Inteligencia artificial en el sector médico, tan eficiente con un humano, según IBM

Los desafíos en el sector médico, provocados por la pandemia de Covid-19, llevaron a diferentes sistemas de salud a incorporar nuevas tecnologías para hacerles frente. Tales como sistemas de monitoreo con inteligencia artificial (IA) incorporada para la evaluación y diagnóstico de pacientes con Covid-19. Aunque aún no se determinan los estándares generales de la IA en el sector médico, las oportunidades de beneficio de estas para investigadores y pacientes aumentan rápidamente.

El uso de IA puede acelerar el ritmo de investigaciones médicas o mejorar la toma de decisiones en casos clínicos. De acuerdo con IBM, la principal ventaja de la IA es el aprendizaje profundo utilizado para distinguir entre diferentes tipos de información. Es decir, que un algoritmo puede ser capaz de distinguir y jerarquizar información recién ingresada de archivos con cierto tiempo, lo cual propicia diferentes usos.

Uno de sus principales usos es el monitoreo de enfermedades, los monitores cardíacos con IA. Además de registrar los signos vitales, recopilan datos que propician la detección de afecciones complejas. Un cliente de IBM desarrolló un modelo predictivo para detectar sepsis graves en bebés prematuros, el cual posee 75% de eficiencia gracias a la IA que utiliza.

Una investigación de IBM, asegura que las redes neuronales impulsadas por IA son tan eficaces como los radiólogos para detectar cáncer de mama y otras enfermedades. Además, estas optimizan el análisis de imágenes, pues proporcionan a los médicos solo aquellas donde se detectan signos de enfermedad.

Watson Health, en colaboración con IBM, descubrió que con IA, se puede reducir en más de 70% la búsqueda de códigos médicos. Al agilizarse el análisis, visualización y redacción de informes sobre ensayos clínicos, se reduce el tiempo de asignación de diagnósticos, siendo estos más acertados.

Además, la IA es utilizada para proporcionar recomendaciones personalizadas a los pacientes las 24 horas del día. Debido a la capacidad de aprendizaje y retención de preferencias, la IA responde preguntas basadas en el historial médico de las personas. De tal modo que los asistes virtuales podrían realizar recomendaciones y dar asistencia a los pacientes sobre su condición.

Estos modelos también pueden ser aplicados para la detección y gestión de errores de tratamientos y medicamentos. Proporcionando mayor seguridad a los pacientes y agilizar procesos de investigación. Sumado a ello, la IA abarata costos en la Industria de salud. Gracias a la reducción en errores de medicación, la asistencia virtual, la detección de fraudes administrativos y el apoyo en el flujo de trabajo clínico.