¿Cómo se está convirtiendo el aprendizaje automático en un cambio de juego en la industria de la salud?

El aprendizaje automático está impulsando mejoras e innovaciones masivas en la industria de la salud. Está acelerando los avances en las operaciones clínicas, el desarrollo de fármacos, la cirugía y la gestión de datos.

La pandemia de Covid-19 ha empujado aún más al sector de la salud a adoptar activamente esta tecnología moderna.

Más importante aún, los pacientes se beneficiarán al máximo, ya que la tecnología puede mejorar sus resultados de salud al analizar los mejores planes de tratamiento para ellos. ML es capaz de detectar enfermedades en una etapa temprana con mayor precisión, lo que ayuda a reducir el número de reingresos en hospitales y clínicas.

En este artículo, descubriremos las aplicaciones clave del aprendizaje automático en el cuidado de la salud y cómo esta tecnología está redefiniendo la industria con sus beneficios excepcionales.

¡Vamos a empezar!

Principales aplicaciones del aprendizaje automático en el cuidado de la salud

Desde maximizar la eficiencia del hospital hasta hacer un diagnóstico preciso, las tecnologías ML han demostrado ser una gran ayuda para la industria de la salud. Estas son algunas de las principales aplicaciones de aprendizaje automático en la industria de la salud para interactuar mejor con los usuarios y generar más ingresos.

Personalización del trato

Ofrecer tratamientos personalizados es uno de los casos de uso clave del aprendizaje automático en el ámbito de la atención médica. Permite a las organizaciones de atención médica brindar atención personalizada al paciente mediante el análisis del historial médico, los síntomas y las pruebas de los pacientes. Usando ML en medicina y atención médica, los médicos pueden desarrollar tratamientos personalizados y prescribir medicamentos que se dirigen a enfermedades específicas en pacientes individuales.

Con ML, las organizaciones de atención médica también pueden tener acceso al análisis basado en registros de salud electrónicos para el paciente. Esto ayuda a los médicos a tomar decisiones más rápidas sobre qué tipo de tratamiento se adapta mejor al paciente.

Además, el aprendizaje automático en el cuidado de la salud puede ayudar a los médicos a determinar si el paciente está listo para los cambios necesarios en la medicación. Esto ayuda a inducir el tratamiento adecuado desde el principio.

Detección de fraude

Según el Departamento de Justicia de los EE. UU., el 3 % de los reclamos de atención médica en el país son fraudulentos. Esto se convierte en cien mil millones de dólares perdidos anualmente. Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático , la industria de la salud puede detectar reclamos no válidos antes de que se paguen y acelerar la aprobación, el procesamiento y el pago de los válidos. Además de detectar fraudes de seguros, ML también evita el robo de datos de pacientes.

Las principales organizaciones de atención médica, como Harvard Pilgrim Health, están adoptando tecnologías de IA y ML para erradicar el fraude en la atención médica. Están utilizando sistemas de detección de fraude basados ​​en ML para identificar reclamos y detectar comportamientos sospechosos.

Detección de enfermedades en etapas tempranas

Hay muchas enfermedades que debe detectar en las primeras etapas para identificar el plan de tratamiento y ayudar a los pacientes a asegurar una buena forma de vida.

Una combinación de algoritmos supervisados ​​y no supervisados ​​bajo el aprendizaje automático brinda una mejor asistencia a los médicos en la detección temprana de enfermedades. ML compara los datos nuevos con los datos antiguos sobre una enfermedad en particular, y si los síntomas muestran una bandera roja, los médicos pueden tomar las medidas correspondientes.

Cirugía asistida por robot

Los robots quirúrgicos con tecnología ML han revolucionado las cirugías en términos de precisión y velocidad. Estos sistemas pueden realizar procedimientos quirúrgicos complicados con menor pérdida de sangre, efectos secundarios o riesgos de dolor. Además, la recuperación postoperatoria es mucho más rápida y sencilla.

El Centro Médico de la Universidad de Maastricht es uno de los mejores ejemplos de aprendizaje automático en el cuidado de la salud. Ha estado utilizando un robot quirúrgico impulsado por ML para suturar vasos sanguíneos pequeños, no más gruesos que 0,03 milímetros.

