Integración de IA en soluciones de software para el cuidado de la salud: beneficios y casos de uso

La inteligencia artificial se ha abierto camino lenta pero constantemente en casi todos los aspectos de la industria de la salud. Hoy en día, no hay duda de que estas tecnologías están cambiando las reglas del juego: la IA en el cuidado de la salud ayuda a descubrir y probar nuevos medicamentos, detectar signos de enfermedades que pasan desapercibidos para los humanos e incluso hace posible lo imposible, como permitir cirugías remotas.

Además, la IA es una parte integral de la simplificación de las tareas diarias relacionadas con la atención médica y, por lo tanto, facilita un poco la vida de los profesionales de la salud. La pregunta es, ¿cómo pueden las organizaciones de atención médica comenzar a aprovechar este poder y hacer que la IA sea parte de sus operaciones? De eso se trata este artículo.

Aquí, exploramos los beneficios, los casos de uso y los ejemplos inspiradores de las soluciones médicas de inteligencia artificial, lo guiamos a través del proceso de integración y compartimos consejos sobre cómo trabajar con inteligencia artificial basados ​​en nuestra propia experiencia.

Beneficios de integrar IA en el software de atención médica

[Fuente: Statista]

Según datos de Statista, el mercado global de IA para el cuidado de la salud tendría un valor de casi $ 188 mil millones para 2030, con un crecimiento del 37 por ciento CAGR de 2022 a 2030. Analicemos los beneficios de la IA en el cuidado de la salud que han llevado a cifras tan asombrosas.

Diagnóstico mejorado y precisión del tratamiento.

Una de las mayores ventajas de los algoritmos impulsados ​​por IA es que pueden ayudar a analizar de forma rápida y precisa grandes cantidades de datos médicos, como registros de pacientes, imágenes médicas y resultados de pruebas en tiempo real. Esto lleva a detectar patrones y anomalías que, o bien toman mucho más tiempo cuando los realizan los humanos, o pasan completamente desapercibidos sin la participación de la IA.

La inteligencia artificial ayuda a los profesionales de la salud (HCP) a aplicar un enfoque proactivo y brindar un tratamiento oportuno y preciso a sus pacientes, predecir y prevenir emergencias y reducir los casos de diagnóstico erróneo.

Los profesionales médicos son bastante optimistas acerca de la tecnología. Por ejemplo, una encuesta de 2022 realizada por la Sociedad Europea de Radiología habló con 185 radiólogos que trabajan con algoritmos basados ​​​​en IA para diagnosticar pacientes. La mayoría (75,7%) de ellos estuvo de acuerdo con la confiabilidad general de los algoritmos.

Atención personalizada al paciente

Idealmente, cada paciente debe ser tratado teniendo en cuenta su historial médico único, experiencia, datos genéticos, estilo de vida y otra información.

AI, en combinación con otras tecnologías, puede analizar estos datos en tiempo real. Como resultado, permite un enfoque personalizado de la atención y ayuda a encontrar las mejores soluciones posibles de diagnóstico y tratamiento para pacientes específicos. Esto conduce a mejores resultados para los pacientes y reduce las posibilidades de readmisión.

Si bien los pacientes aún se muestran cautelosos sobre el uso de la IA por parte de los profesionales médicos, muchos de ellos creen que esta tecnología puede resolver ciertos problemas en la industria. Por ejemplo, la encuesta del Pew Research Center de 2023 mostró que el 51 % de los adultos estadounidenses que ven los prejuicios étnicos en la atención médica como un problema creen que la IA los reducirá. La misma investigación reveló que el 65 % de los adultos de EE. UU. quieren que se utilice IA en sus exámenes de detección de cáncer.

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Ahorro de costes

Si bien la toma de decisiones complejas depende únicamente de los profesionales de la salud, la IA puede liberarlos de ciertas tareas repetitivas de rutina. Esto incluye el trabajo administrativo como la programación de citas, el registro de pacientes, el procesamiento de facturas y otros trámites, etc. La automatización de estas operaciones ayuda a las organizaciones de atención médica a reducir los costos administrativos y operativos.

Además, esto libera el tiempo de los HCP para la atención al paciente. Por ejemplo, según investigaciones recientes, en Europa se estimó que solo el 50% del tiempo de trabajo de un médico se dedicaba a tratar pacientes, y el otro 50% se ocupaba de tareas administrativas. Se prevé que la implementación de la IA en el cuidado de la salud aumente el tiempo dedicado a los pacientes en un 20 %. Naturalmente, esto puede conducir a una mayor satisfacción del paciente y, por lo tanto, a un aumento de los ingresos.

