La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos son dos tecnologías que están revolucionando la industria de la salud. La capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos de pacientes ha abierto nuevas posibilidades para la investigación, la atención médica personalizada y la prevención de enfermedades.
La IA se refiere a la capacidad de las computadoras para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. En el contexto de la salud, la IA puede ayudar a los profesionales médicos a analizar grandes cantidades de datos de pacientes para identificar patrones y tendencias que podrían ser difíciles de detectar manualmente.
El análisis de datos, por otro lado, se refiere al proceso de recopilar, limpiar y analizar grandes cantidades de información para obtener información útil.
En la salud, el análisis de datos puede ayudar a los médicos a identificar patrones de enfermedades, evaluar la efectividad de los tratamientos y predecir resultados para pacientes individuales.
Juntos, la IA y el análisis de datos pueden ayudar a mejorar la atención médica de varias maneras:
- Diagnóstico y tratamiento personalizado: La IA y el análisis de datos pueden ayudar a los médicos a identificar patrones de enfermedades y a predecir resultados para pacientes individuales. Esto puede ayudar a los médicos a seleccionar tratamientos personalizados y mejorar la precisión del diagnóstico.
- Prevención de enfermedades: Esta tecnología puede ayudar a los médicos a identificar patrones de enfermedades en poblaciones específicas y a desarrollar estrategias de prevención efectivas. Convirtiéndose en un gran aliado para la salud pública, porque puede llegar a reducir notablemente los recursos que son destinados a tratamientos.
- Automatización de tareas administrativas: La IA y el análisis de datos pueden ayudar a automatizar tareas administrativas en la atención médica, como el procesamiento de reclamos de seguros y la programación de citas.Además, a la hora de recoger datos, supone un avance importante en el análisis de la información, logrando que los investigadores puedan identificar patrones, enfermedades y posibles soluciones.
Sin embargo, también hay desafíos y preocupaciones asociados con el uso de la IA y el análisis de datos en la salud. Por ejemplo, la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones importantes, especialmente cuando se trata de datos de pacientes confidenciales.
La información siempre será una herramienta poderosa para las entidades, puede ser aprovechada para el beneficio de la humanidad, como es el caso de:
- Diagnóstico de cáncer de piel: La IA puede ayudar en el diagnóstico temprano del cáncer de piel al analizar imágenes de lunares o lesiones sospechosas en la piel. Por ejemplo, la herramienta de análisis de imágenes de SkinVision utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes de lesiones cutáneas y proporciona una evaluación de riesgo del posible cáncer de piel.
- Terapias personalizadas para el cáncer: Puede ayudar a los médicos a seleccionar el mejor tratamiento para los pacientes con cáncer. El software de análisis de datos de Foundation Medicine utiliza la secuenciación del genoma completo de los pacientes para identificar las mutaciones genéticas en el cáncer y ayuda a los médicos a seleccionar el tratamiento más adecuado para cada paciente.
- Monitoreo de pacientes: Los dispositivos portátiles como los relojes inteligentes y los monitores de actividad pueden recopilar datos biométricos de los pacientes, como la frecuencia cardíaca y la actividad física, que se pueden analizar para detectar problemas de salud. Un ejemplo muy común, es el Apple Watch tiene una función de electrocardiograma (ECG) que puede detectar ritmos cardíacos irregulares y notificar a los usuarios para buscar atención médica.
- Identificación de enfermedades raras: El análisis de datos puede ayudar a los investigadores a identificar patrones de enfermedades raras y a desarrollar tratamientos personalizados para los pacientes. Como es el caso del programa Watson for Genomics de IBM utiliza la IA para analizar el genoma completo de los pacientes y proporcionar información a los médicos sobre mutaciones genéticas específicas que pueden causar enfermedades raras o huérfanas.
Como dato curioso: las enfermedades raras se definen como aquellas que tienen una prevalencia de menos de 5 casos por cada 10.000 personas en la Comunidad Europea. La mayoría de estos casos se presentan en la edad pediátrica debido a la alta incidencia de enfermedades de origen genético y anomalías congénitas. - Detección de enfermedades infecciosas: Los sistemas de vigilancia de enfermedades utilizan datos de múltiples fuentes, como registros médicos y redes sociales, para detectar brotes de enfermedades infecciosas. Así lo hace el gigante Google, quienes tienen un sistema de vigilancia de enfermedades, y utilizan las búsquedas en Internet para detectar brotes de gripe y proporcionar información sobre la propagación de la enfermedad a los profesionales médicos.
En resumen, la IA y el análisis de datos tienen un gran potencial para mejorar la atención médica al identificar patrones y tendencias en grandes cantidades de datos de pacientes. Sin embargo, también es importante abordar los desafíos y preocupaciones asociados con su uso para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de los pacientes, por esto, la factoría de contenidos de The Valley ha realizado el informe “Rethink Health: el camino hacia la salud líquida”, en el que se aborda las principales tendencias que marcan el cambio, como la hiperpersonalización, el uso de wearables para la monitorización y el autodiagnóstico, las terapias desde el hogar o los avances del sistema sanitario gracias a nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial o la impresión 3D, entre otras.
Te esperamos el próximo 13 de abril a las 9:30h para descubrir el camino de la salud en la IA y las nuevas tecnologías.
Inscríbete aquí
Autora: Camila Garcés S, Maketing Intern en The Valley
