La inteligencia artificial en la medicina se basa en el uso de programas computacionales que simulan los procesos del pensamiento humano, con el fin de analizar resultados médicos, hacer investigaciones, diagnósticos y recomendar tratamientos.
Es probable que te hayas cuestionado sobre el futuro desempeño en salud ante estos avances de la inteligencia artificial en la medicina. Existe un monitor donde un software identifica posibles neoplasias en una placa, con una exactitud que sobrepasa el ojo humano.
También hay aplicaciones que procesan cantidades masivas de información en un instante y proponen la terapia más oportuna para un individuo. Esta transformación necesita preparación de los profesionales para ponerla en práctica. Con la Maestría en Dirección y Administración en Salud se aprenden y desarrollan las habilidades requeridas para usar la IA en la medicina.
Sigue aquí y ve por ti mismo el impacto de la inteligencia artificial en la medicina.
¿Cómo se usa la inteligencia artificial en medicina?
Optimizar diagnósticos y agilizar decisiones clínicas son usos de la inteligencia artificial en la medicina. Pero, la intervención de este sistema también se incluye en etapas de tratamiento y prevención.
Aquí están las distintas maneras de cómo se usa la inteligencia artificial en la medicina:
- Lectura asistida por IA: sistemas que analizan radiografías, resonancias, tomografías para detectar anomalías, fracturas, cáncer o enfermedades pulmonares.
- Gestión de grandes volúmenes de datos clínicos: algoritmos que procesan millones de historias clínicas. Identifican patrones en poblaciones y generan alertas sobre posibles brotes, efectos secundarios…
- Chatbots médicos: programas para la orientación sobre síntomas y ayudan en la atención primaria.
- Soporte a la toma de decisiones: herramientas que sugieren opciones de tratamiento basadas en datos actualizados y evidencia científica.
¿Qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial en la medicina?
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina ya se consiguen en diferentes especialidades.
Imagenología
Los algoritmos que almacenan imágenes médicas, tienen la capacidad de compararlas y así identificar signos de cáncer de mama, retinopatía diabética o la enfermedad de Alzheimer con una precisión asombrosa.
Farmacología
La inteligencia artificial de la medicina incursiona en el desarrollo de fármacos. Funciona para anticipar la efectividad de los compuestos, acortar los tiempos de experimentación y colaborar en la selección de los mejores elementos para los ensayos clínicos. Esto ha facilitado la creación de nuevos tratamientos.
Atención médica para cada paciente
Ahora es factible adaptar los tratamientos a las condiciones particulares de cada individuo usando apps de IA. De este modo, se mejora la efectividad del tratamiento y se disminuyen los efectos perjudiciales.
Cirugía robótica
La inteligencia artificial de la medicina también se utiliza en robots quirúrgicos durante intervenciones complejas. Con ellos, los médicos logran la exactitud para reducir la probabilidad de errores.
¿Qué beneficios tiene la inteligencia artificial en la medicina?
Los avances de la IA en lo sanitario benefician a los usuarios de los servicios y, por supuesto, a los propios trabajadores del sector. Los beneficios de la inteligencia artificial en la medicina son:
- La IA puede identificar patrones complejos en segundos, lo que facilita la detección temprana de enfermedades.
- Gracias a aplicaciones móviles, chatbots y telemedicina, es posible ofrecer orientación médica en zonas remotas.
- Al automatizar tareas repetitivas, los profesionales pueden enfocarse en actividades críticas.
- El análisis objetivo de datos disminuye el margen de error en diagnósticos y tratamientos.
- Los algoritmos pueden prever la demanda de camas y de medicamentos.
¿A qué desafíos se enfrenta la inteligencia artificial en medicina?
La IA es una tecnología innovadora, así que hay posibilidad de errores. Existen riesgos y desafíos presentes y se deben considerar. Por ejemplo, confiar todos los diagnósticos en la programación automática podría generar un sesgo profesional.
Además, entra en juego la protección y confidencialidad de la información. Estos sistemas trabajan con datos muy delicados que, si fueran vulnerados, podrían acarrear problemas serios.
A esto se suma la desigualdad de acceso. No todas las instituciones cuentan con los recursos económicos para adquirir la tecnología. También, existen riesgos en las decisiones automatizadas, puesto que una programación incorrecta o falta de supervisión humana puede derivar en diagnósticos erróneos.
Ejemplos de la inteligencia artificial en medicina
Las empresas dedicadas al desarrollo digital han creado algunos proyectos de IA que están andando en pro de la salud. Fíjate en estos ejemplos de inteligencia artificial en la medicina:
- Google Health desarrolló un sistema de IA que detecta el cáncer de mama con una precisión superior a la de radiólogos humanos en pruebas iniciales.
- IBM Watson Health analizó miles de artículos científicos para ayudar a diseñar tratamientos oncológicos personalizados.
- Aidoc es una herramienta de IA utilizada en hospitales para identificar accidentes cerebrovasculares en tomografías computarizadas en minutos.
- PathAI mejora el diagnóstico de enfermedades a partir de biopsias digitalizadas.
- Babylon Health en Reino Unido ofrece orientación médica escribiendo en chatbots con IA.
Esto solo es una muestra del alcance de esta tecnología en el campo de la salud y la medicina moderna.
¿Cuáles son las tendencias y avances de la inteligencia artificial en la medicina?
Estas son las principales tendencias y avances centrados en los usos de la inteligencia artificial en la medicina:
- Sistemas predictivos de última generación: que podrán predecir la aparición de enfermedades o posibles problemas de salud.
- El uso de la IA generativa: para simular cirugías o diseñar moléculas en tiempo récord.
- Mayor conexión con dispositivos, como los smartwatches, que seguirán de cerca la salud y avisarán a los médicos ante cualquier señal de alerta.
- Sistemas más compatibles entre sí: que permitirán compartir datos de forma segura entre hospitales y compañías de seguros.
- Un enfoque ético y para todos: con una IA médica más clara, equitativa y al alcance de todos.
La aplicación de la inteligencia artificial en la medicina dejó de ser una expectativa. Ahora mismo, tiene participación activa en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Referencias:
- Marr, B. (2024, 31 de julio). AI In Healthcare: Revolutionizing Medicine Or Overhyped Promise? Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/07/31/ai-in-healthcare-revolutionizing-medicine-or-overhyped-promise/
- Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. Nature Medicine, 25, 24–29. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
- (s. f.). Google for Health. https://health.google/intl/es-419/