Además, las soluciones de modelado predictivo y análisis impulsados ​​por IA pueden optimizar la asignación de recursos en las organizaciones de atención médica. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos y en tiempo real para optimizar la programación del personal y el flujo de pacientes, mejorar la previsión de la demanda y agilizar la gestión de inventario.

Casos de uso de inteligencia artificial en software sanitario

Si bien hay una gran cantidad de casos en los que la inteligencia artificial se puede utilizar para beneficiar a la industria, la mayoría de las aplicaciones de IA en el cuidado de la salud se pueden dividir aproximadamente en cuatro categorías. Estos son atención al paciente, diagnóstico e imágenes médicas, investigación y desarrollo, y gestión. Entremos en cada uno de estos grupos de casos de uso.

Diagnóstico e imágenes médicas

La inteligencia artificial actualmente está dando forma al futuro de los diagnósticos y las imágenes médicas, y está aumentando las capacidades humanas a través de algoritmos avanzados. La IA en el software de atención médica ayuda a los profesionales de la salud a interpretar datos complejos de manera rápida y precisa y, por lo tanto, a tomar decisiones médicas más eficientes y a reducir los errores médicos.

Aquí hay una lista detecnologías de IA típicas utilizadas para diagnósticos e imágenes médicas :

• Aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y, por lo tanto, identificar relaciones complejas entre datos clínicos, síntomas y resultados de enfermedades, lo que ayuda a hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones de diagnóstico.
• Aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales y ayuda a los HCP con tareas como analizar imágenes médicas, incluidas radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas.
• Técnicas de PNL para interpretar el lenguaje humano y analizar registros médicos, notas clínicas, trabajos de investigación, etc. para extraer información relevante.
• Sistemas expertos para simular la experiencia humana en dominios específicos al proporcionar a los HCP conocimientos médicos relevantes y pautas clínicas
• Técnicas de razonamiento probabilístico para calcular probabilidades y evaluar la probabilidad de varios diagnósticos.
• Sistemas de soporte de decisiones impulsados ​​por IA para ayudar a los médicos a tomar decisiones de diagnóstico basadas en datos en tiempo real como el historial del paciente, los síntomas, los resultados de las pruebas y la investigación médica.

Es importante tener en cuenta que es poco probable que la IA reemplace a los humanos, y las decisiones finales siguen siendo responsabilidad de los profesionales médicos. Sin embargo, el uso de IA por parte de los profesionales de la salud conduce a diagnósticos más rápidos y precisos. Por ejemplo, en uno de nuestros artículos, compartimos una historia de cómo las clínicas húngaras adoptaron sistemas de inteligencia artificial para ayudar a detectar signos de cáncer de mama que los médicos podrían haber pasado por alto.

Atencion al paciente

Cuando se trata de atención al paciente, las tecnologías de IA se utilizan principalmente para mejorar la prestación de servicios de atención médica y la coordinación de la atención, así como para mejorar las experiencias de los pacientes. También ayudan a los proveedores de atención médica a adoptar un enfoque más proactivo y centrado en el paciente.

Las soluciones de software impulsadas por IA comunes para la atención al paciente incluyen :

• Asistentes de salud virtuales con tecnología de inteligencia artificial y PNL que brindan a los pacientes apoyo y orientación de atención médica personalizados.Por lo general, pueden responder preguntas, proporcionar evaluaciones de síntomas, ofrecer recordatorios de medicamentos y conectar a los usuarios con los profesionales de la salud.
• Soluciones de monitoreo remoto de pacientes que usan algoritmos de ML y permiten a los HCP rastrear de forma remota los signos vitales, los síntomas y la adherencia a la medicación de los pacientes, e intervenir cuando sea necesario
• Software de administración de medicamentos destinado a ayudar en la reconciliación de medicamentos, el control de la adherencia y las recomendaciones personalizadas de medicamentos
• Soluciones de detección y prevención de caídas que se utilizan en combinación con sensores, dispositivos portátiles o tecnologías basadas en cámaras para detectar caídas o cambios en los patrones de movimiento.Estos sistemas suelen ser adoptados por los cuidadores o los servicios de emergencia.
• Plataformas de gestión de enfermedades crónicas creadas para ayudar a los pacientes con enfermedades crónicas al proporcionar planes de atención personalizados, monitoreo de síntomas y herramientas de autogestión.

