La inteligencia artificial ya ha aportado beneficios al sector sanitario en aspectos como la reducción de costes, una mejor interacción con los clientes y la automatización del flujo de trabajo. Con la rápida expansión de la IA, y dada la creciente importancia de la transferencia tecnológica en los campos médico y farmacéutico, es de esperar que, en un futuro muy próximo, la IA se convierta en un elemento indispensable en las dinámicas de asistencia sanitaria.
Por si esto fuera poco, la pandemia actual ha empujado al sector a aumentar las inversiones en IA para pruebas clínicas, investigación de nuevos medicamentos y atención remota de pacientes, así como para realizar diagnósticos y tratamientos más tempranos y eficientes. En este artículo vamos a ver cuatro ejemplos que ilustran cómo la inteligencia artificial está cambiando la dinámica sanitaria.
Sanidad virtual facilitada por la IA
Las organizaciones sanitarias ya estaban invirtiendo en tecnología asistida por IA antes del inicio de la pandemia de COVID-19. En Estados Unidos, por ejemplo, el 75 % de las grandes empresas invirtió más de 50 millones de dólares en 2019 en tecnologías, productos y proyectos de IA, y el 95 % de las pequeñas y medianas empresas invirtió solo algo menos de 50 millones. Ahora, debido a la expansión global de la COVID-19 y a los nuevos retos a los que se enfrenta la industria sanitaria, las inversiones aumentarán y se renovarán los enfoques sobre la aplicación de soluciones de IA en el sector. Junto con un sólido plan de seguridad de datos y una gestión inteligente, el uso de la IA traerá sin duda beneficios a corto y a largo plazo a las empresas médicas en cuanto a reducción de costes y relación con los clientes se refiere.
La pandemia ha puesto en evidencia las limitaciones de los sistemas sanitarios en todo el mundo; entre ellas, la falta de personal y de recursos. Según un artículo publicado en Deloitte Insights, se ha producido «un giro sin precedentes hacia la sanidad virtual, impulsado por la necesidad y la flexibilidad legislativa» desde marzo de 2020. Los programas virtuales asistidos por IA ayudan al diagnóstico precoz de enfermedades y a reducir los ingresos y tratamientos no urgentes.
La incorporación de la atención virtual omnicanal y de la IA conversacional en los centros médicos mejora enormemente la experiencia del cliente, y además agiliza el flujo de trabajo y la eficiencia. La IA permite automatizar tareas repetitivas y reducir gastos de funcionamiento. Mediante una plataforma digital, se resuelven las consultas administrativas y se redirige a los pacientes al punto de asistencia que corresponda. De esta manera se regula el volumen de trabajo y se evita la sobrecarga del personal tanto médico como administrativo.
La atención sanitaria digital asistida por IA también ayuda en el triaje y la asistencia remota de pacientes al mantener puntos de contacto con ellos y emitir avisos cuando necesitan asistencia. Al reducir la duración de las estancias hospitalarias y evitar las visitas innecesarias, los planes virtuales de sanidad permiten una gestión más inteligente de los recursos y del flujo de trabajo en los centros médicos.
En general, las innovaciones de IA suelen tener como resultado una gestión inteligente del personal. Por ejemplo, la programación y planificación de las rotaciones de personal en los centros de salud se ha convertido en un tremendo desafío desde que empezó la pandemia. Las soluciones de IA aportan velocidad, fluidez y precisión a las tareas organizativas porque tienen en cuenta las múltiples variables operativas, como el número de trabajadores, su disponibilidad y capacitación, así como el equipo específico necesario.
Diagnósticos médicos
Además de ofrecer atención remota al paciente, los asistentes virtuales de IA ayudan a hacer diagnósticos médicos y a prestar atención personalizada y contextualizada. La inteligencia artificial analiza e interpreta grandes cantidades de datos mediante algoritmos complejos y aprendizaje automático. Al tener acceso a información en tiempo real basada en datos, el personal clínico puede tomar mejores decisiones modificando e implementando estos datos según su experiencia.
