Más de 12 aplicaciones de aprendizaje automático que mejoran el sector de la salud en 2022

La población mundial cada vez mayor ha ejercido una enorme presión sobre el sector de la salud para que brinde tratamientos y servicios de atención médica de calidad. Ahora, más que nunca, las personas exigen servicios, aplicaciones y dispositivos portátiles inteligentes para el cuidado de la salud que los ayuden a llevar una vida mejor y prolongar su vida útil.

Para 2025, se proyecta que la inteligencia artificial en el sector de la salud aumente de $ 2100 millones (a diciembre de 2018) a $ 36 100 millones con una CAGR del 50,2 %.

El sector de la salud siempre ha sido uno de los mayores defensores de la tecnología innovadora, y la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático no son una excepción. Así como AI y ML penetraron rápidamente en los sectores empresarial y de comercio electrónico, también encontraron numerosos casos de uso dentro de la industria de la salud. De hecho, el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA) ha llegado a desempeñar un papel fundamental en el ámbito de la atención médica, desde la mejora del sistema de prestación de servicios de atención médica, la reducción de costos y el manejo de datos de pacientes hasta el desarrollo de nuevos procedimientos de tratamiento y medicamentos. , monitoreo remoto y mucho más.

Esta necesidad de un "mejor" servicio de atención médica está creando cada vez más el alcance de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para ingresar al mundo de la atención médica y la farmacia. Sin escasez de datos en el sector de la salud, ha llegado el momento de aprovechar el potencial de estos datos con aplicaciones de IA y ML. Hoy en día, la IA, el ML y el aprendizaje profundo están afectando a todos los dominios imaginables, y la atención médica tampoco permanece intacta.

Además, el hecho de que la carga de datos del sector de la salud aumente cada minuto (debido a la población en constante crecimiento y la mayor incidencia de enfermedades) hace que sea aún más esencial incorporar el aprendizaje automático en su lienzo. Con Machine Learning, hay infinitas posibilidades. A través de sus aplicaciones de vanguardia, ML está ayudando a transformar la industria de la salud para mejor.

La firma de investigación Frost & Sullivan sostiene que para 2021, la IA generará casi 6700 millones de dólares en ingresos en la industria mundial de la salud. Según McKinsey , el big data y el aprendizaje automático en el sector de la salud tienen el potencial de generar hasta 100 000 millones de dólares al año. Con las continuas innovaciones en ciencia de datos y ML, el sector de la salud ahora tiene el potencial de aprovechar herramientas revolucionarias para brindar una mejor atención.

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Aquí hay 12 aplicaciones populares de aprendizaje automático que están triunfando en la industria de la salud:

1. Análisis de imágenes de patrones

Hoy en día, las organizaciones de atención médica de todo el mundo están particularmente interesadas en mejorar el análisis de imágenes y la patología con la ayuda de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático. Las aplicaciones de aprendizaje automático pueden ayudar a los radiólogos a identificar los cambios sutiles en los escaneos, ayudándolos así a detectar y diagnosticar los problemas de salud en las primeras etapas.

Uno de esos avances innovadores es el algoritmo ML de Google para identificar tumores cancerosos en las mamografías. Además, muy recientemente, en la Universidad de Indiana-Universidad de Purdue en Indianápolis, los investigadores lograron un avance significativo al desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático para predecir (con un 90 % de precisión) la tasa de recaída de la leucemia mielógena (LMA). Aparte de estos avances, los investigadores de Stanford también han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo para identificar y diagnosticar el cáncer de piel.

2. Tratamiento personalizado y modificación de conducta

Entre 2012 y 2017, la tasa de penetración de los registros médicos electrónicos en el cuidado de la salud aumentó del 40 % al 67 %. Naturalmente, esto significa más acceso a los datos de salud de los pacientes individuales. Al recopilar estos datos médicos personales de pacientes individuales con aplicaciones y algoritmos de ML, los proveedores de atención médica (HCP) pueden detectar y evaluar mejor los problemas de salud. Con base en el aprendizaje supervisado, los profesionales médicos pueden predecir los riesgos y amenazas para la salud de un paciente según los síntomas y la información genética en su historial médico.

