para iPad revisa los datos de los pacientes cada hora para determinar la probabilidad de que desarrollen sepsis y señala los casos de alto riesgo.
En los años siguientes, el equipo ha estado mejorando y probando Sepsis Watch en las instalaciones de tres hospitales de Duke. Uno de los mayores desafíos de implementar nuevas herramientas de IA no es el desarrollo técnico sino la integración social.
Integrar la innovación en el flujo de trabajo diario de los médicos a través de nuevas pautas de comunicación, materiales de capacitación y adaptarse a la política del lugar de trabajo requiere una enorme cantidad de esfuerzo. Y aunque todavía queda un largo camino por recorrer antes de que Sepsis Watch pueda generalizarse, el hecho de que se esté probando en entornos hospitalarios reales lo convierte en un proyecto muy prometedor.
El futuro de la IA y el ML en el cuidado de la salud
El futuro de la IA en la medicina no es tan difícil de predecir, al menos parcialmente. Después de todo, las tecnologías que hemos mencionado en este artículo aún no se han adoptado ampliamente y es probable que se queden con nosotros, aunque sea en una forma más evolucionada.
Las áreas más prometedoras para que las soluciones de IA formen parte incluyen la medicina de precisión, el descubrimiento de fármacos, el tratamiento remoto de pacientes, la cirugía robótica, el análisis de imágenes y una gestión más eficiente de los sistemas EHR. En otras palabras, el futuro de la IA en el cuidado de la salud no tiene nada de lo que no haya oído hablar antes.
Sin embargo, hay un aspecto de la adopción de inteligencia artificial que muchas organizaciones de atención médica pasan por alto: nuestro enfoque para el desarrollo y la implementación de sistemas de IA en atención médica. Esto es lo que dice al respecto el Dr. Gianrico Farrugia, presidente y director ejecutivo de Mayo Clinic , que atiende a más de 1,4 millones de pacientes cada año:
“El modelo de tubería tradicional se basa en una serie lineal de puntos, desde la aparición de nuevas ideas hasta convertirlas en productos independientes que los proveedores y los pacientes luego pueden usar. En cambio, un enfoque de plataforma se basa en un ecosistema continuo de colaboración. Necesitamos reunir a proveedores, empresas de dispositivos médicos, nuevas empresas de tecnología de la salud, pacientes y pagadores para cocrear soluciones integradas a través de plataformas digitales, basadas en datos longitudinales de pacientes y algoritmos que continúan aprendiendo con el tiempo”.
Además, el Dr. Gianrico Farrugia destaca la importancia de proteger la privacidad y la seguridad de los datos confidenciales de los pacientes al adoptar la tecnología de IA mediante el uso de una infraestructura de datos federada.
“En lugar de enviar datos a modelos de IA, llevamos los modelos de IA a los datos no identificados, creando una 'pared de vidrio' que brinda a los colaboradores externos acceso a los resultados sin que los datos salgan de la plataforma.
Ahorro de costos Las soluciones de IA en el cuidado de la salud pueden conducir a
En la sección sobre beneficios, ya mencionamos que las soluciones de IA pueden ayudar tanto a los centros de salud como a los pacientes a ahorrar dinero. Pero, ¿de cuánto ahorro de costos estamos hablando realmente?
Según un documento de 2023 sobre el impacto potencial de la IA en el gasto en atención médica, una adopción más amplia de la IA podría generar ahorros del 5 % al 10 % en el gasto en atención médica de EE. UU. Esto se traduce aproximadamente en $ 200 mil millones a $ 360 mil millones anuales en dólares de 2019 dentro de los próximos cinco años.
Los ahorros de costos mencionados cubren hospitales, aseguradoras de salud y pagadores privados. Los hospitales, por ejemplo, podríanahorrar entre un 4 % y un 11 % de sus costos totales , principalmente a través de la optimización de las operaciones clínicas y administrativas impulsada por la IA.En cuanto a los pagadores privados, podrían ahorrar entre un 7% y un 9% de su gasto total.
También hay beneficios relacionados con las finanzas para los hospitales que son más difíciles de calcular pero que, sin embargo, son extremadamente importantes. Los sistemas de salud de todo el mundo se enfrentan a una crisis, con hospitales que reducen la cantidad de servicios cruciales como la atención hospitalaria o cierran por completo.
Además, muchos centros de atención médica están luchando contra la escasez de personal, que empeoró durante la pandemia de COVID-19. Las soluciones de IA pueden ser una forma para que los hospitales y las clínicas automaticen las tareas de procedimiento y liberen a sus profesionales de la salud para que se concentren en el tratamiento del paciente, que es de suma importancia.
Junto con las herramientas de optimización de recursos impulsadas por IA, la automatización de la atención podría ayudar a los hospitales a tratar a más pacientes con la misma cantidad de personal, brindar una mejor experiencia al paciente y, por lo tanto, aumentar los ingresos.
Conclusión
Con la creciente prevalencia de enfermedades crónicas, estilos de vida cambiantes y avances tecnológicos en la industria, la atención médica moderna se enfoca en la atención preventiva y el diagnóstico temprano para cumplir con las expectativas de los pacientes. Y el papel de los algoritmos de IA y ML es crucial para tal enfoque, sin mencionar los beneficios financieros que pueden brindar a los proveedores de atención médica.
Comprensiblemente, invertir en robótica y otras tecnologías complejas puede costar una cantidad de dinero imposible para las instalaciones de atención médica pequeñas o con fondos insuficientes. Sin embargo, un proyecto de IA destinado a automatizar tareas administrativas o integrar asistentes de enfermería virtuales puede ser más que realista, especialmente si lo entrega una empresa de subcontratación con una tarifa razonable.
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