Artículo redactado por el equipo de CEMP
Validado por equipo docente
Los modelos predictivos son la última innovación en sanidad: de la mano de la IA, son herramientas capaces de anticipar el desarrollo o desenlace de una enfermedad.
Así, prever la evolución clínica no solo mejora el pronóstico, sino que también permite asignar de manera más eficiente recursos y personalizar tratamientos.
Sus ventajas son claras, y por ello estos sistemas ya cuentan con varias aplicaciones para el diagnóstico médico del paciente.
En este artículo explicaremos algunas de ellas, no sin antes hablar de los beneficios que tiene el uso de la Inteligencia Artificial a la hora de detectar enfermedades.
El alto grado de precisión y rapidez de la IA en el análisis de datos clínicos está haciendo posible una personalización casi total de los tratamientos médicos.
Pero este es solo uno de los muchos beneficios que tiene el uso de los modelos predictivos en la salud. Además, destacan los siguientes:
Por último, es evidente que el uso de Inteligencia artificial está mejorando la calidad de vida de los pacientes y optimizando los recursos sanitarios disponibles.
En el diagnóstico del paciente, los modelos predictivos de IA se están utilizando para detectar, prevenir y monitorizar desde enfermedades infecciosas hasta patologías crónicas o trastornos mentales.
No son, sin embargo, las únicas áreas del sistema sanitario donde están teniendo impacto. Estas son algunas de las más importantes:
Los modelos predictivos facilitan la identificación temprana y el seguimiento de enfermedades en las que es necesario intervenir cuanto antes para evitar consecuencias graves de salud.
El proceso parte de la recogida de datos clínicos, resultados de laboratorio e imágenes médicas, que se procesan conjuntamente para identificar patrones de gravedad y riesgo de complicación.
Así, se clasifica al paciente según su riesgo y necesidad de atención urgente. El análisis de los datos también guía las decisiones de aislamiento o tratamiento preventivo.
Algunas patologías infecciosas en las que ya se aplica el diagnóstico mediante modelos predictivo de IA son la COVID-19, la gripe, el virus respiratorio sincitial (VRS) y la viruela del mono.
Los modelos predictivos también son una herramienta tanto para la prevención como para el seguimiento de enfermedades crónicas.
De este modo, para su detección, los algoritmos analizan múltiples variables:
En el seguimiento, la incorporación de la IA está permitiendo monitorizar al paciente en tiempo real, a través de sensores y dispositivos que envían signos de alerta al médico.
Así, al identificarlos de forma temprana, este puede adaptar la medicación o proponer cambios en el estilo de vida antes de que se produzcan complicaciones graves.
A día de hoy, esto ya se lleva a cabo en personas con diabetes tipo 2. En este caso, la IA predice la aparición de hipoglucemias, alteraciones cardiovasculares o daño renal. También se emplean estos modelos en EPOC e insuficiencia renal crónica.
El poder de predicción de la Inteligencia Artificial también está mejorando la gestión de las hospitalizaciones y de los reingresos.
Los modelos predictivos evalúan factores como edad, patologías previas, resultados quirúrgicos y complicaciones durante el ingreso para calcular la probabilidad de reingreso.
Si esta es alta, se establece un protocolo de seguimiento personalizado que incluye visitas domiciliarias y el refuerzo de la educación del paciente.
Esto tiene la ventaja añadida de que se optimiza la utilización de camas hospitalarias y se planifica mejor la carga asistencial.
Los algoritmos de los modelos predictivos también están sirviendo como apoyo en la toma de decisiones, sobre todo cuando estas dependen de la consulta de grandes bases de datos.
Al analizarlas, los sistemas procesan la evidencia científica disponible, los resultados de miles de casos previos y las variables de cada paciente para sugerir estrategias individualizadas de diagnóstico, tratamiento u hospitalización.
En la oncología personalizada, por ejemplo, ya existen modelos de Inteligencia Artificial que recomiendan las opciones terapéuticas con mayor porcentaje de éxito según el perfil clínico.
Ya existen apps móviles y wearables que supervisan datos derivados de patrones de sueño, uso del móvil, mensajes o actividad física para anticipar recaídas en depresión, trastorno bipolar o ansiedad.
Cualquier alteración es enviada al profesional de salud mental para intervenir rápidamente con ajustes en la terapia o contacto preventivo.
La implementación de la medicina personalizada está ayudando a los médicos a seleccionar las terapias más eficaces y con menos efectos adversos para sus pacientes.
Utilizando datos genómicos, moleculares y clínicos, los modelos predictivos recomiendan tratamientos ajustados a las características de cada individuo.
También ayudan a identificar qué enfermos se beneficiarán más de nuevas terapias en estudio y a acelerar el desarrollo de medicamentos.
Watson for Oncology, por ejemplo, es una plataforma que analiza genes, mutaciones y antecedentes personales para guiar a los oncólogos en la selección del mejor tratamiento posible.
Los modelos predictivos de Inteligencia Artificial suponen, pues, uno de los mayores avances en el diagnóstico de enfermedades y su aplicación se extiende a la sanidad en general.
Pero su despliegue también plantea varios retos, siendo el más importante de ellos el de la protección y la confidencialidad de los datos.
Otro desafío que se presenta es el de la necesidad de validación clínica continua: los algoritmos deben revisarse y testarse periódicamente para evitar sesgos en los resultados que puedan generar desigualdades o diagnósticos equivocados.
De ahí que la IA, por ahora, actúe como apoyo bajo supervisión profesional. Esto hace que la formación especializada sea imprescindible para entender el funcionamiento de los algoritmos, las herramientas que se crean con ellos y la información que arrojan.
En este sentido, el Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad de CEMP proporciona la base teórica y práctica necesaria para aplicar la IA en contextos clínicos reales y liderar proyectos de salud digital, con módulos como los siguientes:
Las 300 horas de prácticas incluidas permiten a los alumnos trabajar con modelos predictivos casi desde el primer momento, algo que mejora la proyección laboral y da una mejor respuesta a las demandas actuales de las empresas en el ámbito de la salud.
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