Al usar ML en medicina y atención médica, los profesionales y cirujanos obtienen acceso a información en tiempo real e información sobre el estado de salud actual de un paciente. Esto, a su vez, permite a los proveedores de atención médica tomar decisiones inteligentes antes, durante y después de los procedimientos para garantizar los mejores resultados. Lea aquí para saber cómo los robots moldearán el futuro del trabajo .

Análisis de errores en recetas.

Solo en los EE. UU., entre 5000 y 7000 personas mueren anualmente debido a errores de prescripción. Estos errores a menudo provienen de interfaces EHR defectuosas: los médicos eligen los medicamentos incorrectos de un menú desplegable o se confunden en las unidades de dosificación. En tales casos, las tecnologías ML pueden ser un salvador.

Los modelos ML analizan datos históricos de EHR y comparan nuevas recetas con ellos. Las recetas que se desvían de los patrones típicos se marcan para que los médicos puedan revisarlas y ajustarlas.

Por ejemplo, Brigham and Women's Hospital utiliza un sistema impulsado por ML para identificar errores de prescripción. Durante un año, el sistema identificó 10 668 errores potenciales, y el 79 % de ellos fueron clínicamente valiosos, por lo que el hospital logró ahorrar $1,3 millones en costos relacionados con la atención médica.

Junto con el ahorro de costos, un sistema de detección de errores impulsado por ML aumenta la calidad de la atención al prevenir la sobredosis de medicamentos y los riesgos para la salud.

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Asistencia en investigaciones y ensayos clínicos.

La investigación y los ensayos clínicos son procesos costosos y prolongados. Hay una buena razón detrás de esto: se debe demostrar que los nuevos medicamentos y procedimientos médicos son seguros antes de que se usen ampliamente. Sin embargo, hay casos en los que la solución debe lanzarse lo antes posible, como con las vacunas para COVID-19.

Afortunadamente, los algoritmos de aprendizaje automático pueden acortar el proceso. Estos algoritmos pueden ayudar a determinar la mejor muestra para el ensayo, recopilar más puntos de datos, analizar los datos en curso de los participantes del ensayo y reducir los errores basados ​​en datos.

Descubrimiento y creación de fármacos.

Es uno de los principales beneficios del aprendizaje automático en el cuidado de la salud . ML tiene la capacidad de descubrir nuevos medicamentos que ofrecen un gran valor económico para productos farmacéuticos, hospitales y nuevas vías de tratamiento para los pacientes. También hace que el proceso de creación de fármacos sea más rápido y extremadamente rentable.

Atomwise es una de esas compañías farmacéuticas que utiliza supercomputadoras, que extraen la terapia de las bases de datos de la estructura molecular. En 2015, Atomwise utilizó su tecnología de aprendizaje profundo para descubrir los medicamentos actuales en el mercado que podrían rediseñarse para tratar el virus del Ébola. Encontraron con éxito dos medicamentos que podrían ayudar a reducir los riesgos de la epidemia.

El análisis que habría tomado varios años sucedió en un día a través de la tecnología basada en Atomwise ML.

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Automatización del diagnóstico por imagen

Los hospitales y las clínicas usan ML para reconocer anomalías en diferentes tipos de imágenes médicas , como resonancias magnéticas o exploraciones radiológicas. El reconocimiento de imágenes ayuda a los médicos a diagnosticar infecciones hepáticas y renales, tumores, mejorar el pronóstico del cáncer y más.

El mejor ejemplo de percepción visual impulsada por ML es la herramienta utilizada por el Hospital Universitario UVA. Utilizando algoritmos de ML , la herramienta analiza imágenes de biopsias de niños para diferenciar entre la enfermedad celíaca y la enteropatía ambiental, y lo hace de manera tan confiable como lo hacen los médicos.

Ahora que hemos analizado las aplicaciones clave de aprendizaje automático y los casos de uso de aprendizaje automático en la industria de la salud, profundicemos en los desafíos de implementar tecnologías de aprendizaje automático relevantes para la industria de la salud.

