El diagnóstico de las enfermedades es determinante para planificar un tratamiento adecuado y garantizar el bienestar de los pacientes y la inteligencia artificial está aportando su pequeño (o gran) granito de arena para colaborar en este proceso. 

De una tecnología vista con cierto recelo, ya que las afirmaciones la presentaban como el reemplazo de los médicos, la IA ha evolucionado para convertirse en el segundo par de ojos que necesitaban.

Cada año, los errores de diagnóstico médico afectan la salud de millones de personas y cuestan miles de millones de euros y este tipo de tecnología puede ayudar a identificar patrones ocultos o complejos en los datos de diagnóstico para detectar enfermedades antes y mejorar los tratamientos.

La inteligencia artificial ha llegado para romper las reglas del juego y colaborar con los equipos médicos en el diagnóstico, así como con la toma de decisiones médicas, la gestión, la automatización, la administración y la colaboración en los flujos de trabajo.

La inteligencia artificial y su amplio potencial en el sector sanitario

La IA es un sector muy potente al hacer uso de datos, algoritmos, análisis, aprendizaje profundo, redes neuronales y conocimientos que evoluciona constantemente y se adapta a las necesidades de cada sector y el sanitario no es una excepción.

Un reciente estudio de McKinsey informa que en la actualidad la IA forma parte de una completa gama de áreas en este ámbito: aplicaciones que ayudan a los pacientes a administrar su atención por sí mismos, verificadores de síntomas en línea, agentes virtuales que pueden realizar actividades en hospitales y hasta un páncreas biónico para ayudar a los pacientes con diabetes.

La IA es igualmente poderosa para proporcionar al profesional de radiología un gran apoyo, por ejemplo. Hoy en día, estos profesionales tienen que filtrar grandes cantidades de imágenes sin dejar de priorizar las que son urgentes y gestionar la atención de los pacientes.

Aquí es donde realmente brilla la inteligencia artificial en el diagnóstico médico. Soluciones de IA como Aidoc analizan la gran cantidad de imágenes y marcan aquellas que esta considera preocupantes. Luego, el radiólogo puede evaluar las imágenes marcadas como una cuestión de prioridad, detectando así los casos urgentes más rápido sin comprometer sus cargas de trabajo o casos existentes.

Esta solución, por ejemplo, ya se ha implementado en más de 1.000 centros médicos en todo el mundo. Por supuesto, esto es tan solo la punta del iceberg de un gran campo por investigar. Hay mucho espacio para el crecimiento y para que la tecnología mejore lo que puede hacer para apoyar al sector médico. 

Esto modelos, añadiendo un nuevo ejemplo, también podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y avisar a los médicos de cambios.

Si bien los dispositivos médicos, como los monitores cardíacos, pueden hacer este trabajo, la IA puede recoger los datos de esos dispositivos y buscar resultados a futuro, como la sepsis (una respuesta inmunitaria fulminante a una infección). Un cliente de IBM ha desarrollado un modelo predictivo de IA para bebés prematuros que tiene una precisión del 75% en la detección de sepsis grave.

Algo que por ejemplo ya se deja entrever en algunos centros son los asistentes virtuales. En este caso, la cosa iría más allá y un sistema de atención médica podría ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual impulsado por IA que podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.

La IA colabora también con el agotamiento de los médicos

En los últimos años, la inteligencia artificial en el diagnóstico médico se ha mostrado inmensamente prometedora para cambiar la actualidad de la atención médica y al mismo tiempo reducir las presiones extremas que todos pueden observar cada día en los medios.

En el reciente Informe nacional de agotamiento y suicidio de médicos de Medscape 2022, las estadísticas señalaron los riesgos inherentes de ejercer demasiada presión sobre los profesionales, especialmente aquellos que intentan hacer malabarismos con las familias, la planificación de la jubilación y las complejidades de sus trabajos.El 47% de los médicos reveló que están agotados.

La inteligencia artificial en el diagnóstico no solo puede reducir la presión sobre los médicos cuando trabajan con grandes cantidades de información e imágenes, sino que también puede usarse para asumir un gran porcentaje de la carga administrativa.

La escala de muchas soluciones sigue siendo pequeña, pero su creciente adopción a nivel del sistema de salud indica que el ritmo del cambio se está acelerando. En la mayoría de los casos, la pregunta es menos si la IA puede tener impacto y más cómo aumentar el potencial.