Al aprovechar el poder de las tecnologías de IA, los proveedores de atención médica pueden brindar atención proactiva y centrada en el paciente, lo que genera mejores resultados y mejora el bienestar general del paciente.

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Gestión

La automatización de tareas administrativas y otras tareas repetitivas es una de las formas más fáciles para que una organización de atención médica comience un viaje de integración de IA. Estas soluciones generalmente están relacionadas con procesos operativos en lugar de la atención al paciente, pero aun así, pueden ayudar a ahorrar dinero y aumentar la calidad de los servicios.

Algunas de lassoluciones de software impulsadas por IA más ampliamente adoptadas utilizadas en la gestión de la atención médica incluyen :

• Plataformas de gestión del ciclo de ingresos que ayudan a automatizar y optimizar la facturación, la codificación y el procesamiento de reclamaciones, e identificar posibles fugas de ingresos
• Soluciones de gestión de la cadena de suministro destinadas a optimizar los niveles de inventario, reducir costos y garantizar la disponibilidad oportuna de suministros críticos.En este caso, los algoritmos de IA analizan los datos históricos y los patrones de demanda, pronostican las necesidades de suministro y automatizan los procesos de adquisición.
• Servicios de detección y prevención de fraudes que aprovechan los algoritmos de IA para analizar patrones y anomalías en los datos de reclamos, el comportamiento del proveedor y las prácticas de facturación, y marcar actividades sospechosas
• Soluciones de optimización de flujos de trabajo que ayudan a automatizar tareas rutinarias y agilizar procesos, principalmente a través de la Automatización Robótica de Procesos (RPA).Esta tecnología puede cubrir la programación de citas, el procesamiento de documentación, etc.
• Plataformas predictivas de asignación de personal y recursos que utilizan algoritmos de IA para analizar datos históricos de pacientes, tasas de admisión y patrones de programación del personal para predecir futuros volúmenes de pacientes y optimizar los niveles de personal, así como administrar los recursos de manera eficiente

Investigación y desarrollo

Dado que los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos médicos, naturalmente, no solo los utilizan los centros de atención médica, sino también los investigadores. Las herramientas impulsadas por IA permiten a los científicos revisar rápidamente conjuntos de datos masivos e identificar patrones que aceleran los descubrimientos médicos. Las tecnologías de IA ayudan con las siguientes tareas relacionadas con la investigación :

• Minería y análisis de datos , en cuyo caso la IA se utiliza para procesar datos de atención médica como EHR, datos genómicos, ensayos clínicos y literatura científica.Esto ayuda a los investigadores a comprender mejor los mecanismos de la enfermedad y a encontrar soluciones mucho más rápido.
• Análisis genómico , donde se utilizan algoritmos de IA y ML para analizar e interpretar secuencias de ADN, predecir riesgos de enfermedades y mejorar la medicina personalizada
• Descubrimiento y desarrollo de fármacos , que se ha vuelto más fácil gracias a los algoritmos de IA y ML que analizan datos sobre estructuras moleculares, predicen interacciones entre fármacos y objetivos e identifican compuestos con las propiedades deseadas.
• Optimización de ensayos clínicos , en cuyo caso la IA ayuda con la optimización del diseño y la ejecución de ensayos clínicos.Para ser más específicos, los algoritmos de ML pueden identificar participantes de ensayos adecuados, predecir las respuestas de los pacientes y optimizar los protocolos de los ensayos.

El uso de IA para estos fines contribuye al avance de la medicina basada en evidencia, la atención personalizada y la evolución general de los sistemas de atención médica.

Ejemplos de IA en software sanitario

Es mucho más fácil comprender cómo funciona todo esto con casos de la vida real, por lo que, para cada categoría, hemos seleccionado un ejemplo de cómo las empresas de tecnología de la salud y las organizaciones de atención médica están utilizando la IA en el software de atención médica.

Imágenes médicas: Butterfly Network

Como probablemente sepa, las imágenes por ultrasonido son una herramienta de diagnóstico segura, no invasiva y no radiativa que permite a los profesionales de la salud obtener imágenes del interior del cuerpo a través de ondas sonoras. Sin embargo, el equipo que se utiliza para la ecografía suele ser muy caro y demasiado grande para utilizarlo fuera de los centros sanitarios.

Es por eso que una empresa médica, Butterfly Network, creó el Butterfly iQ, un generador de imágenes portátil de cuerpo entero, que los profesionales de la salud pueden transportar casi tan fácilmente como un estetoscopio.

