Inteligencia artificial en salud
la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria pdf
La inteligencia artificial (IA) está reconfigurando la asistencia sanitaria, y su uso se está convirtiendo en una realidad en muchos campos y especialidades médicas. La IA, el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo (DL) permiten a las partes interesadas en la atención sanitaria y a los profesionales médicos identificar las necesidades y las soluciones sanitarias más rápidamente y con mayor precisión, utilizando patrones de datos para tomar decisiones médicas o empresariales informadas con rapidez.
La IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos almacenados por las organizaciones sanitarias en forma de imágenes, ensayos de investigación clínica y reclamaciones médicas, y puede identificar patrones y perspectivas a menudo indetectables por conjuntos de habilidades humanas manuales.
A los algoritmos de IA se les «enseña» a identificar y etiquetar patrones de datos, mientras que la PNL permite a estos algoritmos aislar los datos relevantes. Con la DL, los datos se analizan e interpretan con la ayuda de conocimientos ampliados por los ordenadores. El impacto de estas herramientas es enorme, si se tiene en cuenta que un análisis de Frost & Sullivan indicó que los sistemas de inteligencia artificial y computación cognitiva en la sanidad supondrán 6.700 millones de dólares este año del mercado, frente a los 811 millones de 2015.
aplicaciones médicas de la inteligencia artificial…
La inteligencia artificial en la atención sanitaria es un término general que se utiliza para describir el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático, o inteligencia artificial (IA), para imitar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos. En concreto, la IA es la capacidad de los algoritmos informáticos para aproximarse a conclusiones basadas únicamente en los datos de entrada.
Lo que distingue a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el ámbito de la salud es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y ofrecer un resultado bien definido al usuario final. La IA hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos algoritmos pueden reconocer patrones de comportamiento y crear su propia lógica. Para obtener ideas y predicciones útiles, los modelos de aprendizaje automático deben ser entrenados utilizando grandes cantidades de datos de entrada. Los algoritmos de IA se comportan de forma diferente a los humanos en dos aspectos: (1) los algoritmos son literales: una vez que se establece un objetivo, el algoritmo aprende exclusivamente a partir de los datos de entrada y solo puede entender lo que ha sido programado para hacer, (2) y algunos algoritmos de aprendizaje profundo son cajas negras; los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible a la lógica detrás de sus decisiones aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado[1].
el futuro de la inteligencia artificial en la sanidad
Panorama de la investigación en inteligencia artificial (IA) médicaEn los últimos tiempos, las técnicas de IA han provocado grandes olas en la atención sanitaria, e incluso han alimentado un debate activo sobre si los médicos con IA acabarán sustituyendo a los médicos humanos en el futuro. Creemos que los médicos humanos no serán sustituidos por máquinas en un futuro previsible, pero la IA puede ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones clínicas o incluso sustituir el juicio humano en ciertas áreas funcionales de la asistencia sanitaria (por ejemplo, la radiología). La creciente disponibilidad de datos sanitarios y el rápido desarrollo de métodos de análisis de grandes datos han hecho posible las recientes y exitosas aplicaciones de la IA en la sanidad. Guiadas por preguntas clínicas relevantes, las potentes técnicas de IA pueden desvelar información clínicamente relevante oculta en la enorme cantidad de datos, lo que a su vez puede ayudar a la toma de decisiones clínicas.1-3
MotivaciónLas ventajas de la IA se han debatido ampliamente en la literatura médica.3-5 La IA puede utilizar sofisticados algoritmos para «aprender» características de un gran volumen de datos sanitarios y, a continuación, utilizar los conocimientos obtenidos para ayudar a la práctica clínica. También puede estar dotada de capacidades de aprendizaje y autocorrección para mejorar su precisión en función de la información recibida. Un sistema de IA puede ayudar a los médicos proporcionándoles información médica actualizada procedente de revistas, libros de texto y prácticas clínicas para informar sobre el cuidado adecuado de los pacientes.6 Además, un sistema de IA puede ayudar a reducir los errores diagnósticos y terapéuticos que son inevitables en la práctica clínica humana.3 4 6-10 Por otra parte, un sistema de IA extrae información útil de una gran población de pacientes para ayudar a hacer inferencias en tiempo real para la alerta de riesgos sanitarios y la predicción de resultados de salud.11
libro sobre la inteligencia artificial en la sanidad
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar la forma en que se presta la asistencia sanitaria. Un informe conjunto con el IET Salud de la Unión Europea explora cómo puede contribuir a mejorar los resultados de la asistencia, la experiencia de los pacientes y el acceso a los servicios sanitarios. Puede aumentar la productividad y la eficiencia de la asistencia y permitir que los sistemas sanitarios proporcionen más y mejores cuidados a más personas. La IA puede ayudar a mejorar la experiencia de los profesionales sanitarios, permitiéndoles dedicar más tiempo a la atención directa de los pacientes y reduciendo el agotamiento.
La sanidad es uno de los mayores éxitos de nuestro tiempo. La ciencia médica ha mejorado rápidamente, aumentando la esperanza de vida en todo el mundo, pero a medida que aumenta la longevidad, los sistemas sanitarios se enfrentan a una creciente demanda de sus servicios, a un aumento de los costes y a una plantilla que se esfuerza por satisfacer las necesidades de sus pacientes.
La demanda está impulsada por una combinación de fuerzas imparables: el envejecimiento de la población, el cambio de las expectativas de los pacientes, el cambio en las opciones de estilo de vida y el ciclo interminable de la innovación son sólo algunos de ellos. Entre ellas, destacan las implicaciones del envejecimiento de la población. En 2050, una de cada cuatro personas en Europa y Norteamérica tendrá más de 65 años, lo que significa que los sistemas sanitarios tendrán que atender a más pacientes con necesidades complejas. La gestión de estos pacientes es costosa y requiere que los sistemas pasen de una filosofía basada en la atención episódica a otra mucho más proactiva y centrada en la gestión de los cuidados a largo plazo.
