Inteligencia artificial para el sector sanitario
¿Qué es la inteligencia artificial para el sector sanitario?
La inteligencia artificial para el sector sanitario constituye el uso de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo y otras herramientas compatibles con la inteligencia artificial para ayudar y, en el mejor de los casos, mejorar la experiencia del paciente, incluidos el diagnóstico, el tratamiento y los resultados.
¿Por qué es importante la inteligencia artificial en el sector sanitario?
La inteligencia artificial para el sector sanitario puede constituir una herramienta crítica para analizar enormes volúmenes de información médica en bruto o de un solo paciente para producir diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. Puede analizar con rapidez datos de diversos orígenes, identificar problemas potenciales y recomendar soluciones en numerosos contextos, incluidos entornos clínicos y administrativos.
¿Cómo afecta la inteligencia artificial al sector sanitario?
La inteligencia artificial aumenta la velocidad a la que el sector sanitario puede moverse, al analizar la información médica empleando la computación de alto rendimiento (HPC). Estos datos pueden incluir desde imágenes médicas y diagnósticos hasta flujos de trabajo quirúrgicos. Además, esta capacidad no se encuentra limitada a un solo emplazamiento; las soluciones basadas en la nube pueden agregar información de numerosas redes y ubicaciones.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial en el sector sanitario?
En el caso de los resultados clínicos, los análisis de inteligencia artificial proporcionan un examen más rápido y profundo de la información sin riesgo de error humano (por ejemplo, en la detección de tumores o precursores de enfermedades). A su vez, los médicos y cirujanos pueden aprovechar estos resultados para ofrecer mejores opciones de tratamiento que producirán resultados más positivos. El poder de procesamiento de la inteligencia artificial no se limita a casos individuales; puede obtener información de todo el mundo y desvelar su aplicación práctica para lograr una atención e innovaciones médicas que salven vidas. Durante la pandemia de la COVID-19, por ejemplo, la inteligencia artificial podía utilizarse para analizar nuevas variantes y crear nuevos tratamientos eficaces con mayor rapidez que con la investigación y evaluación humana. En el pasado, la inteligencia artificial ha resultado esencial para la cartografía genética y otros trabajos pioneros en este campo.
En el ámbito de la eficacia de las operaciones, la inteligencia artificial puede identificar oportunidades para optimizar procesos, incluida la cirugía, y hacerlos más productivos. A su vez, la inteligencia artificial mejora la toma de decisiones al otorgar a los administradores de TI y médicos una mejor visibilidad que puede evitar errores, resolver problemas y reducir los costes de las operaciones de forma proactiva. De manera parecida a lo que puede lograr con los resultados médicos de los pacientes, la inteligencia artificial es capaz de mejorar la forma en que los profesionales médicos y cuidadores prestan la atención sanitaria, ya sea acelerando el acceso a los registros de los pacientes o encontrando formas más eficaces de gestionarla. Con la ayuda de NPL, la inteligencia artificial puede incluso peinar las notas clínicas (es decir, datos desestructurados), clasificarlas y emplearlas para optimizar procesos clínicos.
La inteligencia artificial también ayuda a las organizaciones médicas a mantener el cumplimiento de las normativas mejoradas de seguridad. Además de mitigar el acceso fraudulento a información médica privada, la inteligencia artificial habilita el análisis inteligente de vídeo (IVA, por sus siglas en inglés), que permite al personal supervisar sus instalaciones y pacientes. Mediante el uso de IVA y sensores inteligentes, los hospitales inteligentes pueden reconocer objetos como equipo médico y coberturas faciales, identificar y cotejar las caras de médicos y pacientes e incluso detectar temperaturas corporales elevadas. Estas entradas se utilizan para detectar a individuos de alto riesgo y adoptar medidas prácticas.
¿Cuáles son los desafíos de la inteligencia artificial en el sector sanitario?
