La IA podría incluso ayudar a la humanidad a volver a encaminarse hacia el objetivo de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas de cobertura sanitaria universal para 2030.

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La IA ayuda a evaluar las necesidades de ambulancias. Foto: Weforum.org

Sin embargo, a pesar de los rápidos avances tecnológicos, el sector de la salud está "por debajo del promedio" en su adopción de IA en comparación con otras industrias, según un informe del Foro Económico Mundial titulado "El futuro de la atención médica basada en IA: liderando el camino".

Según el informe, "la transformación impulsada por la IA no se trata solo de adoptar nuevas herramientas, sino que requiere repensar toda la forma en que se presta y se accede a la atención médica".

Se proyecta que el mercado de atención médica generado por IA alcance los 2.700 millones de dólares este año (y casi 17.000 millones de dólares para 2034). Aquí se presentan algunas formas en que la IA está transformando la industria de la atención médica:

La IA puede analizar imágenes cerebrales.

Un nuevo programa de IA es dos veces más preciso que los expertos al analizar imágenes cerebrales de pacientes con ictus. Dos universidades del Reino Unido entrenaron el software con 800 escáneres cerebrales y luego lo probaron con 2000 pacientes. Los resultados fueron impresionantes. Además de su alta precisión, el software también pudo identificar el momento de la ocurrencia del ictus, un factor crucial para los médicos.

El neurólogo Paul Bentley declaró al periódico Health Tech Newspaper: «En la gran mayoría de los accidentes cerebrovasculares causados ​​por coágulos sanguíneos, si los pacientes llegan al hospital dentro de las 4,5 horas posteriores al accidente cerebrovascular, pueden optar tanto a medicación como a cirugía. Dentro de las 6 horas, la cirugía aún es posible, pero después de ese momento, las decisiones sobre el tratamiento se vuelven más difíciles porque muchos casos son irreversibles. Por lo tanto, determinar con precisión el inicio y el potencial de recuperación es crucial».

La IA detecta fracturas óseas mejor que los humanos.

El uso de IA para el análisis inicial podría ayudar a evitar radiografías innecesarias y minimizar el riesgo de pasar por alto fracturas. El Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) del Reino Unido afirma que la tecnología es segura, fiable y podría reducir el número de visitas de seguimiento.

Evaluación de las necesidades de ambulancia mediante IA.

En el Reino Unido, alrededor de 350.000 personas son trasladadas al hospital en ambulancia cada mes. La decisión de quién necesita ser trasladado a otro hospital recae en el personal médico prehospitalario, en medio de una escasez constante de camas hospitalarias. Un estudio realizado en Yorkshire (norte de Inglaterra) demostró que, en el 80 % de los casos, la IA pudo predecir con precisión qué pacientes debían ser trasladados. El modelo de IA se entrenó en función de factores como la movilidad, la frecuencia cardíaca, los niveles de oxígeno en sangre y el dolor torácico; cabe destacar que la IA no mostró sesgo en el procesamiento de datos.

Detección temprana de más de 1.000 enfermedades.

Un nuevo modelo de aprendizaje automático de AstraZeneca tiene el potencial de detectar enfermedades antes de que los pacientes presenten síntomas. Basándose en datos médicos de 500.000 personas de una base de datos médica del Reino Unido, el modelo puede predecir con gran precisión un diagnóstico años después.

Otro estudio en el Reino Unido reveló que una herramienta de IA podía detectar el 64 % de las lesiones cerebrales epilépticas que los radiólogos habían pasado por alto anteriormente. Entrenada con más de 1100 resonancias magnéticas de adultos y niños de todo el mundo, la IA no solo detectó las lesiones con mayor rapidez, sino que también identificó lesiones muy pequeñas u ocultas, invisibles para el ojo humano.

Los chatbots médicos apoyan la toma de decisiones clínicas.

Los médicos necesitan tomar decisiones rápidas y precisas, y si bien la IA puede ayudar a acelerar el proceso, también conlleva el riesgo de proporcionar información inexacta o sesgada.

Un estudio estadounidense demostró que los modelos de lenguaje extenso (LLM) estándar, como ChatGPT, Claude o Gemini, no pueden proporcionar a los médicos respuestas completas y con base científica . Sin embargo, ChatRWD, un sistema generativo con recuperación de información mejorada, obtuvo mejores resultados, con un 58 % de respuestas útiles (en comparación con el 2 %-10 % de los LLM convencionales).

También se están implementando interfaces digitales para facilitar el triaje de pacientes. Un informe de 2024 de la Iniciativa de Transformación de la Salud Digital del Foro Económico Mundial afirma que la plataforma digital para pacientes Huma podría ayudar a reducir las tasas de reingreso en un 30 %, disminuir el tiempo de revisión médica hasta en un 40 % y reducir la carga de trabajo del personal sanitario.

El informe anticipa que las tecnologías futuras transformarán drásticamente la experiencia de atención médica de los pacientes. Las personas sanas podrán usar dispositivos de monitoreo para optimizar su salud física y mental, mientras que quienes tengan problemas de salud tendrán acceso a una gama de soluciones digitales.

(Según Weforum.org)

Fuente: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html