La IA ayuda a predecir enfermedades con mayor precisión y personalizar el tratamiento, según la profesora Karin Verspoor, directora de la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad RMIT de Australia.
La aplicación de la IA en la atención médica se está convirtiendo gradualmente en una tendencia global en auge. Para abordar este tema, la profesora Karin Verspoor conversó con VnExpress sobre los avances en este campo.
- Profesor, ¿podría analizar las tendencias de la aplicación de la IA en la atención médica a nivel mundial?
En el ámbito sanitario, una de las áreas más consolidadas de la IA es el procesamiento de imágenes. Por ejemplo, las aplicaciones de visión artificial que aprovechan el aprendizaje automático pueden diagnosticar y detectar enfermedades. Esta tecnología también puede utilizarse para interpretar los resultados de radiografías de tórax o clasificar lesiones cutáneas que podrían indicar cáncer. Muchos hospitales también implementan asistentes quirúrgicos robóticos de alta precisión y eficiencia, que asisten a los cirujanos según las características de cada paciente.
Estamos viendo un progreso creciente en el uso de IA para guiar la toma de decisiones clínicas utilizando datos clínicos más diversos, como datos registrados en registros médicos electrónicos, incluidos datos estructurados (por ejemplo, biomarcadores sanguíneos, signos vitales) y datos no estructurados (datos de notas, informes, información genética).
Otra tendencia notable son las aplicaciones más amplias de IA en entornos clínicos. Se pueden observar dispositivos que facilitan la documentación clínica mediante la toma automática de notas, la narrativa clínica durante la cirugía o el registro del historial del paciente durante las consultas médicas.
La profesora Karin Verspoor en el tercer seminario anual Vietnam-Australia sobre cooperación para promover la Industria 4.0, celebrado el 20 de octubre de 2022. Foto: Proporcionada por el personaje.
- ¿Por qué la tecnología de procesamiento de imágenes está teniendo un impacto tan profundo en el campo de la salud?
Esto se debe a que el sector sanitario cuenta con datos más frecuentes y sistemáticos que muchos otros tipos de datos clínicos. En el sector sanitario , existe un número limitado de dispositivos de imagenología y fabricantes, por lo que los datos son bastante consistentes.
Además, las imágenes son muy adecuadas para los algoritmos de IA actuales. Pueden visualizarse como matrices de píxeles completamente densas, lo que significa que cada celda de la matriz tiene un valor. Este tipo de datos se adapta bien a las representaciones y análisis matemáticos que pueden realizar los métodos de IA.
También existe una gran cantidad de datos de imágenes etiquetadas, es decir, diagnósticos conocidos asociados a cada imagen. Esto significa que el aprendizaje automático supervisado es fácil de implementar. Estos sistemas han demostrado ser muy eficaces, con un rendimiento similar o incluso superior al de los expertos humanos en algunos casos.
- En ese panorama general, en Vietnam, ¿cómo se aplica la IA en la salud pública?
En los países en desarrollo, la implementación de sistemas de software como los historiales clínicos electrónicos puede estar menos extendida. Estos países también tienen menos acceso a la tecnología y a los recursos sanitarios, lo que afecta el desarrollo de algunas aplicaciones que dependen de la recopilación electrónica de datos.
Sin embargo, la tecnología y la IA aún pueden aportar beneficios significativos a los usuarios de estos países y de Vietnam. La IA aporta conocimientos especializados incluso si no están disponibles localmente. En lugar de dispositivos especializados, se pueden utilizar sensores en productos comunes como teléfonos móviles y relojes inteligentes para registrar datos de salud. Algunas herramientas pueden analizar grabaciones de tos para diagnosticar la COVID-19 o detectar la fibrilación auricular a partir de la frecuencia cardíaca utilizando los datos de estos dispositivos.
Los asistentes de salud inteligentes se pueden implementar a través de una aplicación, lo que permite a los pacientes tener más control sobre su salud.
- ¿Cuáles son entonces las barreras para aplicar la IA en la atención médica?
La principal barrera para la IA en la toma de decisiones clínicas reside en la recopilación de datos de la población vietnamita. Cualquier herramienta de IA debe adaptarse a las características específicas de la población. Es decir, los datos de entrada deben ser coherentes con los datos con los que se entrenó el modelo.
