La Inteligencia Artificial (IA) traerá grandes beneficios a diferentes industrias, así que ahondaremos en cómo impactará a la medicina. Y es que la IA, y Machine Learning, serán más influyentes cada año, de acuerdo a
los analistas de Frost & Sullivan.

Hay varias capacidades en las que la IA está emergiendo como un cambio de juego para la industria de la salud. A continuación hay algunos ejemplos en uso hoy:

• Radiología: se están desarrollando soluciones de inteligencia artificial para automatizar el análisis y el diagnóstico de imágenes. Esto puede ayudar a resaltar áreas de interés en un escaneo a un radiólogo, para impulsar la eficiencia y reducir el error humano. También existe la posibilidad de soluciones totalmente automatizadas, para leer e interpretar automáticamente un escaneo sin supervisión humana, lo que podría ayudar a permitir la interpretación instantánea en geografías desatendidas o fuera de horario.
• Descubrimiento de fármacos: se desarrollan soluciones de IA para identificar nuevas terapias potenciales a partir de vastas bases de datos de información sobre medicamentos existentes, que podrían rediseñarse para atacar amenazas críticas. Esto podría mejorar la eficiencia y la tasa de éxito del desarrollo de medicamentos, acelerando el proceso para llevar nuevos medicamentos al mercado en respuesta a amenazas mortales de enfermedades.
• Identificación de riesgos para el paciente: al analizar grandes cantidades de datos históricos del paciente, las soluciones de IA pueden proporcionar apoyo en tiempo real a los médicos para ayudar a identificar a los pacientes en riesgo. Un punto focal actual incluye los riesgos de reingreso y destaca a los pacientes que tienen una mayor probabilidad de regresar al hospital dentro de los 30 días posteriores al alta.
• Atención primaria: diversas organizaciones trabajan en soluciones directas a los pacientes para triaje y dan consejos a través de una interacción de voz o chat. Esto proporciona acceso rápido y escalable para preguntas básicas y problemas médicos. Esto podría ayudar a evitar viajes innecesarios al médico, además reduce la creciente demanda de los proveedores de atención primaria de salud; asimismo, para un subconjunto de condiciones, proporcionar orientación básica que de otro modo no estaría disponible para las poblaciones en áreas remotas o desatendidas.

¿Cuáles son los desafíos de la IA en el área médica?

Para que una solución de IA tenga éxito, se requiere una gran cantidad de datos del paciente para entrenar y optimizar el rendimiento de los algoritmos. La recolección de estos datos plantea una serie de problemas como:

• Privacidad del paciente y la ética de la propiedad de los datos: el acceso a los registros médicos personales está estrictamente protegido. En los últimos años, el intercambio de datos entre hospitales y compañías de IA ha generado controversia, destacando varias preguntas éticas.
• Calidad y usabilidad de los datos: en otras industrias, grandes cantidades de datos son generalmente confiables y medidos con precisión. En la atención médica, los datos pueden ser subjetivos y, a menudo, inexactos, con problemas que incluyen las notas del médico en los registros médicos electrónicos no están estructuradas y pueden ser difíciles de interpretar y procesar;
• Las fuentes de datos están agrupadas en muchos proveedores de servicios, lo que dificulta capturar un perfil completo y una variedad de determinantes para la salud del paciente.

Esto lleva a la pregunta de quién es responsable si algo sale mal. Si el diagnóstico o el tratamiento están controlados por esta tecnología, ¿la empresa de IA asume la responsabilidad por el bienestar del paciente? Paralelamente, ¿las compañías de seguros suscribirán alguna vez una herramienta de IA?

Las soluciones basadas en inteligencia artificial han dado pequeños pasos para abordar los problemas clave, pero aún no han logrado un impacto general significativo en la industria de la salud mundial, a pesar de la considerable atención de los medios que la rodea.

imagen: Chris Ried