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Robots e Inteligencia Artificial: la revolución del cuidado de la salud
Las nuevas tecnologías están revolucionando el cuidado de la salud y los servicios que la prestan. Fundamentalmente, la Inteligencia Artificial, la ciencia de datos, y el machine learning. Y según Hackernoon lo están cambiando todo, desde la gestión de los horarios de consulta de los pacientes hasta la asistencia física en cirugías. Estas nuevas tecnologías se utilizan para amplificar los esfuerzos humanos, generalmente. Su manejo no es muy complicado, y aportan eficiencia y eficacia a los procesos de trabajo, lo que disipa en gran medida la preocupación por la sustitución de los humanos por máquinas: estas se están utilizando más para apoyarles y mejorar su actividad.
Esto sucede, por ejemplo, en la gestión de los horarios de las consultas de pacientes. La Inteligencia Artificial y el machine learning pueden ser útiles para descongestionar la lista de espera. Además, la gestión digital de la información de pacientes puede ayudar a reducir los papeles en los hospitales y a convertir la obtención de información en eficaz. Además, los pacientes pueden incluso comunicar online sus síntomas mediante chatbots a los médicos incluso antes de llegar al centro sanitario, lo que agiliza las consultas presenciales. Con estas y otras iniciativas se puede contar con un flujo de información sin bloqueos entre las partes.
El machine learning y el proceso de lenguaje natural puede ayudar a los médicos a tener más información y prestar más atención al detalle en las citas con cada paciente. Según investigaciones recientes, los médicos pueden usar, por ejemplo, tecnología wearable como el Apple Watch para registrar las citas de los pacientes. El uso de lo que se ha dado en llamar Internet of Medical Things permite que los pacientes puedan controlar sus signos vitales y actuar en consecuencia, y almacenarlos para consulta y análisis posterior. Esto permite que los médicos puedan concentrarse en escuchar a los pacientes, mientras los datos que llevan pasan a los registros del hospital, y a su ficha, con facilidad.
La telemedicina también tiene muchas posibilidades de cara al futuro con los robots de asistencia a domicilio, que pueden conectar a los pacientes con el médico a través de videollamadas, lo que evita los inconvenientes que supone comprobar cada cierto tiempo cómo está cada paciente. Pero los robots no solo han aumentado su presencia en este área. También lo han hecho en situaciones de emergencia, y facilitan el acceso al cuidado de la salud cuando no se puede acudir al médico. Con ellos se puede interactuar con personal sanitario sobre temas tan cruciales como formas para mantener con vida a un accidentado antes de que llegue una ambulancia.
Las máquinas también pueden utilizar datos previos para diagnosticar una enfermedad. A pesar de que cada vez hay más preocupaciones por la precisión de los resultados. se ha demostrado que el diagnóstico y la prescripción mediante máquinas puede ser muy preciso. Según PwC, la Sociedad Americana del Cáncer, una elevada proporción de mamografías arrojan resultados falsos, lo que lleva a que a casi una de cada dos mujeres sanas se le dice que tiene que hacerse una biopsia para confirmar sus «síntomas». El uso de la Inteligencia Artificial está permitiendo revisar e interpretar mamografías hasta 30 veces más rápido y con un 99% de precisión, rebajando la necesidad de hacer biopsias sin necesidad.
Pueden predecir el brote de una enfermedad o identificar a personas vulnerables a ciertas condiciones de enfermedad. La monitorización digital puede ayudar a los médicos a estar informados de lo sucedido en la vida de un paciente, y los sistemas basados en Inteligencia Artificial pueden estudiar señales clínicas para prescribir la medicación adecuada para ellos.
En cuanto a la cirugía, los robots, con los modelos Da Vinci al frente, se encargan de asistir a los cirujanos en procedimientos de cirugía. Sobre todo los brazos robóticos, capaces de manipular órganos muy delicados con rapidez y precisión, y acceder al cirujano para ayudarle a acceder a órganos y tejidos. Estas máquinas no son capaces de trabajar todavía con autonomía total, pero aunque tenga que ser con supervisión, ayudar a mejorar la eficacia en las operaciones.
Los robots también pueden ayudar a las enfermeras a librarse de tareas ingratas o a agilizar otras como la extracción de sangre, la vigilancia de los pacientes y su monitorización. De todo esto se pueden encargar los robots dotados de sistemas de Inteligencia Artificial. De esta manera las enfermeras pueden dedicar más tiempo a otras tareas relacionadas con la salud y a otras que requieran mano y empatía humana.
IBM Watson for Health está ayudando a las entidades y organizaciones sanitarias a aplicar la tecnología cognitiva para desbloquear grandes cantidades de datos de salud y diagnóstico. Watson puede revisar y almacenar mucha más información médica, y exponencialmente más rápido que cualquier humano, lo que ayuda enormemente al sector.
Mientras, DeepMind Health de Google trabaja en colaboración con médicos, investigadores y pacientes para solucionar problemas de salud reales. Su tecnología combina machine learning y sistemas de neurociencia para desarrollar potentes algoritmos de aprendizaje de propósito general y pasarlos a redes neuronales que simulan el cerebro humano.
La tecnología también puede acelerar el lanzamiento de fármacos al mercado. Según la Asociación de Investigación Biomédica de California, para que una medicina pase del laboratorio de investigación a los pacientes pasan 12 años. Y solo 5 de cada 5.000 medicamentos que empiezan con las pruebas preclínicas llegan a la prueba humana, de la que solo uno de cada cinco es aprobado. Además, el coste de llevar una medicina nueva del laboratorio al paciente es, de media, de 359 millones de dólares. La investigación en medicamentos, una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en sanidad más recientes, puede rebajar tanto el tiempo que tarda un medicamento en estar a la venta como los costes de todo el proceso.
Aunque ya hay muchos avances relacionados con la tecnología en la medicina, todavía pueden ir a más. Sobre todo por el uso de los datos. La industria de la salud genera una cantidad de información biomédica muy elevada, con los datos de miles de millones de pacientes almacenados en formato electrónico. El análisis de datos es vital, pero también que haya médicos formados en esta disciplina, bien mediante asignaturas específicas en la carrera o con cursos de posgrado. De esta manera podrán mejorar en diagnóstico de pacientes utilizando datos de distintos parámetros, así como en interpretación de representaciones visuales de datos o de resultados de estudios clínicos a gran escala.
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