Esto es precisamente lo que está haciendo IBM Watson Oncology . Usando la información médica y el historial médico de los pacientes, está ayudando a los médicos a diseñar mejores planes de tratamiento basados ​​en una selección optimizada de opciones de tratamiento.

La modificación del comportamiento es un aspecto crucial de la medicina preventiva. Las tecnologías ML están ayudando a llevar la modificación del comportamiento a un nivel superior para ayudar a influir en los refuerzos conductuales positivos en los pacientes. Por ejemplo, Somatix, una empresa de análisis de datos basada en B2B2C, lanzó una aplicación basada en ML que monitorea y reconoce pasivamente una variedad de estados físicos y emocionales. Esto ayuda a los médicos a comprender qué tipo de cambios de comportamiento y estilo de vida se requieren para tener un cuerpo y una mente sanos.

Las nuevas empresas y organizaciones de atención médica también han comenzado a aplicar aplicaciones ML para fomentar modificaciones de comportamiento. Somatix , una plataforma de software B2B2C de análisis de datos, es un buen ejemplo. Su aplicación ML utiliza el "reconocimiento de los gestos de la mano a la boca" para ayudar a las personas a comprender y evaluar su comportamiento, lo que les permite abrirse para tomar decisiones que afirman la vida.

3. Descubrimiento y fabricación de fármacos

Las aplicaciones de aprendizaje automático se han abierto camino en el campo del descubrimiento de fármacos, especialmente en la etapa preliminar, desde la selección inicial de los compuestos de un fármaco hasta su tasa de éxito estimada en función de factores biológicos. Esto se basa principalmente en la secuenciación de próxima generación .

Las empresas farmacéuticas utilizan el aprendizaje automático en el proceso de descubrimiento y fabricación de fármacos. Sin embargo, en la actualidad, esto se limita al uso de ML no supervisado que puede identificar patrones en datos sin procesar. El enfoque aquí es desarrollar una medicina de precisión impulsada por el aprendizaje no supervisado, que permite a los médicos identificar mecanismos para enfermedades "multifactoriales". El Grupo de Aprendizaje Automático Clínico del MIT es uno de los principales actores en el juego.

Su investigación de medicina de precisión tiene como objetivo desarrollar algoritmos que puedan ayudar a comprender mejor los procesos de la enfermedad y, en consecuencia, diseñar un tratamiento eficaz para problemas de salud como la diabetes tipo 2.

Aparte de esto, las tecnologías de I+D, incluida la secuenciación de próxima generación y la medicina de precisión, también se están utilizando para encontrar caminos alternativos para el tratamiento de enfermedades multifactoriales. Project Hanover de Microsoft utiliza tecnologías basadas en ML para desarrollar medicina de precisión. Incluso Google se ha sumado al carro del descubrimiento de fármacos.

Según la Royal Society del Reino Unido , el aprendizaje automático puede ser de gran ayuda para optimizar la biofabricación de productos farmacéuticos. Los fabricantes de productos farmacéuticos pueden aprovechar los datos de los procesos de fabricación para reducir el tiempo total necesario para desarrollar medicamentos y, por lo tanto, también reducir el costo de fabricación.

4. Identificación de enfermedades y diagnóstico

Machine Learning, junto con Deep Learning, ha ayudado a lograr un avance notable en el proceso de diagnóstico. Gracias a estas tecnologías avanzadas, hoy en día, los médicos pueden diagnosticar incluso enfermedades que antes estaban más allá del diagnóstico, ya sea un tumor o cáncer en las etapas iniciales de enfermedades genéticas. Por ejemplo, IBM Watson Genomics integra la computación cognitiva con la secuenciación de tumores basada en el genoma para promover el proceso de diagnóstico, de modo que el tratamiento pueda iniciarse de frente. Luego está la iniciativa InnerEye de Microsoft lanzada en 2010 que tiene como objetivo desarrollar herramientas de diagnóstico innovadoras para un mejor análisis de imágenes.

