La Inteligencia Artificial en el Sector Salud ¿Están en riesgo algunos trabajos?

Si queremos entender para qué sirve la inteligencia artificial y cómo usar la inteligencia artificial para ser más efectivos y competitivos en nuestro trabajo en el sector salud, primero debemos entender ¿Qué es? La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas, la redacción de contenidos, el diseño de imágenes y en el caso del sector salud, el diagnóstico de enfermedades. En el sector sanitario, la IA promete revolucionar la forma en que se prestan los servicios de salud, mejorando la precisión de los diagnósticos, personalizando los tratamientos y optimizando los recursos.

Principales Aplicaciones de la IA en el Sector Salud

Diagnóstico y Detección de Enfermedades

Responder a la pregunta cómo usar la inteligencia artificial puede iniciar por su uso para analizar grandes cantidades de datos médicos y detectar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más avanzados, pueden diagnosticar enfermedades como el cáncer a partir de imágenes médicas con una precisión comparable a la de los médicos experimentados.

Uno de los ejemplos más claros de para qué sirve la inteligencia artificial en el sector sanitario es Google Health, que desarrolló un sistema de IA que puede detectar el cáncer de mama en mamografías con mayor precisión que los radiólogos humanos​ (Fierce Healthcare)​. 

Otro ejemplo es el de IBM Watson for Oncology que ayuda a los oncólogos a identificar y diseñar tratamientos personalizados para los pacientes, utilizando la información de una vasta base de datos de literatura médica y casos clínicos​ (https://inthenews.mayoclinic.org/)​.

Personalización de Tratamientos

La Inteligencia Artificial también puede ser muy útil al momento de analizar datos de pacientes para recomendar tratamientos personalizados. Esto es particularmente importante en el área de la oncología, donde la IA puede sugerir tratamientos específicos basados en el perfil genético del paciente.

En el Hospital Mount Sinai, uno de los líderes en el sector médico de los estados unidos, especialmente en lo relacionado con tratamientos del cáncer, el uso de IA ha permitido mejorar la precisión de los tratamientos personalizados para pacientes con cáncer, utilizando análisis genéticos y datos clínicos .

Optimización de Operaciones Hospitalarias

Otra de las formas cómo usar la Inteligencia Artificial para optimizar los resultados en el sector sanitario es para gestionar las operaciones hospitalarias de manera más eficiente, por medio del análisis y ejecución de tareas que solían hacerse de manera manual como la programación del personal, la gestión de inventarios y la administración de citas. Esta aplicación de la IA ayuda a reducir tiempos de espera y mejora la eficiencia general.

LeanTaaS, una empresa que trabaja con múltiples sistemas de salud, incluida la implementación de soluciones de IA para optimizar la programación quirúrgica que es una de las tareas propias y recurrentes en el campo médico, ha demostrado mejoras significativas en la eficiencia operativa y la satisfacción tanto de pacientes como de cirujanos. Las soluciones de IA de LeanTaaS, como iQueue for Operating Rooms, han sido reportadas para mejorar la utilización de las salas de operaciones y generar mejoras en los ingresos y la satisfacción de los pacientes​ (LeanTaaS)​​ (UC Health)​.

Por otra parte, varios hospitales han reportado mejoras en la eficiencia gracias a la implementación de IA y análisis predictivos para la programación de cirugías y otras operaciones hospitalarias. En el caso de LeanTaaS ha trabajado con el Centro Médico de la Universidad de Colorado y otros grandes sistemas hospitalarios, mostrando mejoras en la eficiencia y reducción de tiempos de espera​ (LeanTaaS)​.

Aplicaciones Administrativas de la IA en el Sector Salud

• Gestión de Registros Médicos

Otras de las aplicaciones que demuestran para qué sirve la Inteligencia Artificial en el campo de la salud, está orientada a automatizar la entrada y gestión de registros médicos, reduciendo el tiempo que los médicos y el personal de apoyo pasan en tareas administrativas y permitiéndoles centrarse más en la atención al paciente.

Para ilustrar este caso podríamos hablar de la Clínica Mayo que utiliza IA para gestionar sus registros electrónicos de salud (EHR), mejorando la precisión y eficiencia en la gestión de datos de pacientes​ (tomado de Mayo Clinic News Network)​.

Detalles sobre la Implementación de IA en la Clínica Mayo

Uno de los aspectos a tener en cuenta en la implementación de la Clínica de Mayo es la colaboración con Cerebras Systems. La Clínica Mayo anunció una colaboración estratégica con Cerebras Systems para desarrollar modelos de IA que mejoren los resultados y diagnósticos de los pacientes. Esta colaboración utilizará la base de datos de la Clínica Mayo para entrenar modelos de Inteligencia Artificial que ayuden a los clínicos a revisar extensos registros médicos y diversas formas de datos utilizados en el diagnóstico y cuidado de los pacientes​ (tomado de Mayo Clinic News Network)​.