El Butterfly iQ se basa en un transductor de ultrasonido basado en semiconductores. El dispositivo tiene miles de pequeños sensores de ultrasonido, lo que le permite generar imágenes de alta resolución en tiempo real y enviarlas directamente a un teléfono inteligente o tableta conectados.

En cuanto al componente de IA de la tecnología, Butterfly iQ está mejorado con algoritmos de IA que mejoran la calidad de la imagen, optimizan la configuración y ayudan con la interpretación de la imagen y la detección de anomalías. Además, el producto aprovecha la computación en la nube, que permite el almacenamiento, la colaboración y el análisis de datos.

Atención al paciente: Wellframe

Una de las tareas que debe abordar la atención médica moderna es el empoderamiento del paciente, lo que significa que el sistema debe permitir que quienes están bajo su cuidado asuman un papel activo en la gestión de su salud. Wellframe es un servicio que tiene como objetivo hacer precisamente eso.

Esta plataforma de gestión de salud digital ayuda a los profesionales de la salud a brindar atención personalizada, interactiva y basada en datos a sus pacientes. Para lograr esto, sus creadores combinaron aplicaciones móviles, IA y servicios de gestión de la atención.

La aplicación móvil de Wellframe para pacientes es básicamente un compañero de salud digital con características que permiten apoyo y orientación. La funcionalidad incluye planes de atención personalizados, recordatorios de toma de medicamentos, seguimiento de síntomas, contenido educativo, servicios de telesalud, mensajería segura con HCP y alertar a estos últimos en caso de situaciones de alto riesgo.

El equipo de Wellframe también utiliza IA para el desarrollo de software de atención médica. Los algoritmos de IA aquí se utilizan para analizar datos de pacientes como registros de salud y crear planes de atención personalizados. También ayudan a detectar patrones, riesgos potenciales y fallas en el tratamiento, y brindan información y recomendaciones en tiempo real a pacientes y profesionales de la salud.

Obtenga más información: Cómo la IA puede ayudar a los profesionales de la salud a desempeñarse mejor: beneficios e historias de éxito

Gestión: épica

El último ejemplo aquí es bien conocido por la mayoría de las personas en la industria de la salud. Epic es un sistema de registros de salud electrónicos (EHR) que se usa ampliamente para administrar la información del paciente y optimizar los flujos de trabajo en las organizaciones de atención médica.

La funcionalidad de Epic permite a los profesionales de la salud trabajar fácilmente con el registro, la documentación y los gráficos de los pacientes, realizar pedidos de pruebas y medicamentos, coordinar la atención y más.

Entonces, ¿cuál es el papel de la IA en el desarrollo de software para el cuidado de la salud de Epic? La plataforma aprovecha la inteligencia artificial para el análisis predictivo para identificar patrones en grandes cantidades de datos de pacientes. De esta forma, los algoritmos de IA pueden predecir los resultados de los pacientes, detectar riesgos y complicaciones y permitir que los HCP intervengan de manera proactiva cuando sea necesario.

Epic también utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de voz para analizar datos no estructurados, como notas clínicas y documentación, y extraer información valiosa y patrones necesarios para la toma de decisiones. Los profesionales de la salud que utilizan Epic no solo pueden gestionar pacientes individuales, sino también respaldar las iniciativas de gestión de la salud de la población.

El equipo de Mind Studios también considera que Epic es increíblemente útil: de hecho, lo usamos cuandocreamos soluciones compatibles con HIPAA para nuestros proyectos de atención médica, incluidos los que involucran tecnología de IA.

Descubrimiento de fármacos: AlphaFold

Según Bloomberg, llevar un nuevo medicamento al mercado generalmente ha costado casi $ 3 mil millones, y alrededor del 90% de los medicamentos experimentales fallan. AlphaFold, un modelo de IA desarrollado por DeepMind, ha acelerado y simplificado significativamente el proceso al predecir la estructura 3D de las proteínas, lo cual es esencial para comprender cómo van a interactuar con el cuerpo humano.

En pocas palabras, muchas enfermedades son provocadas por proteínas que se comportan de manera anormal. Predecir la estructura 3D de las proteínas ayuda a los investigadores a determinar posibles objetivos farmacológicos, reducir las moléculas que podrían interactuar con las proteínas y diseñar fármacos para atacar enfermedades.

Así es como funciona. En primer lugar, AlphaFold se capacita con grandes cantidades de datos sobre proteínas de bases de datos disponibles, investigaciones científicas y otras fuentes. DeepMind entrena el modelo utilizando técnicas de aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales.

