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El impacto de las IA en el sector sanitario

Desde hace algunos años la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta muy importante en el ámbito de la salud, convirtiéndose en un motor de soluciones en pleno desarrollo que está ayudando a resolver problemas de diferente calado. Para esta evolución han sido determinantes dos factores: la disponibilidad de enormes cantidades de datos […]

Dirigentes Digital

11 ene 2023

Desde hace algunos años la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta muy importante en el ámbito de la salud, convirtiéndose en un motor de soluciones en pleno desarrollo que está ayudando a resolver problemas de diferente calado. Para esta evolución han sido determinantes dos factores: la disponibilidad de enormes cantidades de datos y el aumento en la potencia de cálculo de los equipos informáticos. Gracias a los algoritmos de machine learning basados en redes neuronales profundas podemos modelar el conocimiento contenido en estos grandes conjuntos de datos (big data) y aplicarlo de forma precisa.

En VÓCALI nos hemos especializado en aplicar la IA en tecnologías del lenguaje, sobre todo en la comprensión de la terminología médica, algo que hemos convertido en la solución INVOX Medical. Pero el nuestro no es un ejemplo único, hay muchos más que nos muestran cómo podemos aplicar la IA a problemas concretos en el sector salud.

Existen ya equipos que incorporan IAs capaces de sugerir automáticamente un diagnóstico a partir de una imagen que no habían visto antes. Según un estudio del European Journal of Radiology, este tipo de tecnologías puede incluso ayudar a los radiólogos a detectar fracturas. Los investigadores llevaron a cabo un experimento en el que radiólogos humanos intentaron identificar fracturas de cadera a partir de radiografías mientras la IA leía tomografías y resonancias magnéticas de las mismas caderas. 

El resultado fue que los radiólogos pudieron detectar el 83% de las fracturas. La precisión de la IA alcanzó el 91%. A pesar de este resultado, una IA nunca podrá sustituir a un radiólogo humano, aunque sí puede ayudarle a realizar un diagnóstico más eficiente, como una herramienta más de su trabajo.

Otra de las utilidades que nos ofrecen estas tecnologías la encontramos en el control de los pacientes crónicos, cada vez más numerosos por el aumento de la esperanza de vida. Los sistemas de monitorización remota pueden ayudar a los profesionales sanitarios a recopilar información sobre el paciente a nivel domiciliario, como constantes vitales básicas y patrones de comportamiento, como el ritmo de actividad o la ingesta de alimentos.

Por otra parte, existen algoritmos de IA que pueden realizar un diagnóstico inicial del estado del paciente, y asistentes virtuales que pueden facilitar la comunicación con el paciente sin la necesidad de intervención humana. Este tipo de herramientas van a servir para disminuir las visitas a los centros hospitalarios y para aumentar la adherencia a los tratamientos, ayudando a sostener el sistema sanitario.

No obstante, uno de los grandes problemas con los que se encuentran hoy en día hospitales y centros de salud es la falta de tiempo que tienen los profesionales que trabajan en sus dependencias. A eso se suma el hecho de que prácticamente el 100% de estos centros cuentan con sistemas de historia clínica electrónica, que suelen ser complejos.

Según un estudio de 2017 publicado en Annals of Family Medicine, en Estados Unidos los médicos pasan una media de 5,9 horas al día introduciendo datos frente a las 5,1 horas con los pacientes. Otro estudio de American Journal of Emergency Medicine establece en 4.000 el número de clics de ratón que un médico estadounidense hace durante su turno. 

Es decir: el personal sanitario, un recurso caro y valioso, no está dedicando la mayoría de su tiempo a lo más importante: los pacientes. En este sentido, los sistemas que incorporan IA para el reconocimiento de voz permiten la introducción de datos de manera más rápida (se dicta 3 veces más rápido que se escribe) y con una tasa de acierto próxima al 100%.

Además, a través de los comandos de voz combinados con sistemas RPA (Robotic Process Automation) se minimiza el número de clics necesarios para ejecutar una acción. Y estamos cada vez más cerca de transcribir una consulta médica al tiempo que se atiende al paciente, que servirá para introducir el informe en tiempo real y proponer pruebas diagnósticas o tratamientos en función del contenido.

Hablamos de tecnologías capaces de comprender el lenguaje humano que permiten optimizar el trabajo relacionado con la recogida e introducción de información en los sistemas de gestión. Se consigue que estos datos sean más completos y valiosos y, a su vez, se reduce el tiempo de dedicación del personal sanitario a estas tareas, lo que supone una mejora en su calidad de vida y de trabajo, así como un mejor aprovechamiento de los recursos con los que cuenta el sistema de salud.
 

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