La innovación en IA tiene el potencial de ofrecer soluciones personalizadas para casos médicos complejos, y además reduce el margen de error de diagnóstico y medicación que existe en las decisiones clínicas tradicionales. Hace poco, los investigadores del sistema sanitario del hospital Monte Sinaí de la ciudad de Nueva York desarrollaron un algoritmo de IA para detectar rápidamente casos de COVID-19. Imitando el método de trabajo de los médicos, el algoritmo procesó los datos de las tomografías de tórax de los pacientes, su historial médico, sus síntomas actuales e incluso su posible contacto con fuentes de infección para llegar a un diagnóstico. Según un comunicado de prensa de Monte Sinaí, el sistema de IA detectó un 68 % de casos positivos de COVID-19 que se habían pasado por alto porque parecían negativos en la tomografía.
Identificación del paciente
Uno de los procedimientos más complicados en el campo médico es la identificación del paciente para llevar a cabo pruebas clínicas con éxito. Pero la inteligencia artificial tiene la capacidad de identificar y evaluar datos extraídos de bancos de datos masivos, y gracias al aprendizaje automático, los programas integrados de IA son capaces de identificar y asignar pruebas clínicas a pacientes en función de su progreso médico. Este procedimiento suele consumir más tiempo y dinero sin la ayuda de tecnología inteligente.
Además de identificar a los pacientes para las pruebas clínicas, los nuevos modelos de innovación en IA utilizan los datos para eliminar riesgos en el proceso de investigación de medicamentos y mejorar las probabilidades de éxito a lo largo de su ciclo de desarrollo. En general, el uso de IA y del aprendizaje automático acorta los largos plazos y procesos relacionados con la investigación de medicamentos y su comercialización.
Mayor eficiencia y ciberseguridad
Como ya hemos dicho, con tecnología aumentada por IA, los planes y sistemas sanitarios adquieren información con la que pueden desarrollar nuevos productos y servicios, y por tanto mejorar el índice de satisfacción de sus clientes. Aun así, una de las principales razones que disuaden a los médicos y a otros responsables sanitarios de seguir invirtiendo en innovación de IA tiene que ver con el robo de datos y las amenazas de ciberseguridad. Sin embargo, está demostrado que, con esta misma tecnología, los centros sanitarios pueden detectar y gestionar de forma proactiva el fraude, el derroche y el abuso. Con lo cual, la inversión se amortiza y se evitan otros gastos, ahorrando millones y mejorando a la vez la atención al paciente. Además, las inversiones posteriores contribuirán a la depuración del sistema y a una aplicación más eficiente de la tecnología inteligente en el sector.
Conclusión
Las empresas sanitarias pueden invertir en inteligencia artificial e integrarla en su funcionamiento para proporcionar soluciones cognitivas de asistencia y tratamiento. La atención sanitaria por IA incluye el seguimiento de los pacientes y de sus síntomas, la prestación de asistencia temprana y eficiente (en persona o virtualmente), y un servicio personalizado por medio de centros de llamadas asistidos por IA, agentes y análisis de voz. Por otro lado, la IA aplicada a la gestión de personal ofrece herramientas para la optimización de los limitados recursos y la asignación en función de las competencias, mejorando así la eficiencia y reduciendo costes y sobrecargas.
En cuanto al diagnóstico, las capacidades de la IA para extraer conclusiones de datos y servirse del aprendizaje automático le otorgan una ventaja competitiva con respecto a los humanos para gestionar sistemas con un funcionamiento complejo. Las herramientas y programas de IA tienen el potencial de reconocer, supervisar y clasificar síntomas al tiempo que detectan anomalías y predicen resultados. Esto permitirá a los especialistas tomar decisiones basadas en datos para ofrecer tratamientos holísticos, ya que estarán más centrados en el paciente y más orientados hacia la prevención, mientras que los análisis integrados de IA ayudarán al personal médico a tomar decisiones más precisas.
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