Luego, el modelo se usa para predecir la estructura 3D de la proteína y determinar cómo se pliega a través de algoritmos complejos y métodos computacionales. Su proceso de refinamiento iterativo ayuda a aumentar la precisión de las predicciones.

Otro papel importante de AlphaFold en el cuidado de la salud es que contribuye a la creación de una base de datos integral de estructuras de proteínas, que no solo puede impulsar el descubrimiento de fármacos, sino también mejorar nuestro conocimiento de las enfermedades y la biología en general.

Cómo integrar soluciones de IA en el software de atención médica

Si es una organización de atención médica que ya tiene software existente, podría tener más sentido financiero invertir en la integración de una solución de IA lista para usar en lugar de crear un nuevo producto desde cero. Eso es exactamente en lo que queremos centrarnos en esta sección.

El proceso de integración de la IA es complejo en cualquier campo. Sin embargo, fusionar el software de IA y el de atención médica puede ser especialmente desafiante debido a las numerosas regulaciones de seguridad y privacidad de datos que deben tenerse en cuenta. Estos seis pasos lo ayudarán a comprender mejor cómo hacerlo de la manera más eficiente posible.

Paso 1. Defina las necesidades de su organización de atención médica

Lo primero que debe hacer cuando ha decidido buscar opciones de integración de IA es identificar los objetivos de este proyecto. ¿Qué planea lograr con las soluciones de IA? ¿Qué procesos desea automatizar y mejorar? ¿Cómo beneficiará a su organización? ¿Y qué presupuesto puedes destinar al proyecto?

Responder estas preguntas lo ayudará a asegurarse de que la idea sea válida y, al final, tendrá una lista de requisitos para las soluciones de IA y el equipo que las implementará.

Paso 2. Encuentra desarrolladores confiables para implementar la solución

La experiencia y los conocimientos pertinentes son de vital importancia cuando se busca un socio para integrar soluciones de IA en las operaciones de una organización de atención médica.

Los proveedores de servicios de hardware y software deben comprender las reglamentaciones, los estándares y los desafíos únicos de la industria de la salud. Por lo tanto, no dude en evaluar la experiencia de sus socios potenciales durante las entrevistas técnicas y comuníquese con sus clientes anteriores para obtener más información sobre su experiencia y enfoque de trabajo.

Paso 3. Elija la solución de IA adecuada

Existen numerosas opciones para herramientas y tecnologías de IA. La elección aquí depende del tipo de datos que planee procesar y su disponibilidad, los requisitos técnicos de la solución de IA, su cumplimiento con las regulaciones y el costo.

Ya sea que planee crear una solución de inteligencia artificial desde cero o integrar una lista para usar con algunos ajustes, le sugerimos que tome la decisión con su socio experimentado en implementación de IA.

Paso 4. Plan para la integración

El éxito de su proyecto de IA depende directamente de la calidad y cantidad de los datos en los que va a entrenar los algoritmos de IA. Por lo tanto, uno de los pasos cruciales en la preparación para la integración implica recopilar y analizar los datos.

Según el problema que abordará el algoritmo, los datos pueden incluir imágenes médicas, transcripciones médicas, EHR, datos de dispositivos portátiles, etc.

También es esencial asegurarse de que la solución de IA seleccionada cumpla con los requisitos y estándares regulatorios como HIPAA y GDPR.

Paso 5. Entrene, pruebe e implemente la solución

Una vez que los datos estén listos, puede comenzar a entrenar la solución de IA y probar qué tan precisos son los resultados que genera. Si bien los principales colaboradores de este proceso son los ingenieros, asegúrese de involucrar también a los profesionales de la salud que trabajarán con la solución en el futuro, ya que son ellos los que necesitan validar la eficacia del algoritmo.

Después de validar el modelo de IA, el equipo puede implementarlo y su equipo interno puede comenzar a integrarlo en el flujo de trabajo de la organización.

Paso 6. Monitoree y perfeccione su sistema de IA para el cuidado de la salud

El proyecto no termina una vez que se implementa la solución: los proyectos de inteligencia artificial, especialmente en el cuidado de la salud, requieren monitoreo y mejora constantes.

Este proceso implica recopilar comentarios de los usuarios (en este caso, principalmente profesionales médicos y pacientes), analizar el impacto de las soluciones en el desempeño de la organización de atención médica y refinar la IA para garantizar los resultados deseados.

