AI in Healthcare

Cómo la AI puede potenciar la atención médica para lograr mejores resultados, desde la eficiencia hasta la atención del paciente

Descubra el estado actual de la adopción de la AI en la industria de la salud y el potencial de transformación y mejora de los resultados de los pacientes. Conozca cómo la AI beneficia a las organizaciones del sector de la salud, a los profesionales y a los pacientes, y explore los desafíos que deben abordarse para alcanzar una implementación exitosa de la AI.

Aunque la AI ha estado cerca durante más de una década, parece que se convirtió en una tecnología líder de un día para el otro. Organizaciones de todas las industrias la están adoptando de nuevas maneras y explorando su potencial para remodelar sus empresas.  

El rápido y reciente predominio de la AI se debe a sus capacidades en expansión, un crecimiento que apenas ha comenzado. Según un estudio, la AI ha mejorado con rapidez en la última década, en gran medida impulsada por avances en machine learning, aprendizaje profundo, ciencia de los datos y predicción estadística.

Para lograr los resultados que esperan las organizaciones del sector de la salud, se deberán superar varios desafíos. Uno de los más grandes es eliminar los silos de datos para que sus datos puedan fluir de forma segura dentro y fuera de las tecnologías de AI.

 

Sector de la salud: ¿AI rezagada o líder?

Casi todas las industrias están haciendo todo lo posible para adoptar de forma rápida la AI, pero ¿dónde se encuentra hoy el sector de la salud?

Cuando se trata de adoptar nuevas tecnologías, el sector de la salud se ha considerado tradicionalmente rezagado, según algunos líderes y analistas sénior del sector. Por ejemplo, según el Índice de Digitalización de McKinsey, el sector de la salud se encuentra entre las industrias menos avanzadas en términos de digitalización.

Sin embargo, hay otra escuela de pensamiento que dice que el sector de la salud tomó decisiones inteligentes donde era importante hacerlo y adoptó tecnología avanzada a un ritmo constante. Aunque, en general, el sector de la salud ha tenido un ritmo pausado en la adopción de nuevas tecnologías, según la junta asesora, hay áreas de progreso e innovación significativas y varias razones para ser optimistas sobre el progreso futuro. En concreto, muchas organizaciones han emprendido una transformación digital que les ha hecho posible cumplir mejor su misión y sus objetivos.

 

El futuro de la AI en el sector de la salud

Independientemente de la situación del sector de la salud en este momento, casi todas las predicciones indican un aumento del uso de la AI en el sector en un futuro muy próximo. Son muchas las ventajas de las que puede beneficiarse el sector de la salud. Por ejemplo, la AI puede analizar grandes cantidades de datos, incluidos los datos no estructurados, que las organizaciones de atención médica almacenan en múltiples formatos, como imágenes, reclamaciones médicas y ensayos clínicos en investigación. Dentro de estos recursos, la AI puede ayudar a identificar patrones e información estratégica que no son detectables por personas y de varias otras maneras.

La capacidad de aplicación de las tecnologías emergentes, incluida la AI, varía según el contexto. Lo que puede ser una prioridad para una institución médica académica podría no tener la misma importancia para un gran sistema de salud centrado en mejorar la gestión de ingresos y los ciclos de flujo de efectivo.

Cuando las organizaciones de atención médica adoptan la AI, esta aporta beneficios significativos a diferentes partes interesadas, incluida la organización en sí, los profesionales y los pacientes. Exploremos cómo cada uno de estos componentes puede aprovechar la AI para lograr sus objetivos y misiones.

 

Cómo la AI beneficia a las organizaciones del sector de la salud

Las organizaciones del sector de la salud que han tardado en adoptar las nuevas tecnologías de vanguardia suelen verse acosadas por una serie de desafíos, como los silos de datos, los problemas de interoperabilidad y la tensión de los procesos manuales, como la transferencia de información de los pacientes entre sistemas. Al aprovechar el poder de la AI, las organizaciones del sector de la salud pueden poner fin a sus silos de datos y hacer avances significativos hacia la mejora de la eficiencia operativa.

