La IA está ganando impulso y revolucionando la industria sanitaria

A medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, los líderes del sector están identificando oportunidades donde la IA en Atención sanitaria puede ser más efectiva.

La IA ya está transformando el sector de la salud, revolucionando la atención al paciente, el diagnóstico, el tratamiento y la eficiencia operativa. Las organizaciones que implementen la IA lograrán mejoras significativas en el compromiso y los resultados de los pacientes, obteniendo además una ventaja competitiva frente a quienes retrasen su adopción.

La IA en atención sanitaria consiste en aplicar inteligencia artificial en el ámbito médico. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar grandes volúmenes de datos de pacientes, lo que permite a los profesionales de la salud realizar diagnósticos más rápidos y precisos, desarrollar planes de tratamiento personalizados y mejorar la atención al paciente mediante la identificación de riesgos y operaciones optimizadas. En esencia, la IA imita la inteligencia humana para tomar mejores decisiones médicas.

Además, la IA automatiza tareas rutinarias, aumenta la eficiencia y brinda a los profesionales de la salud más tiempo y recursos para centrarse en las interacciones con los pacientes y brindar atención personalizada. Va más allá de simplemente eliminar el tedioso papeleo: los últimos sistemas de IA son lo suficientemente avanzados como para ofrecer capacidades completamente nuevas, como mejorar los ensayos clínicos , los diagnósticos y tratamientos médicos, y la gestión del autocuidado de los pacientes.

Aunque la IA es un campo amplio y en constante evolución, ciertos tipos de tecnologías son especialmente relevantes para el sector sanitario actual.

Como su nombre indica, la IA generativa utiliza un conjunto de datos para crear contenido nuevo en respuesta a solicitudes humanas. Los humanos escriben estas solicitudes, y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) preentrenados las procesan para generar resultados novedosos. La precisión y utilidad de cualquier herramienta de IA generativa depende de la calidad de los datos proporcionados a los algoritmos y de lo específica que sea la solicitud.

Por ejemplo, si desea que una herramienta de IA generativa escriba un email a un paciente con instrucciones posteriores al alta, la calidad del resultado variará según los datos a los que tenga que hacer referencia. Es probable que los LLM generales produzcan resultados menos específicos y precisos que los entrenados con datos sanitarios específicos. Si la solicitud es demasiado amplia, como “Escriba un email con instrucciones tras el alta para un paciente”, el resultado no será tan útil como uno generado por una solicitud que incluya información sobre los registros médicos del paciente.

Ahora la IA se usa más que nunca, porque se ha vuelto accesible incluso para usuarios que no son expertos en la materia. Aunque se lleva estudiando desde la década de 1950, anteriormente el uso de los sistemas de IA requería conocimientos y formación específicos. En la actualidad, herramientas como la IA conversacional permiten a los humanos usar el lenguaje cotidiano para “hablar” con la IA, eliminando la necesidad de una codificación complicada u otros conocimientos especializados. En lugar de exigir que los humanos dominen los lenguajes informáticos, ahora los ordenadores pueden entender y responder en lenguajes humanos. Gracias a la IA conversacional, los usuarios pueden plantearle preguntas a los sistemas de IA tal y como lo harían con un compañero de confianza. Esto ha mejorado significativamente la eficiencia y el acceso a la información para los proveedores de atención médica, el personal sanitario y los pacientes.

Los agentes IA son sistemas inteligentes que sirven como asistentes digitales. Los profesionales de la salud pueden usar un lenguaje conversacional para realizarles preguntas o pedirles que completen ciertas tareas. Al igual que un asistente humano, estos agentes se pueden integrar en los flujos de trabajo para que asuman las tareas complejas sin supervisión o intervención directa. Los humanos pueden crear fácilmente agentes personalizados, utilizando herramientas low-code, como Agentforce, que completan tareas y mejoran continuamente a medida que aprenden durante su trabajo. En la sanidad, los agentes IA pueden realizar tareas como generar evaluaciones de los pacientes, resumir sus historiales médicos y ayudarles a encontrar los proveedores adecuados para sus tratamientos.

El aprendizaje automático (ML) a menudo se usa como sinónimo de IA, pero en realidad es una aplicación de la IA. Utiliza algoritmos con reglas que definen cómo una máquina, generalmente un sistema de software, interpreta y comprende los datos. Los algoritmos de ML se entrenan en conjuntos de datos a partir de los cuales aprenden a encontrar patrones y predecir resultados futuros.

El ML y los análisis predictivos están transformando la sanidad de varias maneras. Esto incluye simplificar las tareas administrativas, como identificar a los pacientes que probablemente no asistan a las citas o serán readmitidos en el hospital después del alta, lo que permite que los proveedores tomen decisiones más informadas sobre la atención al paciente y la asignación de recursos. El ML y los análisis predictivos también pueden pronosticar enfermedades, personalizar tratamientos y optimizar la prestación de atención médica.

El estudio de Forrester también reveló que el 73% de los encuestados considera que la automatización de tareas para mejorar la productividad es uno de los principales impulsores de la IA en sus organizaciones. La mejora de la productividad puede conducir a diagnósticos de pacientes más rápidos y precisos, incluida la detección temprana de enfermedades y mejores resultados para los pacientes.

Aunque los humanos destacan en la resolución creativa de problemas, como hacer preguntas puntuales para revelar información oculta sobre el historial de un paciente, las máquinas inteligentes pueden identificar patrones que los humanos a menudo pasan por alto. 

Estos son dos ejemplos de cómo la IA está transformando el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes:

La radiología es un área particularmente adecuada para el uso de la IA. Por ejemplo, los profesionales médicos pueden entrenar un algoritmo proporcionándole miles de resultados de mamografías. Este algoritmo puede detectar patrones en las imágenes y determinar rápidamente si una nueva imagen contiene células cancerosas. La IA puede señalar áreas preocupantes en las pruebas de imágenes para que los humanos lleven a cabo más exámenes. Un estudio publicado en la revista científica Diagnostics reveló que los sistemas de diagnóstico basados en IA reducen los falsos positivos y mejoran la eficiencia de los radiólogos.

Además del diagnóstico por imágenes, la IA también puede ayudar a brindar atención personalizada aprovechando información práctica de los registros de salud electrónicos de un paciente y de publicaciones médicas para crear planes de tratamiento personalizados. Mientras que a un médico le llevaría horas buscar información relevante en revistas científicas, la IA puede acelerar significativamente el proceso. Se puede automatizar para que funcione de manera ininterrumpida, lo que mejora la productividad y logra una eficiencia que permite que los proveedores sanitarios ofrezcan planes de atención más personalizados.

Todavía hay mucho espacio para la adopción generalizada de la IA en atención sanitaria. Forrester encuestó a responsables de la toma de decisiones sobre las barreras para la adopción de la IA y los resultados fueron: el 57% señaló la falta de habilidades y experiencia internas, el 49% mencionó la falta de un presupuesto definido y otro 49% confesó que no estaba seguro de cómo implementar soluciones de IA. 

Veamos tres formas de abordar esto:

1. Definir los casos de uso de IA: con múltiples formas de implementar la IA en la sanidad, las organizaciones deben decidir dónde satisfará mejor sus necesidades y objetivos únicos. Antes de pensar en herramientas concretas, revise los datos para identificar qué áreas necesitan apoyo. Por ejemplo, si su organización dedica demasiado tiempo y presupuesto a tareas administrativas, considere invertir en agentes IA que respalden la atención al paciente.
2. Identificar oportunidades de ahorro: reducir costes puede ayudar a disipar las dudas de los responsables de la toma de decisiones respecto a la hora de invertir en herramientas de IA. Esta tecnología puede aportar valor de múltiples formas: optimiza operaciones, reduce los errores y analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y hacer predicciones que mejoren los resultados de los pacientes. Cuando la IA asume tareas administrativas rutinarias, los profesionales sanitarios pueden centrarse en tareas de mayor prioridad, lo que aumenta la productividad general de las organizaciones.
3. Proporcionar formación y recursos: el acceso a formación y recursos puede ayudar a superar las reticencias a usar IA. Conocer los estándares y las regulaciones ayudará a los proveedores sanitarios a la hora de buscar orientación sobre cómo gestionar la información médica protegida (PHI). Asociarse con una empresa de software tecnológico de confianza que priorice la seguridad de los datos también puede aliviar la ansiedad de los nuevos usuarios de IA.