En conjunto con la empresa de tecnología de salud impulsada por Inteligencia Artificial, nference, la Clínica Mayo ha creado el proyecto Anumana Inc. para desarrollar y comercializar algoritmos habilitados por IA. Estos algoritmos se aplican a los datos de salud cardíaca, incluyendo señales de electrocardiogramas, para detectar enfermedades cardíacas de manera temprana y acelerar su tratamiento​ (Mayo Clinic News Network)​.

Finalmente, la Clínica Mayo completó la implementación de uno de los sistemas de registros electrónicos de salud más grandes y costosos, el sistema Epic. Este sistema integrado facilita la operación diaria, permitiendo una mejor gestión de los datos de los pacientes, consolidando la facturación y mejorando la eficiencia general del hospital. Este proyecto, conocido como el “Plummer Project”, cubre todas las ubicaciones de la Clínica Mayo, mejorando la colaboración y la atención al paciente en todas sus instalaciones​ (https://inthenews.mayoclinic.org/)​​.

• Asistencia Virtual y Chatbots

Los asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA pueden gestionar consultas de pacientes, programar citas y proporcionar información básica, liberando al personal para centrarse en tareas más complejas.

En el caso de Stanford Medicine, Stanford ha incorporado modelos de lenguaje de gran escala para ayudar a los clínicos a redactar respuestas a mensajes de los pacientes, lo cual ha reducido la carga cognitiva y el agotamiento de los proveedores de salud. Este tipo de herramientas ayuda a responder consultas clínicas y a gestionar mensajes de los pacientes de manera más eficiente​, y de esta manera, optimiza los recursos propios de los procesos propios de los proveedores de salud, consituyendo una mejor práctica en el campo de la administración de servicios de salud. (Stanford Medicine)​​ (Scope)​.

Diversos estudios y artículos han demostrado cómo los chatbots de IA se utilizan ampliamente para mejorar la programación de citas en hospitales. Estos chatbots han impactado las cifras reduciendo los tiempos de espera y aumentando la satisfacción del paciente al permitir la programación y reprogramación de citas de manera más rápida y eficiente​ (Chat360)​​ (NiceHMS)​.

• Predicción y Gestión de Inventarios

La Inteligencia Artificial aplicada al sector de la administración médica también puede predecir la demanda de suministros médicos y gestionar los inventarios de manera eficiente, asegurando que los hospitales tengan siempre los suministros necesarios para su función.

La inteligencia artificial permite una gestión precisa de los inventarios mediante la automatización de tareas como el reordenamiento y el ajuste de niveles de stock basados en análisis predictivos. Esto ayuda a reducir los costos de mantenimiento y minimizar los desperdicios debido a obsolescencia o deterioro. La Universidad de Michigan, por ejemplo, utiliza herramientas de IA para monitorizar los inventarios en tiempo real, facilitando la toma de decisiones informadas sobre la cantidad óptima de suministros necesarios y asegurando que los elementos críticos estén siempre disponibles​ (GHX North America)​​ (Gradient Ascent)​.

Mediante el análisis de datos históricos y patrones de demanda, la IA puede prever la necesidad de ciertos suministros en diferentes períodos. Esto permite a los hospitales planificar de manera proactiva y evitar tanto los excesos como las carencias de inventario. La implementación de sistemas de gestión de inventarios basados en IA en Corewell Health, un sistema de salud en Michigan, ha llevado a una disminución del 38% en la falta de existencias de suministros críticos, asegurando así una operación más eficiente y menos interrupciones en la atención al paciente​ (GHX North America)​.

Adicional a reducir la carga de trabajo manual, la IA también mejora la precisión en la gestión de inventarios. Los algoritmos de IA pueden detectar patrones sutiles y correlaciones que podrían pasar desapercibidas en los análisis manuales. Es por esto que varias instituciones, como Stanford Healthcare, han implementado sistemas de análisis predictivo y automatización para ajustar niveles de inventario en función de las tendencias hospitalarias y de la demanda proyectada, lo que ha mejorado significativamente la eficiencia operativa y la satisfacción del paciente​ (Gradient Ascent)​​ (MRPeasy)​.

En conclusión, podemos estar seguros de que cuando nos preguntemos para qué sirve la inteligencia artificial o cómo usar la inteligencia artificial en el sector salud para ser más efectivos, eficientes y mejorar la experiencia de los usuarios de los sistemas de salud, el cielo es el límite. Las aplicaciones de esta revolucionaria herramienta, en el sector salud, van más allá de la simple automatización de tareas. La Inteligencia Artificial ofrece oportunidades infinitas para mejorar la precisión de los diagnósticos médicos, personalizar tratamientos y optimizar las operaciones hospitalarias. Si bien es comprensible el temor que ha generado el tema en lo relacionado a la seguridad laboral, es importante permanecer con una mirada atenta y considerar la IA como una herramienta complementaria y no como una amenaza. 

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