Según Deloitte, cuando las organizaciones del sector de la salud aplican AI en toda su cadena de valor, pueden mejorar la salud y el bienestar del consumidor y brindar soporte a mejores resultados. La empresa aconseja a los líderes de este sector que consideren una estrategia de AI para toda la empresa a fin de transformar los modelos de atención del paciente.

El informe de Deloitte afirma que "las soluciones basadas en AI pueden proporcionar muchos beneficios a las organizaciones, como un retorno inmediato a través de la reducción de costos y un mejor compromiso de los consumidores. Pero todavía hay mucho trabajo por hacer. Requiere poner en práctica las estrategias a nivel funcional comunicando una visión clara de la AI, ayudando al personal a usar la AI y encontrando los socios del ecosistema adecuados para complementar las necesidades técnicas".

En un estudio conjunto de McKinsey y Harvard, los investigadores estimaron que la adopción más amplia de la AI podría generar reducciones en el gasto del sector de salud entre el 5 % y el 10 %, lo que representa un ahorro de US$ 360,000 millones al año.

A pesar de las grandes cifras que se mencionan, los líderes del sector de la salud no deben pasar por alto la utilidad de la AI para lograr objetivos fáciles de alcanzar. Si bien esto puede parecer simplista, los proyectos más pequeños pueden proporcionar información útil que puede brindar beneficios tangibles. Un ejemplo de ello es la gestión del ciclo de ingresos. Para este fin, las soluciones en la nube especialmente diseñadas con capacidades de AI incorporadas se están convirtiendo en la norma en operaciones de gran volumen y urgentes que requieren ejecutar algoritmos de machine learning en grandes conjuntos de datos a bajo costo. Los casos de uso incluyen soluciones de cómputo de alto rendimiento que ayudan a impulsar la investigación genómica y el descubrimiento de drogas.

 

Cómo la AI beneficia a los profesionales del sector de la salud

Otra área del sector de la salud en la que la AI puede tener repercusión es con los médicos y enfermeros. Cuando los hospitales adoptan plataformas de AI y machine learning, mejoran sus pilas de tecnología. Según Managed Healthcare Executive, esto los ayuda a mejorar la capacidad de los médicos para trabajar con ellos.

La AI les proporciona a los profesionales varias ventajas que mejoran la atención del paciente. Estos beneficios incluyen los siguientes:

  • Optimizar las tareas rutinarias que consumen mucho tiempo, lo que simplifica su trabajo.
  • Generar más tiempo para dedicárselo a la atención directa del paciente.
  • Mejorar el proceso de diagnóstico para permitir la detección y prevención temprana de enfermedades.

 

Cómo la AI beneficia a los pacientes

Uno de los aspectos más prometedores de la AI en la atención médica es su capacidad para transformar la experiencia del paciente. Imagínese un mundo en el que las visitas de los pacientes a un consultorio médico comiencen con una automatización perfecta. Los procesos de recepción, como completar formularios y compartir información de historias clínicas, se pueden digitalizar a través del procesamiento inteligente de documentos y aplicaciones de AI generativa. La AI y la automatización impulsada por la AI generativa pueden extraer datos de imágenes, PDF y otros formatos, garantizando la reutilización y la interoperabilidad. Esta automatización también se extiende a la presentación de documentos de reclamación a los pagadores para agilizar el proceso del seguro.

Las tecnologías impulsadas por AI tienen un inmenso potencial para transformar la prestación de atención. Por ejemplo, los profesionales que usan gafas inteligentes podrían brindar orientación virtual a los pacientes y realizar diagnósticos y planes de tratamiento remotos a través de video y audio en vivo. Estas gafas impulsadas por AI también podrían ayudar a capturar documentación con fines educativos y de control de calidad, registrar cirugías y automatizar la documentación de procedimientos por parte del personal de enfermería.

Algunos de los beneficios más inmediatos para los pacientes que veremos a partir de la integración profunda de la AI y el sector de la salud incluyen los siguientes:

  • Detección y diagnóstico precoz de enfermedades: los modelos de machine learning podrían usarse para observar los síntomas del paciente y recopilar datos de dispositivos médicos, y alertar a los médicos si aumentan los riesgos.
  • Menos errores en el diagnóstico por imágenes: por ejemplo, la AI puede detectar signos tempranos de cáncer de mama u otras afecciones con la misma eficacia que los radiólogos humanos.
  • Análisis de imágenes: espere resultados prometedores en radiología, donde algoritmos de machine learning pueden analizar grandes cantidades de imágenes etiquetadas, a fin de identificar nódulos o neoplasias de manera temprana que el ojo humano no necesariamente detecta.
  • Atención personalizada: la AI tiene el potencial de aprovechar historias clínicas individuales, perfiles genéticos y determinantes sociales de la salud. Al considerar estos factores, los médicos pueden desarrollar planes de tratamiento más eficaces y mejorar los resultados de los pacientes.
  • Tratamiento personalizado: las organizaciones del sector de la salud podrían ofrecerles a los pacientes acceso las 24 horas a un asistente virtual que aprende de las interacciones con los pacientes. Este sistema podría responder preguntas basadas en la historia clínica, las preferencias y las necesidades personales de los pacientes.
  • Educación del paciente: la AI puede hacer que la educación sea más accesible, atractiva e impactante, promoviendo el compromiso activo de los pacientes en su propio recorrido hacia la atención médica.
  • Transparencia en los precios: los datos y la AI pueden desempeñar un papel importante en la reducción de las tarifas y permitir comparaciones para que los pacientes puedan tomar decisiones informadas sobre su atención.
  • Soporte para el seguro: al analizar las historias clínicas, la AI puede ayudar a los pacientes a optimizar su cobertura de seguro y ayudar a las aseguradoras a identificar fraudes.
  • Predicción de poblaciones en riesgo: la AI puede recopilar una amplia gama de datos sobre las condiciones genéticas, conductuales y sociales de las poblaciones en riesgo y hacer predicciones significativas para ayudar a prevenir enfermedades y salvar vidas.

 

Allanar el camino para el futuro de la AI a través de los datos

Hoy en día, la AI tiene el potencial de reinventar y revitalizar la industria del sector de la salud en varias áreas. De hecho, el papel cada vez más omnipresente de la AI en las operaciones del sector de la salud es inevitable.

Sin embargo, si bien las oportunidades para tener un impacto positivo en la vida de los pacientes siguen siendo significativas, la industria también es cautelosa sobre el uso de la AI en decisiones clínicas de alto riesgo. Pero ya existe una creciente aceptación del uso de la AI para aumentar las tareas de los administradores, donde el riesgo de daño al paciente es relativamente bajo y hay una gran cantidad de datos para entrenar y validar algoritmos.

Para prepararse para este futuro, las organizaciones de atención médica deben priorizar la organización de datos, DataOps y la interoperabilidad. Por ejemplo, para estar preparados para la AI, los activos de datos deben ser capaces de atender diferentes vías de consumo, en lugar de estar diseñados para una sola aplicación.

Para que los programas de AI tengan éxito significativo en el sector de la salud, se debe prestar atención a varias áreas, que incluyen:

  • Incorporar rigor al análisis estadístico, modelado e información clínica como parámetros de los modelos.
  • Emplear el compromiso de los usuarios como un motivo contribuyente para modelar puntuaciones de riesgo.
  • Integrar modelos de AI o machine learning en los flujos de trabajo existentes

