La inteligencia artificial y el cuidado de la salud abordan en gran medida cuestiones de complejidad, eficacia e impacto social. Todo eso se multiplica cuando los dos se cruzan. A medida que los proveedores de atención médica y los proveedores trabajan para utilizar la inteligencia artificial y los datos para mejorar la atención al paciente, los resultados de salud, la investigación médica y más, enfrentan lo que ahora son desafíos estándar de inteligencia artificial. Los datos son difíciles y confusos. Los modelos de aprendizaje automático luchan contra el sesgo y la precisión. Y abundan los desafíos éticos. Pero existe una gran necesidad de resolver estos problemas cuando se expresan dentro del contexto de vida o muerte diaria de la atención médica.
Luego, en medio del crecimiento de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud, la pandemia golpeó, desafiando las viejas formas de hacer las cosas y empujando los sistemas a sus puntos críticos. En nuestro próximo número especial, “La inteligencia artificial y el futuro de la atención médica”, examinamos cómo los proveedores y vendedores están abordando los desafíos de este momento extraordinario.
El mayor obstáculo tiene que ver con los datos. La atención médica produce cantidades masivas de datos, desde registros médicos electrónicos (HCE) hasta imágenes e información sobre la capacidad de las camas de los hospitales. Es muy prometedor el uso de esos datos para crear modelos de IA que pueden mejorar la atención e incluso ayudar a curar enfermedades, pero existen barreras para ese progreso. Las preocupaciones por la privacidad encabezan la lista, pero los datos de atención médica en todo el mundo también necesitan estandarización. Todavía hay demasiados errores en estos datos y la comunidad médica debe abordar los prejuicios persistentes antes de que se arraiguen aún más.
Cuando los humanos confían en la IA para ayudarlos a tomar decisiones clínicas como diagnósticos de lesiones o enfermedades, también deben ser conscientes de sus propios sesgos. Debido a que existe sesgo en los datos sobre los que se basan los modelos de IA, los profesionales deben tener cuidado de no caer en la trampa del sesgo de automatización, confiando demasiado en la salida del modelo para tomar decisiones. Es un equilibrio delicado con profundos impactos en la salud y la vida humana.
La pandemia también ha desafiado las funciones prácticas del día a día de los sistemas de salud. Dado que los casos de COVID-19 amenazan con abrumar a los hospitales y los pacientes y los médicos corren el riesgo de infección durante las visitas en persona, los proveedores están descubriendo cómo brindar atención al paciente de forma remota. Con más médicos cambiando a la telemedicina, los chatbots y otras herramientas están ayudando a aliviar parte de la carga y permitiendo que los pacientes accedan a la atención desde la seguridad de sus propios hogares.
Para las poblaciones particularmente vulnerables, como las personas mayores, la atención remota puede ser necesaria, especialmente si se encuentran en instalaciones residenciales cerradas o no pueden llegar fácilmente a su médico. