¿Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario? Como en cualquier sector en proceso de digitalización, la IA ha entrado para aportar enormes beneficios en cuanto a gestión de datos y velocidad de procesos, pero no solo ahí. En concreto, en el ámbito de la salud, puede ayudar a reducir enormemente el coste de la atención al paciente y es una inestimable ayuda y aceleradora en la investigación de nuevos tratamientos, algo que ya se demostró durante el Covid-19. En la pandemia, la tecnología y la innovación -en la práctica, soluciones que aplicaban analítica de datos, inteligencia artificial y machine learning- jugaron un papel crucial para analizar variantes, crear tratamientos y apoyar el desarrollo de las vacunas, así como para permitir compartir información y trabajar en colaboración desde distintos puntos del globo. Todo a una velocidad que los humanos, por sí solos, no habrían podido alcanzar.
Pensemos en enormes Vademécums y solo tendremos una pequeñísima parte de los datos que entran en juego en el diagnóstico médico. La información médica es un enorme compendio de factores, que van desde los ambientales a genéticos, pasando por socioeconómicos o de sanidad internacional. Si sumamos pruebas diagnósticas como las imágenes médicas (como resonancias o tomografías), datos de otros pacientes, o tratamientos experimentales, ¡en todo el mundo! tendremos un volumen de información aún mayor. ¿Quién puede gestionarlo si no un sistema inteligente? Por todo ello -y para todo ello- la IA se utiliza actualmente en el diagnóstico, el tratamiento y la mejora de los resultados. También, por supuesto, en la investigación -la secuenciación de enfermedades, el mapa del genoma humano, los gemelos digitales sobre los que realizar pruebas diagnósticas-.
Y saliendo un poco del ámbito puramente médico, también es una baza fundamental para mejorar la toma de decisiones en las empresas médicas, desarrollar sistemas de análisis y hasta aplicaciones robóticas para la cirugía. La IA puede mejorar la forma en que se presta la atención sanitaria, quizá evolucionando y gestionando las listas de espera o sencillamente acelerando el proceso de registro.
En España, el Proyecto Estratégico para la Recuperación y Transformación Económica (PERTE) para la Salud de Vanguardia hace referencia al desarrollo de la medicina automatizada y basada en datos, lo que implica directamente a la IA. Y es que en el ámbito sanitario los datos son un activo realmente relevante que, debidamente combinados y analizados pueden llegar a salvar vidas.
Por supuesto, no debemos perder de vista los retos de protección de datos y de ciberseguridad, al fin y al cabo estamos hablando de pacientes, no solo de ‘clientes’. Pero la regulación y la protección de los ciudadanos ya están en marcha.
Desde Alegra Salud integramos desarrollos de inteligencia artificial y machine learning en nuestras soluciones para aumentar su efectividad y coherencia, todos los proyectos de apoyo al diagnóstico se nutren de algoritmos de aprendizaje para la propuesta de diagnósticos y sobretodo, para la personalización del tratamiento del paciente, en base a su evolución, hábitos de vida y estado de ánimo. Es el caso de EMERGEN o de las soluciones SmartHealtcare, que se nutren de la información ambiental para recoger, además el estado de salubridad del entorno. Nuevas herramientas vienen en camino, hagamos un uso responsable de ellas para conseguir una mejora de la salud de todos.