5. Cirugía robótica

Gracias a la cirugía robótica, hoy en día, los médicos pueden operar con éxito incluso en las situaciones más complicadas y con precisión. Caso en cuestión: el robot Da Vinci. Este robot permite a los cirujanos controlar y manipular extremidades robóticas para realizar cirugías con precisión y menos temblores en espacios reducidos del cuerpo humano. La cirugía robótica también se usa ampliamente en los procedimientos de trasplante de cabello, ya que involucra detalles y delineación finos. Hoy la robótica es punta de lanza en el campo de la cirugía. La robótica impulsada por algoritmos de IA y ML mejora la precisión de las herramientas quirúrgicas al incorporar métricas de cirugía en tiempo real, datos de experiencias quirúrgicas exitosas y datos de registros médicos preoperatorios dentro del procedimiento quirúrgico. Según Accenture , la robótica ha reducido la duración de la estancia en cirugía en casi un 21%.
Mazor Robotics utiliza IA para mejorar la personalización y mantener la invasividad al mínimo en los procedimientos quirúrgicos que involucran partes del cuerpo con anatomías complejas, como la columna vertebral.

6. Trato personalizado

Al aprovechar el historial médico del paciente, las tecnologías de ML pueden ayudar a desarrollar tratamientos y medicamentos personalizados que pueden abordar enfermedades específicas en pacientes individuales. Esto, cuando se combina con el análisis predictivo, genera más beneficios. Por lo tanto, en lugar de elegir entre un conjunto determinado de diagnósticos o estimar el riesgo para el paciente en función de su historial sintomático, los médicos pueden confiar en las capacidades predictivas de ML para diagnosticar a sus pacientes. IBM Watson Oncology es un excelente ejemplo de cómo brindar un tratamiento personalizado a pacientes con cáncer en función de su historial médico.

7. Investigación de ensayos clínicos

Las aplicaciones de aprendizaje automático presentan un amplio margen para mejorar la investigación de ensayos clínicos. Al aplicar análisis predictivos inteligentes a los candidatos de ensayos clínicos, los profesionales médicos podrían evaluar una gama más completa de datos, lo que, por supuesto, reduciría los costos y el tiempo necesarios para realizar experimentos médicos. McKinsey sostiene que existe una variedad de aplicaciones de ML que pueden mejorar aún más la eficiencia de los ensayos clínicos, como ayudar a encontrar los tamaños de muestra óptimos para aumentar la eficacia y reducir los errores de datos aleatorios mediante el uso de EHR.

El aprendizaje automático está creciendo rápidamente para convertirse en un elemento básico en el ensayo clínico y el proceso de investigación. ¿Por qué?

Los ensayos clínicos y la investigación implican mucho tiempo, esfuerzo y dinero. A veces, el proceso puede prolongarse durante años. El análisis predictivo basado en ML ayuda a reducir la inversión de tiempo y dinero en los ensayos clínicos, pero también ofrece resultados precisos. Además, las tecnologías ML se pueden usar para identificar posibles candidatos para ensayos clínicos, acceder a sus registros de historial médico, monitorear a los candidatos durante todo el proceso del ensayo, seleccionar las mejores muestras de prueba, reducir los errores basados ​​en datos y mucho más.

Las herramientas de ML también pueden facilitar el monitoreo remoto al acceder a datos médicos en tiempo real de los pacientes. Al alimentar las estadísticas de salud de los pacientes en la nube, las aplicaciones de ML pueden permitir a los HCP predecir cualquier amenaza potencial que pueda comprometer la salud de los pacientes.

8. Predicción de brotes epidémicos

Las organizaciones de atención médica están aplicando algoritmos de ML e IA para monitorear y predecir los posibles brotes epidémicos que pueden apoderarse de varias partes del mundo. Al recopilar datos de satélites, actualizaciones en tiempo real en las redes sociales y otra información vital de la web, estas herramientas digitales pueden predecir brotes epidémicos. Esto puede ser una bendición, particularmente para los países del tercer mundo que carecen de una infraestructura de atención médica adecuada.

