Aplicaciones de aprendizaje automático en el cuidado de la salud 2022: ¿Qué debemos esperar?

Machine Learning (ML) ha estado ayudando a la atención crítica, el diagnóstico y los tratamientos en todo el mundo desde hace bastante tiempo. Los datos clínicos y los recursos hospitalarios se pueden utilizar de manera mucho más eficaz con la ayuda de los sistemas impulsados ​​por ML e inteligencia artificial. Inicialmente, ML se utilizó principalmente para desarrollar vacunas, estudiar enfermedades y trabajar con genómica. Sin embargo, las administraciones hospitalarias ahora están adoptando rápidamente plataformas impulsadas por ML para mejorar sus servicios.

Los hospitales también pueden atender a más pacientes con la ayuda de la IA y priorizar a los pacientes que necesitan una intensa supervisión humana. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) no tienen como objetivo reemplazar a los trabajadores de la salud o a los médicos humanos, sino simplemente facilitarles el trabajo. Desde analizar registros de pacientes y sugerir intervenciones hasta incluso ayudar a investigar y sintetizar medicamentos, ML lo está impulsando todo.

Tomemos un ejemplo en el que hay alrededor de 20 pacientes que necesitan atención crítica, pero solo hay 15 médicos y cuidadores disponibles en el sitio. En tal situación, la IA impulsada por ML puede ayudar a determinar qué pacientes requieren apoyo humano inmediato. La IA puede ayudar a los médicos y al personal del hospital a tomar decisiones efectivas cuando sea necesario.

De manera similar, supongamos que un paciente necesita urgentemente una intervención médica, pero el paciente tiene registros médicos previos que podrían no permitir el uso de algún medicamento, o el paciente podría requerir una práctica o tratamiento médico específico. Revisar los registros médicos lleva tiempo y necesita la colaboración de otros departamentos y especialistas. AI puede ayudar en este proceso al sugerir la mejor práctica para cada paciente. Los tratamientos pueden incluso personalizarse en función de otros datos, como grupos demográficos y genomas.

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Importancia de ML en el cuidado de la salud

La medicina y los tratamientos tienen diferentes resultados en diferentes personas. Durante mucho tiempo, habíamos tratado la atención médica y la medicina estándar como un sistema de "talla única". No son solo la edad, el sexo, el peso y el historial médico los que determinan los efectos de la atención médica, sino también factores como los hábitos diarios y la dieta.

Por ejemplo, a un paciente con presión arterial alta se le puede recetar que no consuma ciertos medicamentos, oa un paciente con otra afección médica se le puede recomendar que no se someta a una cirugía. Usando métodos de aprendizaje automático, aprendizaje estadístico y aprendizaje profundo, las computadoras ahora pueden identificar la mejor ruta al asociar estos factores con resultados específicos.

Esto salva vidas al permitir que los profesionales médicos dediquen menos tiempo a la documentación y la evaluación del paciente. En una situación en la que no hay enfermeras o médicos disponibles para monitorear y ayudar a un paciente, los sistemas basados ​​en IA pueden ayudar a los trabajadores de la salud. A estas máquinas se les puede enseñar cómo manejar desencadenantes como una caída en el ritmo cardíaco o una fluctuación en los parámetros de salud.

ML se utiliza para calcular las reclamaciones de seguros y los riesgos de atención médica, y la financiación de los tratamientos. Los sistemas impulsados ​​por IA se utilizan ampliamente en ciencias actuariales y seguros de salud. ML es esencial para brindar servicios de atención médica de manera efectiva y atender a pacientes en todo el mundo.

Tomemos el ejemplo de las vacunas o medicamentos que deben desarrollarse rápidamente para proteger a las personas. Sin ML, la investigación médica como esta tarda años en completarse. Incluso los ensayos clínicos pueden llevar meses. Las herramientas de IA pueden acelerar el proceso, lo que permite a los investigadores salvar más vidas.

Más importante aún, ML ayuda a los profesionales médicos a descifrar datos clínicos y de pacientes más rápido. Esto promueve mejores y más efectivos tratamientos (intrusivos o no intrusivos). Por ejemplo, si es necesario generar un informe basado en una prueba de radiología, ML puede obtener información crítica de los datos disponibles para ayudar a los radiólogos a crear el informe más rápido. En un momento, las tareas analíticas y las evaluaciones médicas podrían automatizarse, lo que permitiría a los médicos concentrarse más en tratar a los pacientes tomando el mejor curso de acción.