Desafíos de adoptar ML en el cuidado de la salud

La amplia implementación de tecnologías innovadoras como AI y ML presenta varios desafíos. Desde la falta de datos de calidad hasta la seguridad del paciente, existen varios obstáculos para la industria de la salud que utiliza software y tecnologías basados ​​en ML.

Entonces, echemos un vistazo a ellos:

Seguridad del paciente

Las decisiones que toman los algoritmos de aprendizaje automático se basan completamente en los datos sobre los que se ha aprendido. Si la entrada no es confiable o es incorrecta, el resultado también será incorrecto. La decisión errónea puede dañar al paciente o incluso causar su muerte.

Falta de datos de calidad.

Los resultados que obtiene de los algoritmos de aprendizaje automático dependen de la calidad de los datos que se ingresan. Desafortunadamente, los datos médicos no siempre son tan precisos y estandarizados como suele ser necesario. Hay lagunas en los registros, inexactitudes en los perfiles y otras dificultades. Por lo tanto, antes de aplicar una herramienta de aprendizaje automático, debe dedicar tiempo a recopilar, limpiar, validar y estructurar datos para sus propósitos.

Preocupaciones sobre la privacidad

Otro desafío clave de implementar la IA y el aprendizaje automático en el cuidado de la salud radica en la cantidad de datos recopilados que contienen información confidencial. Esto, a su vez, requiere que se implementen medidas de seguridad adicionales. Por lo tanto, es crucial buscar la empresa de desarrollo de software de ML adecuada que pueda ofrecer una serie de opciones de seguridad para garantizar que los datos de sus clientes se manejen de manera adecuada.

El futuro de ML en el cuidado de la salud

El futuro de ML en el sector de la salud parece brillante. A pesar de algunos desafíos, ML ya está mejorando la experiencia del paciente, la práctica médica de los médicos y las operaciones de la industria farmacéutica. Y el viaje acaba de empezar. Según Grand View Research , se espera que la IA y el ML globales en el mercado de la salud se expandan a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 38,4 % entre 2022 y 2030.

Los crecientes conjuntos de datos de información digital relacionada con la salud del paciente, la creciente demanda de medicina personalizada y la creciente demanda de reducción de los gastos de atención son algunas de las principales fuerzas impulsoras del crecimiento del mercado.

Además, en los próximos años, podría haber robots programados que ayuden a los médicos en la sala de cirugía. Las tecnologías impulsadas por ML en el cuidado de la salud pueden permitir a los médicos minimizar el riesgo durante las operaciones al analizar hasta el más mínimo detalle del tratamiento.

El aprendizaje automático en la industria de la salud también está permitiendo "biopsias virtuales" y avanzando en el campo innovador de la radiómica. Aprovechar el aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial para obtener información puede crear alertas más rápidas y precisas para los proveedores de atención médica.

La IA y el aprendizaje automático en el cuidado de la salud también pueden proporcionar advertencias tempranas para condiciones como convulsiones o sepsis, que a menudo requieren un análisis intensivo de conjuntos de datos muy complejos.

Aprovechar ML para la puntuación de riesgos, el apoyo a la decisión clínica y la alerta temprana son algunas de las áreas importantes de desarrollo de este enfoque revolucionario.

El aprendizaje automático seguramente ampliará su base en el cuidado de la salud en los próximos años. Por lo tanto, los profesionales de la salud y los médicos deben comenzar a utilizar el aprendizaje automático a su favor.

¿Cómo puede Appinventiv ayudar a su empresa a adoptar el aprendizaje automático?

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Uno de nuestros proyectos exitosos en este campo es la aplicación YouCOMM desarrollada para conectar pacientes hospitalizados con enfermeras para recibir ayuda médica en tiempo real. El sistema permite a los pacientes llamar/avisar al personal mediante el uso de gestos con la cabeza o comandos de voz.

Desde el lanzamiento de la aplicación, más de 5 cadenas de hospitales en los EE. UU. se han estado ejecutando en la solución YouCOMM.

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