La salud, el nuevo reto de la Inteligencia Artificial

La llegada de los dispositivos conectados en el campo sanitario, las historias clínicas, las pruebas diagnósticas-sobre todo las relativas a las imágenes- la llegada del Real World Evidence, etc… está generando una gran cantidad de datos que, bien utilizados, podrían ayudar a salvar vidas y reducir costes en la industria sanitaria.

Actualmente, los diversos sistemas sanitarios se encuentran en la encrucijada de ofrecer mejores servicios a los menores costes, debido, entre otros aspectos, al cambio en la pirámide poblacional. Pero además, la industria farmacéutica necesita optimizar sus investigaciones para poder desarrollar fármacos más eficientes y precisos, buscando terapias diana que permitan menores efectos secundarios y salven un mayor número de vidas.

Los avances tecnológicos como la Inteligencia Artificial, el uso de redes neuronales artificiales, el análisis avanzado utilizando técnicas de Machine o Deep Learning, la tecnología Big Data que permite el manejo de estas ingentes cantidades de datos, tanto estructurados como desestructurados, están desarrollando nuevas vías para que la ciencia de la Salud avance de una manera no vista anteriormente. La Inteligencia Artificial se ha puesto al servicio de la salud y de los ciudadanos.

Pero ¿en qué campos podemos encontrar el uso de Inteligencia Artificial dentro de la Salud? Si bien es cierto que el uso de la Inteligencia Artificial genera un mayor valor para que los facultativos sanitarios puedan ser más productivos, para mejorar los resultados clínicos aún estamos un poco lejos (5 años aproximadamente). Las aplicaciones clínicas de la IA son un tanto raras a día de hoy.

Vamos a mostraros cuáles son los campos en donde más se está empleando la Inteligencia Artificial en salud:

• Detección de anomalías: En el área de la salud, los problemas médicos o los errores textuales pueden identificarse y marcarse. Actualmente se ha mejorado la eficiencia en el análisis de imágenes, marcando anomalías específicas para que un técnico de imagen pueda revisarlas. Esto permite que se priorice el análisis de anomalías, ahorrando tiempo y mejorando la asistencia al paciente. Además, la detección de anomalías se emplea también en este campo para reducir el fraude a seguros de salud buscando anomalías en los comportamientos y patrones de los asegurados
• Cirugía robótica: La inteligencia artificial está mejorando notablemente los resultados de las cirugías gracias al análisis de datos preoperatorios. Éstos ayudan a los cirujanos durante el procedimiento quirúrgico al aportar nuevas técnicas, reduciendo las complicaciones y las estancias hospitalarias. Tenemos un claro ejemplo con el robot Da Vinci, utilizado en el sistema sanitario español con gran éxito.
• Exactitud en la dosificación: Conocer la dosis exacta que hay que aplicar de cada medicamento a un paciente es complejo y está basado en un conjunto de pautas y conjeturas extraídas de los ensayos clínicos. Los fallos en la distribución de las dosis representan el 3% de los errores médicos. Esto puede reducirse notablemente empleando datos y análisis mejorados. Es en este campo en donde incluimos el Real World Evidence o más productivos.
• Asistencia virtual: Las organizaciones de salud (instituciones, hospitales, etc…) emplean asistentes de enfermería virtuales dotados de IA para hacer preguntas a los pacientes sobre su salud, los síntomas que padecen y les ofrecen sugerencias. Gracias a esto, se puede reducir potencialmente las visitas que no son necesarias al hospital, disminuyendo el tiempo empleado por los especialistas en estos asuntos, permitiendo así que se centren en los casos más críticos.
• Eficiencias en la gestión: Los costes de gestionar la atención sanitaria son muy altos. En uso de Inteligencia Artificial, puede corregir y mejorar las deficiencias existentes, mejorando los flujos de trabajo y eliminando tareas que consuman tiempo como solicitar pruebas o recetas, ahorrando así tiempo en tareas rutinarias. Esta automatización libera a los especialistas para que prioricen su trabajo en asuntos urgentes.
• Identificación células enfermas: En la actualidad los cirujanos dependen de las biopsias para saber que tejido eliminar, por lo que el proceso de identificación y análisis es crucial. Al nutrir con miles de imágenes de células cancerosas y ejemplos de pacientes en una Inteligencia Artificial con aprendizaje automático, ésta mejorará su precisión a la hora de identificar las células enfermas.
• Ayudando a evitar la enfermedad: La IA ha dado un salto exponencial en el área de la salud gracias a Internet de las cosas y a las aplicaciones de salud que emplean los usuarios. Estos dispositivos conectados ayudan a las personas mantenerse sanas, dando consejos para su salud y permitiendo así espaciar las visitas médicas. Estas aplicaciones también son útiles para permitir a los médicos comprendrs el comportamiento diario de los pacientes.
• Formación: Los ordenadores con aplicaciones de IA, se emplean para crear escenarios en los que se desafía a los estudiantes de Medicina y Enfermeriá  de una forma que en la vida real no sería posible. Además este entrenamiento se puede realizar desde muchas plataformas tales como teléfonos, tablets, ordenadores…

Como hemos visto a lo largo de todo este post, la Inteligencia Artificial es cada vez más avanzada, capaz de reducir gastos y realizar tareas de una manera más eficiente y rápida que cualquier persona. Las posibilidades de esta herramienta son infinitos en el campo de la salud, siendo los ejemplos mostrados arriba solo unos pocos en un camino que acabamos de empezar.