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Consejos de Mind Studios sobre la implementación de la tecnología de IA en el cuidado de la salud

El proceso que hemos descrito anteriormente puede parecer bastante sencillo. Sin embargo, la implementación de proyectos de IA en el cuidado de la salud conlleva ciertos desafíos y no siempre sale según lo planeado, simplemente debido a la naturaleza compleja tanto de la tecnología como de la industria. Aquí hay algunos consejos de nuestro equipo que pueden ayudarlo a garantizar el éxito de su idea.

Sea consciente de los desafíos de la IA

Si bien la inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la industria de la salud, es fundamental que cualquiera que adopte la tecnología sea consciente y aborde sus inconvenientes y desafíos. Si bien los modelos de IA reducen el riesgo de error humano, se han entrenado con datos creados por humanos y, por lo tanto, a menudo pueden estarsesgados .

Por ejemplo, imagine que los datos históricos de una clínica muestran que es menos probable que cierto grupo racial busque atención médica. Dado que un algoritmo de IA se entrena con esos datos, es menos probable que recomiende un tratamiento de seguimiento para los pacientes de ese grupo, incluso si se necesita la atención.

Otra preocupación importante que tienen los profesionales de la salud es la falta de transparencia, ya que a menudo no está claro cómo los algoritmos de IA llegan a ciertas conclusiones , lo que dificulta detectar y abordar los sesgos.

Seguramente, estos desafíos no significan que no deba adoptar la inteligencia artificial. Solo tenga en cuenta que las soluciones de IA deben usarse bajo supervisión humana constante, especialmente cuando se trata a pacientes.

Elija un socio confiable a largo plazo

Los proyectos de IA pueden tardar años en desarrollarse e integrarse : solo piense en la herramienta Sepsis Watch, que se lanzó por primera vez en 2018 y aún se está probando.Sin embargo, incluso cuando el modelo de IA se integra en el flujo de trabajo de un centro de salud, no se convierte en una panacea: tales soluciones requieren monitoreo, capacitación y mejora continuos.

Por lo tanto, sugerimos elegir un socio técnico que esté genuinamente comprometido con el éxito de su proyecto y esté dispuesto a trabajar en él durante un largo período de tiempo, brindando servicios de mantenimiento y soporte después del lanzamiento de la solución.

Como empresa de desarrollo de software, Mind Studios se centra principalmente en la cooperación a largo plazo para garantizar el éxito final del proyecto a largo plazo. Como resultado, el 70% de nuestros clientes confían en nuestros servicios de mantenimiento y soporte 3 años después del lanzamiento del proyecto.

Trabaja codo con codo con los profesionales sanitarios

Los proyectos de IA para organizaciones de atención médica no se pueden desarrollar sin la colaboración de los profesionales de la salud como usuarios principales de estas soluciones, al menos si no desea que fracasen.

Además de resolver problemas específicos, las herramientas de IA deben tener interfaces intuitivas y fáciles de usar y demostrar su eficacia en un entorno sanitario real. Además, los médicos y las enfermeras son quienes probarán si las soluciones son precisas, libres de sesgos, seguras y receptivas a las necesidades de los pacientes.

Por último, involucrar a los trabajadores de la salud en el proceso de desarrollo aumentará las posibilidades de que las soluciones sean aceptadas y adoptadas en el futuro, lo que también afecta directamente el éxito del proyecto.

Conclusión

La adopción de la tecnología de inteligencia artificial en el cuidado de la salud hizo que la industria entrara en una nueva era, mejorando la experiencia de brindar y recibir atención. Si bien estas nuevas soluciones ayudan a automatizar las operaciones relacionadas con el análisis de datos, el diagnóstico y las tareas administrativas, los profesionales de la salud pueden enfocarse directamente en tratar a sus pacientes y hacer que estos últimos se sientan como una prioridad.

Sin duda, invertir en tecnología de hardware compleja impulsada por IA puede ser demasiado costoso para las pequeñas organizaciones de atención médica con fondos limitados. Sin embargo, hay muchas formas asequibles de aprovechar la IA e incluso usarla para reducir costos a largo plazo al fusionar el software de atención médica y la IA para optimizar los flujos de trabajo de atención médica.

Dado que la atención médica es una de nuestras industrias de enfoque, Mind Studios se complace en ayudarlo a crear una solución de software eficiente o mejorar una existente con tecnología de IA. No dude en comunicarse, y nuestro equipo de desarrollo comercial lo ayudará a crear una estrategia que se ajuste tanto a sus requisitos como a su presupuesto.

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