La IA podría incluso ayudar a la humanidad a volver al camino correcto para alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas de cobertura sanitaria universal para 2030.
Sin embargo, a pesar del rápido desarrollo de la tecnología, el sector de la salud está “por debajo del promedio” en la adopción de IA en comparación con otras industrias, según el informe del Foro Económico Mundial “El futuro de la atención médica impulsada por IA: liderando el camino”.
“La transformación de 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”, afirma el informe.
Se espera que el mercado de IA generativa médica alcance los 2.700 millones de dólares este año (y casi 17.000 millones de dólares para 2034). Estas son las formas en que la IA está transformando la atención médica:
La IA puede analizar imágenes cerebrales
Un nuevo software de IA duplica la precisión de los expertos al analizar escáneres 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 determinar el momento en que se produjo el ictus, un factor crucial para los médicos.
“En la mayoría de los accidentes cerebrovasculares causados por coágulos sanguíneos, si el paciente llega dentro de las 4,5 horas posteriores al accidente cerebrovascular, puede optar a tratamiento médico y quirúrgico”, declaró el neurólogo Paul Bentley al periódico Health Tech. “Dentro de las 6 horas siguientes, el paciente aún puede ser operado, pero después, la decisión se vuelve más difícil, ya que muchos casos son irreversibles. Por lo tanto, determinar el momento exacto del inicio y la probabilidad de recuperación es vital”.
La IA detecta fracturas óseas mejor que los humanos
El uso de IA para el análisis inicial podría ayudar a evitar radiografías innecesarias y reducir el riesgo de pasar por alto fracturas. El Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) 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. Dada la escasez de camas, la decisión sobre quién debe ser trasladado queda en manos del personal prehospitalario. Un estudio realizado en Yorkshire (norte de Inglaterra) reveló que la IA podía predecir con precisión qué pacientes debían ser trasladados el 80 % de las veces. El modelo de IA se entrenó con factores como la movilidad, la frecuencia cardíaca, los niveles de oxígeno en sangre y el dolor torácico, y no mostró sesgo en el procesamiento de los datos.
Detectar 1.000 enfermedades antes
Un nuevo modelo de aprendizaje automático de AstraZeneca puede detectar enfermedades incluso antes de que las personas presenten síntomas. Basándose en los datos médicos de 500.000 personas de una base de datos de salud del Reino Unido, el modelo puede predecir con precisión un diagnóstico muchos años después.
Otro estudio en el Reino Unido reveló que una herramienta de IA podía detectar el 64 % de las lesiones cerebrales relacionadas con la epilepsia que los radiólogos pasaban por alto. 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 con rapidez y precisión; la IA puede ayudar a acelerar el proceso, pero también conlleva el riesgo de proporcionar información incorrecta o sesgada.
Un estudio estadounidense reveló que los modelos de lenguaje extenso (LLM) estándar, como ChatGPT, Claude o Gemini, no pueden proporcionar a los médicos respuestas completas y con fundamento científico . Sin embargo, ChatRWD, un sistema generativo con recuperación de información mejorada, obtuvo un mejor rendimiento, 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. El informe de la Iniciativa de Transformación de la Salud Digital 2024 del Foro Económico Mundial afirma que la plataforma digital para pacientes Huma podría reducir los reingresos hospitalarios en un 30 %, reducir el tiempo que los médicos tardan en revisar los historiales clínicos de los pacientes hasta en un 40 % y reducir la carga de trabajo del personal sanitario.
El informe prevé que estas tecnologías transformarán drásticamente la experiencia del paciente en la atención médica. Las personas sanas podrán usar dispositivos de monitoreo para optimizar su salud física y mental, mientras que quienes padecen afecciones 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
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