Actualmente, ML se está utilizando en el cuidado de la salud para estos fines:

• Telemedicina y atención preventiva inicial
• Toma de decisiones clínicas para mejores prácticas
• Evaluación de registros médicos electrónicos (EMR)
• Clasificación y análisis de imágenes médicas
• Ensayos clínicos
• Salud inteligente con IoT (Internet de las cosas)
• Edge Computing para la administración hospitalaria
• Detección de Fraude y Seguros
• Detección de enfermedades
• Investigación y desarrollo de fármacos
• Medicación de precisión

Durante Covid-19, el mundo descubrió que hay una escasez significativa de profesionales médicos y trabajadores de cuidados intensivos. Con la ayuda de la automatización y la administración inteligente, los hospitales pueden prepararse para abordar estas situaciones mucho mejor. Las unidades de cuidados intensivos y otros recursos hospitalarios se pueden asignar con prioridad a los pacientes muy afectados.

La IA ya se ha convertido en un estándar en los departamentos de radiología, oncología, cardiología e incluso dermatología. Se puede enseñar a los sistemas de análisis basados ​​en ML a identificar los factores de riesgo mucho antes que los humanos y con más precisión. Además, la IA puede ayudar a integrar flujos de trabajo de tratamiento personalizados para pacientes con condiciones específicas en función de los datos de sus dispositivos (relojes inteligentes y teléfonos) y su fisiología general.

Lo que ML tiene reservado para el cuidado de la salud en 2022

ML tiene mucho más que ofrecernos en los próximos años. Veremos un avance sustancial en la informática de punta y la integración de la IA en la administración hospitalaria. Con la ayuda de ML, los hospitales de todo el mundo están incorporando sistemas de asistencia basados ​​en ML en los recursos hospitalarios. Permite una comunicación y colaboración fluidas entre departamentos en tiempo real. La evaluación de imágenes médicas y EMR son los enfoques centrales de ML durante 2022.

El aprendizaje profundo en el cuidado de la salud ya ha salvado innumerables vidas, especialmente con la ayuda de la medicina preventiva, los tratamientos de precisión y la detección temprana de enfermedades. Junto con el aprendizaje profundo y la computación de punta, los hospitales también integrarán tecnologías de cadena de bloques en sus marcos. Por ejemplo, con el aprendizaje profundo y los registros médicos en blockchain, los hospitales pueden obtener el historial médico del paciente a través de la comparación biométrica.

Estas son las tendencias de 2022 de AI ML en el cuidado de la salud :

• Promoción de tratamientos personalizados y marcos sanitarios eficaces
• Uso de datos del mundo real para decisiones clínicas y medicación preventiva.
• Diagnóstico precoz y detección en tiempo real.
• Experiencia imparcial del paciente.
• Desarrollo e investigación de fármacos más rápidos con aprendizaje profundo.
• Monitoreo de pacientes sin supervisión humana.
• Monitoreo de pacientes en tiempo real y atención básica automatizada.
• Imágenes médicas avanzadas y análisis de registros.
• Uso de datos para la ingeniería biomédica avanzada y la investigación basada en el genoma.
• Mejores políticas de salud y marcos regulatorios.
• Análisis de seguros y siniestros.
• Simulaciones digitales de condiciones médicas y resultados de administración de medicamentos en aras de resultados médicos reproducibles.
• Sistemas de formación en Realidad Virtual y Realidad Aumentada para enfermería y cirugía.
• Uso más eficaz de los datos sanitarios para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Prevención del fraude médico y fácil accesibilidad de recursos a pacientes prioritarios.
• Herramientas de IA y sistemas de asistencia para cuidados intensivos y tratamientos intrusivos.
• Dispositivos médicos avanzados e incorporación de la robótica en la sanidad.

Según los informes, el 33% de todas las tareas que realizan los médicos y clínicos se pueden automatizar fácilmente. Muchos hospitales todavía dependen de actualizaciones manuales y sistemas analógicos. Esto experimentará un cambio masivo en los próximos años con la ayuda de la IA.

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Conclusión

Actualmente, los cirujanos han comenzado a usar AR e IA de asistencia para practicar cirugía en entornos virtuales. Con la ayuda de la visión por computadora y el aprendizaje profundo, los cirujanos pueden conocer los resultados de cada uno de sus movimientos en tiempo real.

Del mismo modo, las enfermedades y los medicamentos también se pueden monitorear en estos entornos médicos virtuales. Todo esto combinado nos lleva a creer que tenemos un futuro muy brillante por delante, al menos para la salud y la ciencia médica.

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