Estas son las aplicaciones de la IA en sanidad

Cada vez tenemos noticias de nuevas aplicaciones de la IA en sanidad que prometen diagnósticos más tempranos y tratamientos con mejores resultados.

Su potencial está permitiendo a los profesionales médicos hacer mejores pronósticos del desarrollo de enfermedades en sus pacientes e implementar tratamientos más eficaces.

Aunque a día de hoy es una tecnología que todavía está en fase de pruebas, no cabe duda de que va a ser una gran aliada de profesionales y pacientes.

Para que puedas estar preparado para lo que viene, hemos reunido en este artículo las aplicaciones más prometedores de la inteligencia artificial en medicina, que seguro serán una realidad más pronto que tarde.

Diagnóstico y detección de enfermedades con IA

Los sistemas, herramientas y aplicaciones de IA están cambiando (y mejorando) la forma de diagnosticar enfermedades.

Así, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden identificar anomalías y lesiones analizando distintos tipos de datos:

• Radiografías.
• Resonancias magnéticas.
• Tomografías.
• Hemogramas.
• Historiales médicos.

En el ámbito de la oncología, la inteligencia artificial está logrando detectar tumores en etapas muy tempranas, y ya se han desarrollado métodos específicos para ello.

Veamos algunas de las principales aplicaciones de la IA en sanidad para el diagnóstico:

Avances de la IA para el diagnóstico del cáncer de mama

Un buen ejemplo es MIA, una herramienta de diagnóstico de cáncer de mama que ha demostrado aumentar en un 13% la tasa de detección sobre los métodos convencionales, reduciendo el número de pronósticos falsos y evaluaciones adicionales innecesarias.

Inteligencia artificial para diagnosticar cáncer cerebral

En el caso del cáncer cerebral, se ha creado DISCERN, una IA que puede diferenciar entre tres tipos de tumores cerebrales con una probabilidad de éxito del 78%, utilizando solo imágenes de resonancia magnética.

Sin duda, son innovaciones que mejoran la precisión diagnóstica y permiten iniciar el tratamiento en una fase mucho más temprana.

Asistencia en decisiones clínicas mediante el análisis de datos

A día de hoy, ya hay sistemas que permiten a los profesionales sanitarios tomar decisiones clínicas basadas en datos.

Para hacerlo, la IA procesa enormes cantidades de información médica, como literatura científica actualizada, guías clínicas y datos de pacientes similares.

De esta forma, el especialista médico puede barajar distintas opciones de tratamiento personalizadas e, incluso, hacer pronósticos de forma anticipada.

Por ejemplo, se están desarrollando herramientas de IA que analizan los posibles planes de medicación y detectan interacciones peligrosas con una precisión estimada del 92.2%.

Así, se eliminan los posibles riesgos del tratamiento y se busca una alternativa más segura que, en consecuencia, pueda ofrecer mejores resultados.

Medicina personalizada avanzada gracias a la IA

Muy relacionado con lo anterior, la aplicación de la inteligencia artificial en sanidad está permitiendo llevar a cabo una medicina mucho más personalizada.

Así, mediante el análisis integrado de datos ómicos del paciente (genoma, proteoma, microbioma…), junto con su historial clínico y estilo de vida, la IA puede identificar biomarcadores específicos y predecir la respuesta individual a diferentes terapias.

La inteligencia artificial también facilita la monitorización del paciente y ajustar dinámicamente el plan terapéutico.

Observación y seguimiento continuado de pacientes

Los avances en el área de seguimiento de pacientes, tanto en entornos hospitalarios como domiciliarios, está favoreciendo tanto a médicos como a pacientes.

Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, la IA está permitiendo:

• Detectar patrones y anomalías sutiles que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.
• Aprender los patrones individuales de cada paciente y detectar desviaciones que podrían indicar una descompensación.
• Predecir qué pacientes tienen mayor probabilidad de requerir cuidados intensivos.
• Prever complicaciones postoperatorias con mayor antelación.

Esto se consigue mediante sistemas que pueden monitorizar parámetros como la frecuencia cardíaca, los niveles de glucosa o la actividad física, y alertar tanto al paciente como al equipo médico sobre cualquier cambio significativo.

Además, se integran con dispositivos wearables y aplicaciones móviles, algo que permite un seguimiento más continuo y menos intrusivo de los pacientes.