Más del 80% de los responsables de la sanidad creen que las organizaciones que adopten la IA de manera efectiva serán más eficientes y ágiles. Es probable que esto se deba a que la IA es capaz de identificar ineficiencias y optimizar la asignación de recursos. Por ejemplo, el análisis predictivo puede pronosticar las tasas de admisión de pacientes y sugerir los horarios más eficientes para que la disponibilidad del personal hospitalario y de los equipos terapéuticos y de diagnóstico coincidan con las necesidades anticipadas de los pacientes.

Otra de las principales razones por las que las organizaciones están considerando la IA es para crear interacciones más personalizadas, ya que el 79% de los responsables de la toma de decisiones creen que las organizaciones que adoptan la IA mejoran la comunicación y las experiencias entre pacientes y profesionales. Un CRM para el sector sanitario basado en IA puede unificar datos de los pacientes de múltiples fuentes y ayudar a los proveedores a crear planes de atención personalizados. Esto incluye emails individualizados que recuerdan a los pacientes sobre las próximas citas y otra información útil sobre el plan de atención.

No es algo teórico o futurista: ya hay organizaciones sanitarias que están viendo mejoras en la satisfacción y el compromiso de los pacientes. Según un informe de Harvard Business Review Analytic Services, los conocimientos basados en IA y la personalización de contenido han ayudado a las organizaciones a aumentar la satisfacción de pacientes y proveedores en un 30%.

Existen varias preocupaciones sobre la privacidad, seguridad y protección de datos para la IA en la atención sanitaria. El estudio de Forrester reveló que el 61% de los responsables de la toma de decisiones creen que las preocupaciones éticas y de privacidad son barreras para la adopción de la IA, mientras que el 54% señaló como riesgos el sesgo inherente y las inexactitudes de los resultados de la IA.

Como la IA se basa en datos pasados para hacer predicciones y tomar decisiones, los datos inexactos o sesgados pueden generar resultados erróneos que podrían afectar negativamente la atención al paciente. Por lo tanto, abordar el sesgo algorítmico es fundamental para garantizar resultados justos y equitativos. También es la razón por la que la intervención humana es esencial para la implementación y gestión de la IA.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) advierte que las consideraciones éticas, las regulaciones, los estándares y los mecanismos de gobernanza son fundamentales para el desarrollo e implementación de sistemas de IA . Recientemente declaró: “Se necesita una mayor transparencia y respaldo para garantizar la seguridad, la coherencia y la calidad de los sistemas de inteligencia artificial para la atención sanitaria, mientras se promueve la confianza”. Por eso es importante seleccionar un proveedor de software de IA de confianza que proteja sus datos y los de sus pacientes mientras cumple con las leyes de privacidad.

La IA está revolucionando el descubrimiento de fármacos al permitir que los investigadores utilicen herramientas capaces de examinar millones de candidatos para encontrar los mejores compuestos y determinar posibles objetivos farmacológicos. La IA generativa ayuda a conectar los puntos entre diferentes estudios de investigación y podría revelar oportunidades para reutilizar medicamentos bien tolerados en distintos contextos y, en consecuencia, acelerar el proceso de encontrar tratamientos efectivos.

Además, la IA está transformando los ensayos clínicos. Las organizaciones sanitarias pueden aprovechar la IA para ahorrar tiempo a la hora de examinar investigaciones anteriores y simular ensayos clínicos. Las herramientas basadas en IA también automatizan procesos de captación e inscripción, al tiempo que simplifican la comunicación con los candidatos adecuados. Es capaz de generar informes y gestionar tareas regulatorias complejas que requieren mucho tiempo.

La mayoría de las organizaciones aún se encuentran en las primeras etapas de adopción de la IA, pero su auge está incrementando. La IA no va a cambiar la sanidad de la noche a la mañana. Sin embargo, las organizaciones están experimentando una mejora incremental, desde la automatización de tareas administrativas manuales hasta la captación de participantes aptos para los ensayos clínicos, la personalización de las comunicaciones con los pacientes, etc. Con tecnología, formación y estrategias adecuadas, las organizaciones sanitarias de todos los tamaños podrán obtener beneficios significativos de la IA.

Obtenga más información sobre lo que la IA en atención sanitaria puede hacer por su organización.

^{_{Para redactar estas preguntas frecuentes, los escritores contaron con ayuda de la IA.}}