Rackspace Technology está a la vanguardia de la incorporación de la AI en una amplia gama de industrias mediante una creciente variedad de servicios y soporte. Como parte de nuestro compromiso de mantenernos a la vanguardia de los avances tecnológicos, llevamos a cabo un reporte detallado denominado "Informe de investigación de AI y machine learning de 2023". En este informe, encuestamos a más de 1,400 responsables de la toma de decisiones de TI de todo el mundo para obtener información sobre sus estrategias de adopción de la AI. Estos son algunos de los hallazgos:

  • El 69 % de los encuestados califica la AI/ML como una alta prioridad, un aumento de 15 puntos porcentuales con respecto a 2022.
  • El 73 % de los encuestados dice que tiene confianza en las respuestas proporcionadas por la AI o el machine learning
  • Reclutar y retener talento son los mayores obstáculos para optimizar el uso de la AI/ML.

 

Categorías de los modelos de AI en el sector de la salud

Seleccionar el modelo de AI adecuado para una situación determinada es un desafío significativo en la industria de la salud. Hoy en día, hay cuatro categorías principales de modelos de AI y machine learning que se utilizan en la medicina:

  • Modelos supervisados: estos modelos aprenden de patrones conocidos con datos de entrada etiquetados para predecir resultados. Uso común: predicción de síndrome séptico en un contexto de atención médica.
  • Modelos no supervisados: estos modelos revisan datos de entrada no etiquetados y usan técnicas de agrupación para identificar patrones ocultos. Uso común: análisis de “pacientes-como-yo”.
  • Modelos reforzados: estos modelos toman datos de entrada etiquetados, interactúan con nuevos datos y aprenden a desarrollar una serie de acciones. Uso común: quimioterapia, ensayos clínicos y regímenes de dosificación.
  • Modelos de fundación: como define Stanford HAI: el modelo de fundación es un "paradigma para construir sistemas de AI" en el que un modelo entrenado sobre una gran cantidad de datos no etiquetados se puede adaptar a muchas aplicaciones. Los modelos de fundación están "diseñados para ser adaptados (por ejemplo, ajustados) a diversas tareas cognitivas posteriores mediante un entrenamiento previo en datos amplios a escala".

 

Adoptar el enfoque FAIR para la AI

Las organizaciones del sector de la salud pueden beneficiarse de nuestra experiencia, así como de las prácticas estandarizadas de entrega, las asociaciones con la industria, los diversos conjuntos de habilidades y el compromiso de acelerar la adopción simbiótica, segura y sostenible de las soluciones de AI generativa a través de Foundry for AI de Rackspace (FAIR™).

FAIR lo ayuda a acelerar la adopción de la AI a través de tres ofertas de servicios distintas: Ideate, Incubate e Industrialize. Nuestro objetivo es ayudar a su organización del sector de la salud a lograr sus metas con el poder de la AI de manera rápida y responsable. ¿Está listo para aprender cómo su organización de atención médica puede aprovechar el poder y el potencial en constante expansión de la AI?

 

FAIR logo

Our generative AI services are part of the Foundry for AI by Rackspace Technology.

Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) is a groundbreaking global practice dedicated to accelerating the secure, responsible, and sustainable adoption of generative AI solutions across industries. Follow FAIR on LinkedIn.

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About the Authors

Suyash Bhogawar

AI Solution Architect

Suyash Bhogawar

Meet Suyash Bhogawar, a seasoned data science solutions architect with a strong focus on data engineering, MLOps and now Gen AI. With a wealth of experience in designing, developing, and deploying scalable data pipelines and cloud platform capabilities, Suyash is a valuable asset at Rackspace Technology. His expertise spans various domains, including healthcare, R&D, and life sciences. Proficient in Python, R, IaaC, and cloud platforms like AWS, Azure, and GCP, Suyash excels in delivering cutting-edge solutions to complex data challenges. He has demonstrated a passion for open-source initiatives and actively contributes to the development of standards in healthcare informatics, notably BIDS and other FAIR Data organizations. Suyash's unique blend of technical prowess and domain knowledge makes him an indispensable resource in driving innovation and transformation in the data science landscape.

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