La privacidad de los pacientes y la confianza en los análisis de datos constituyen los principales desafíos para la implementación de la inteligencia artificial. A medida que se generan y utilizan cada vez más datos, las organizaciones del sector sanitario necesitan la infraestructura adecuada para poder almacenarlos y organizarlos. De forma parecida, cualquier tipo de inteligencia artificial requiere los algoritmos adecuados para dar un sentido significativo a un pool de datos. Si no existe una infraestructura efectiva, las organizaciones podrían correr el riesgo de utilizar incorrectamente la información médica de un paciente o dejarla expuesta a ciberataques u otras amenazas. Unos algoritmos incorrectos también pueden llevar a una toma de decisiones sesgada involuntaria. En otras palabras, la inteligencia artificial puede heredar los sesgos humanos. En un caso concreto, la inteligencia artificial de un sistema sanitario eliminó la prioridad de determinadas etnias para recibir algunos tipos de asistencia personal, mientras otra discriminó a pacientes de color en una lista de trasplantes de riñón. Más allá de disponer de la infraestructura, pila de tecnología y capacitación de TI adecuadas, las organizaciones requerirán códigos éticos de inteligencia artificial ajustados con precisión que sirvan de guía para gestionar los datos y la inteligencia artificial, equivalentes a los códigos éticos humanos.
Asimismo, existen protocolos de seguridad estándares y rigurosos. Los estándares de cumplimiento, como HIPAA, determinan cómo se emplea y mantiene la confidencialidad de la información de los pacientes, lo que incluye la forma en que la inteligencia artificial debe acceder a los datos, analizarlos y utilizarlos. Sin unas protecciones adecuadas, los datos de los pacientes podrían encontrarse sujetos a su uso sin consentimiento, a la apropiación indebida o a la obtención (de forma intencionada o accidental) por parte de actores maliciosos.
HPE y la inteligencia artificial para el sector sanitario
HPE está ayudando a transformar la asistencia sanitaria con soluciones basadas en la nube y de inteligencia artificial capaces de acelerar la innovación, así como de mejorar la atención al paciente. Las instituciones sanitarias se enfrentan a una lista creciente de desafíos, algunos debidos a la pandemia de la COVID-19 y otros que llevan años en desarrollo. El rápido envejecimiento de la población y el aumento de las enfermedades crónicas están impulsando la demanda, mientras que la creciente escasez de trabajadores sanitarios y el aumento insostenible de los costes sanitarios están presionando tanto a los proveedores como a las economías. Estas tendencias globales han creado una necesidad crítica de innovación transformadora en el sector, que combine una mayor eficiencia con mejores experiencias y resultados.
Las instituciones de investigación e instalaciones sanitarias emplean la capacidad de analizar conjuntos de datos masivos para secuenciar el genoma humano, desarrollar nuevas formas de tratamientos, acelerar y mejorar la atención al paciente y gestionar de forma más efectiva los historiales médicos electrónicos. Para la investigación médica y genómica, algunas plataformas, como HPE GreenLake para servicios sanitarios emplean análisis sofisticados para seleccionar los mejores candidatos para probar medicamentos y rechazar a los que probablemente no tengan éxito antes de incurrir en costes importantes. Con HPE, las organizaciones pueden aprovechar una infraestructura rentable y escalable que proporciona la flexibilidad y el rendimiento necesarios para dar soporte a equipos dispares de científicos e investigadores que lleven a cabo proyectos con uso intensivo de recursos. Las adquisiciones de infraestructura tradicional requieren encontrar el equilibrio entre la necesidad actual y la demanda futura, pero HPE GreenLake proporciona la libertad del pago por consumo y la escalabilidad bidireccional: la capacidad de aprovisionar y pagar por los recursos que necesitan las organizaciones y los equipos. La facturación basada en el consumo vincula los costes con los resultados empresariales y un servicio gestionado emplea de forma más eficaz los recursos de TI internos, al liberarlos para que puedan realizar tareas más importantes.