IA en el cuidado de la salud: gran potencial, problemas éticos

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La inteligencia artificial (IA) continúa creciendo en sofisticación, en gran parte debido a los avances en el aprendizaje automático (ML). Sin embargo, todavía hay preguntas críticas que deben responderse.

El aprendizaje automático está estrechamente relacionado con el análisis predictivo. Ambos pueden ser herramientas poderosas para descubrir información e identificar patrones en grandes cantidades de datos. Estas características podrían ser muy útiles para la industria de la salud, especialmente si se tiene en cuenta que el 30 % de todos los datos generados a nivel mundial provienen solo de la atención médica.

Sin embargo, la IA en el cuidado de la salud todavía está en su infancia en muchas áreas, a menudo relegada a administrar registros médicos o automatizar tareas repetitivas y mundanas. Por supuesto, ninguna de estas cosas carece de valor, pero el cambio hacia una mayor adopción en toda la industria tiene el potencial de resolver las "triples A" de la atención médica: accesibilidad, asequibilidad y precisión. La IA explicable tiene aún más potencial: puede ayudar a las instituciones a encontrar mejor las correlaciones a través de los datos y mejorar los diagnósticos.

Piense en los trastornos mentales. En los últimos 20 a 30 años, sorprendentemente ha habido pocos avances en el área de los trastornos mentales. A menudo, los proveedores de atención médica no siempre saben qué desencadena ciertos trastornos mentales en diferentes personas. Los trastornos mentales son, por naturaleza, altamente personalizados. Afortunadamente, el uso de IA explicable brinda la capacidad de encontrar una correlación entre los puntos de datos, lo que permite a los médicos ofrecer resultados de diagnóstico más personalizados.

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La IA explicable puede sacar la atención médica de la "caja negra" de ML, ayudando a los usuarios a descubrir y comprender las correlaciones que se les presentan. Ofrece personalización en todo, desde los tratamientos hasta la prestación de la atención, y ha sido la dirección en la que se ha estado dirigiendo la atención médica desde hace algún tiempo. Es lo que los pacientes quieren y merecen. También hace que los trabajadores de la salud sean mucho más eficientes.

Aprovechando la oportunidad de la IA en el cuidado de la salud

A medida que aumenta la adopción de la IA en la atención médica, el trabajo repetitivo obviamente será cada vez menos un problema. La codificación médica por sí sola podría volverse mucho más eficiente con la adición de capacidades de IA. Catalogar las razones únicas de la visita de un paciente requiere mucho tiempo. Sin embargo, los avances en IA no solo están ayudando a los sistemas de codificación a identificar y validar códigos, sino también a los propios codificadores para comprender mejor los datos no estructurados.

Las imágenes médicas también podrían ver grandes mejoras gracias a la IA y el ML. Hoy en día, los médicos revisan y etiquetan muchas imágenes todos los días para llegar a un diagnóstico. La tecnología ahora puede analizar imágenes médicas para ayudar a detectar y diagnosticar ciertas condiciones. Por lo tanto, los médicos pueden concentrarse en la intervención y el tratamiento tempranos en lugar del examen. También pueden atender a más pacientes, lo que mejora el acceso a la atención.

En el lado farmacéutico, encontrará AlphaFold, un sistema de IA desarrollado por DeepMind de Google. El uso de esta herramienta de IA ayuda a los científicos a predecir mejor la estructura del plegamiento de proteínas, lo que significa que podrían pasar a la fase de desarrollo de fármacos mucho más rápido. Esto tiene el potencial de llevar medicamentos que salvan vidas al mercado a velocidades que antes se creían imposibles.

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