Las herramientas de IA no suelen ser fácilmente transferibles de un contexto a otro. Esto implica que, para que la IA funcione correctamente en el contexto vietnamita, es necesario adaptarlas y evaluarlas adecuadamente. Esto requiere inversión en infraestructura digital en los centros de salud vietnamitas. Las inversiones deben realizarse en todos los aspectos: centros de salud, sistemas de historiales médicos electrónicos y mecanismos de intercambio y vinculación de datos entre los proveedores de atención médica.
Un desafío mayor consiste en identificar los problemas que deben abordarse en el singular entorno de Vietnam, donde la IA puede ser sumamente valiosa. Esto requiere la colaboración entre investigadores, innovadores en IA y líderes del sector sanitario para identificar oportunidades, establecer prioridades e impulsar la inversión.
- ¿Puede compartir algunas experiencias de Australia en este campo?
En Australia, la COVID-19 ha acelerado la adopción de tecnologías de salud digital y ha intensificado aún más su necesidad. Los confinamientos y las restricciones han llevado a las personas a recurrir a la atención médica en línea. Esto ha transformado el panorama sanitario, creando una tendencia a usar la tecnología para apoyar la atención médica y el bienestar general.
Estos cambios han sido observados y apoyados por la comunidad, lo que ha dado lugar a debates nacionales, tanto en el gobierno como en los medios de comunicación, sobre la regulación del software como dispositivo médico, la ética del uso de la IA en el contexto médico y el valor de los datos de salud como recurso público. Además de su valor, las organizaciones deben respetar la sensibilidad y la privacidad de estos datos.
Creo que Vietnam puede aprender de esta experiencia, que consiste en involucrar al público y comprender las oportunidades que la IA ofrece a la atención médica. En última instancia, son los pacientes y los consumidores quienes se beneficiarán de la adopción de estas tecnologías. Pero también nos basaremos en sus datos para desarrollarlas y evaluarlas. Por lo tanto, es importante generar confianza en los sistemas de IA, tanto por parte de los pacientes como de los profesionales de la salud.
La profesora Karin Verspoor (extrema izquierda) en una conversación con expertos sobre el potencial de la IA. Foto: Personaje proporcionado.
- ¿Cómo predice el desarrollo futuro de la IA en la atención médica?
Hoy en día, la IA está más presente que nunca. El entusiasmo en torno a ChatGPT y la IA generativa ha despertado un mayor interés en el uso de la inteligencia artificial para resolver innumerables problemas en los negocios y la vida diaria.
La aplicación de la IA en la salud y el bienestar no es una excepción, y sin duda veremos un aumento de la innovación en este ámbito. Creo que habrá muchas oportunidades para aprovechar la IA para mejorar la atención al paciente, mediante la integración de datos multimodales y el modelado predictivo complejo.
La IA nos ayudará a predecir mejor los resultados de los pacientes y la progresión de la enfermedad, así como a ofrecer planes de tratamiento altamente personalizados. Podremos aprovechar la tecnología para registrar la actividad médica, lo que nos permitirá obtener conocimiento y evidencia del impacto del tratamiento. Esto conducirá a nuevas mejoras en la práctica: un círculo virtuoso conocido como Sistema de Salud que Aprende.
Podemos mejorar la experiencia del paciente sugiriendo proactivamente los pasos del proceso de tratamiento y proporcionando a los profesionales clínicos la información adecuada para respaldar sus decisiones. Incluso podemos mejorar la experiencia del paciente aprovechando la IA para humanizar las interacciones con el sistema sanitario. Por ejemplo, ayudando con las tareas de preparación y documentación para que los médicos tengan más tiempo para hablar con sus pacientes. Algunas herramientas de traducción en tiempo real permiten configuraciones multilingües, lo que ayuda a traducir lenguaje médico complejo a información más comprensible y mejora la eficiencia de la comunicación con el paciente.
Los pacientes tendrán mayor autonomía en su propia atención médica. Además, utilizarán la tecnología digital para recopilar, gestionar, analizar e interpretar sus propios datos de salud, lo que les permitirá interactuar mejor con el sistema de salud.
Minh Tu
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