En los centros sanitarios, esto también se está traduciendo en una mejor planificación y optimización de los recursos, como las camas y el personal.

Automatización de la gestión de historiales clínicos con IA en sanidad

Distintos procesos tradicionalmente manuales se están convirtiendo en algo automático y preciso gracias a la inteligencia artificial aplicada a la medicina.

Y es que, si algo destaca de la IA, es su capacidad para integrar y unificar datos provenientes de múltiples fuentes.

En el entorno médico, está haciendo posible:

• Poder combinar información de diferentes departamentos hospitalarios, dispositivos médicos y hasta wearables de los pacientes, para crear un historial clínico completo y actualizado.
• Identificar inconsistencias, valores atípicos o información faltante, alertando al personal médico para su revisión y corrección.
• Mejorar el intercambio de información cuando los pacientes requieren atención en diferentes centros médicos, sobre todo en situaciones de emergencia.
• Producir informes y documentos de forma automatizada, adaptados a las necesidades específicas de diferentes profesionales sanitarios o incluso del propio paciente.

Por último, los algoritmos avanzados pueden detectar patrones de acceso inusuales o no autorizados a los historiales clínicos, así que la confidencialidad de la información sensible de los pacientes también se está viendo reforzada.

Formación médica mediante simulaciones alimentadas por IA

Como estamos viendo, la inteligencia artificial está permitiendo a los profesionales de la sanidad ejercer mejor su profesión, pero también formarse de forma mucho más práctica y realista gracias a las simulaciones.

La principal ventaja es que pueden simular procedimientos quirúrgicos para que los especialistas pueden operar y probar procedimientos nuevos sin poner en riesgo a pacientes reales.

Además, la IA está facilitando la creación de «pacientes virtuales» interactivos que pueden responder a preguntas, mostrar síntomas y reaccionar a tratamientos de manera realista.

Análisis predictivo con IA para la prevención temprana

Si hay algo prometedor en esta tecnología es el análisis predictivo, pues permitirá anticipar y prevenir problemas de salud a gran escala.

Lo hará integrando y analizando cientos de miles de registros médicos electrónicos, datos demográficos, información genómica, factores ambientales e incluso datos de redes sociales para identificar patrones y correlaciones que podrían pasar desapercibidos con métodos tradicionales de análisis.

Actualmente, se están poniendo a prueba:

• Sistemas capaces de predecir brotes de enfermedades como la gripe o el dengue con semanas de antelación, analizando datos de búsquedas en internet, patrones climáticos y datos de vigilancia epidemiológica.
• Herramientas que analicen los datos de grandes poblaciones para identificar factores de riesgo sutiles y predecir qué individuos tienen mayor probabilidad de desarrollar condiciones como diabetes, enfermedades cardiovasculares o cáncer.

En el ámbito hospitalario, el análisis predictivo podrá anticipar picos de demanda en servicios de urgencias para asegurar una mayor disponibilidad de profesionales médicos.

Soporte al paciente y asistencia virtual mediante chatbot

Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA están convirtiéndose en la mano derecha de los médicos y están facilitando el acceso a la sanidad a pacientes de distintas culturas.

Por ejemplo, ofreciendo soporte en múltiples idiomas y adaptándose a la jerga de personas procedentes de otros países.

Pero si destacan en algún ámbito, es en el de la salud mental.

Y es que pueden detectar señales de ansiedad, depresión, trastorno bipolar e incluso intención suicida a través del análisis del lenguaje utilizado por los pacientes en sus interacciones.

Aun así, es una tecnología que todavía está bajo estudio, pues se han detectado tasas de error muy altas que comprometen la seguridad del paciente.

Fórmate en aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad

Por el momento, todas estas herramientas médicas de IA se utilizan como una ayuda y no como reemplazo de la atención médica profesional, pero no cabe duda de que son el futuro.

El Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad de CEMP te permite formarte y estar preparado para esa nueva realidad, si te dedicas o quieres dedicar al ámbito de la sanidad.

En cualquier caso, ahora que ya sabes cuáles son las principales aplicaciones de la IA en sanidad, puedes empezar a especializarte o redirigir tu carrera como experto en esta nueva tecnología, algo que puede garantizar tu futuro profesional.