Si bien estos son solo algunos casos de uso de Machine Learning en la actualidad, en el futuro, podemos esperar aplicaciones ML mucho más mejoradas y pioneras en el cuidado de la salud. Dado que ML aún está evolucionando, nos esperan muchas más sorpresas de este tipo que transformarán vidas humanas, prevendrán enfermedades y ayudarán a mejorar los servicios de atención médica a pasos agigantados.

Por ejemplo, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales artificiales han ayudado a predecir el brote de malaria al considerar factores como la temperatura, la precipitación mensual promedio, etc.
ProMED-mail , un programa basado en la web permite a las organizaciones de salud monitorear enfermedades y predecir brotes de enfermedades en tiempo real. Al utilizar la clasificación y visualización automatizadas, HealthMap se basa activamente en ProMED para rastrear y alertar a los países sobre posibles brotes epidémicos.

9. Recopilación de datos colaborativa

Hoy en día, el sector de la atención de la salud está muy interesado en el crowdsourcing de datos médicos de múltiples fuentes (aplicaciones móviles, plataformas de atención médica, etc.), pero, por supuesto, con el consentimiento de las personas. Con base en este conjunto de datos de salud en vivo, los médicos y proveedores de atención médica pueden brindar el tratamiento rápido y necesario a los pacientes (sin perder tiempo en cumplir con el papeleo formal). Recientemente, IBM colaboró ​​con Medtronic para recopilar e interpretar datos de diabetes e insulina en tiempo real basados ​​en datos de colaboración colectiva. Por otra parte, ResearchKit de Apple otorga a los usuarios acceso a aplicaciones interactivas que utilizan reconocimiento facial basado en ML para tratar la enfermedad de Asperger y Parkinson.

10. Radioterapia mejorada

El aprendizaje automático ha demostrado ser inmensamente útil en el campo de la radiología. En el análisis de imágenes médicas, existe una multitud de variables discretas que pueden activarse en cualquier momento aleatorio. Los algoritmos basados ​​en ML son beneficiosos aquí. Dado que los algoritmos de ML aprenden de las muchas muestras de datos dispares, pueden diagnosticar e identificar mejor las variables deseadas. Por ejemplo, ML se usa en el análisis de imágenes médicas para clasificar objetos como lesiones en diferentes categorías: normal, anormal, con lesión o sin lesión, benigno, maligno, etc. Los investigadores de UCLH están utilizando DeepMind Health de Google para desarrollar algoritmos que puedan detectar la diferencia entre células sanas y células cancerosas y, en consecuencia, mejorar el tratamiento de radiación para las células cancerosas.

11. Mantenimiento de registros de atención médica

Es un hecho conocido que actualizar y mantener regularmente los registros de atención médica y el historial médico del paciente es un proceso exhaustivo y costoso. Las tecnologías de ML están ayudando a resolver este problema al reducir el tiempo, el esfuerzo y la inversión de dinero en el proceso de mantenimiento de registros. Los métodos de clasificación de documentos que utilizan máquinas virtuales (máquinas vectoriales) y técnicas de reconocimiento de OCR basadas en ML, como la API Cloud Vision de Google, ayudan a ordenar y clasificar los datos de atención médica. Luego, también hay registros de salud inteligentes que ayudan a conectar a médicos, profesionales de la salud y pacientes para mejorar la investigación, la prestación de atención y la salud pública.

Hoy, nos encontramos en la cúspide de una revolución médica, todo gracias al aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Sin embargo, el uso exclusivo de la tecnología no mejorará la atención médica. También es necesario que haya mentes curiosas y dedicadas que puedan dar sentido a innovaciones tecnológicas tan brillantes como el aprendizaje automático y la IA.

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Al comprender la importancia de las personas en el sector de la salud, Kevin Pho afirma :
“La tecnología es genial. Pero las personas y los procesos mejoran la atención. Las mejores predicciones son meras sugerencias hasta que se ponen en práctica. En el cuidado de la salud, esa es la parte difícil. El éxito requiere hablar con la gente y dedicar tiempo a aprender el contexto y los flujos de trabajo, sin importar cuánto les gustaría creer lo contrario a los proveedores o inversores”.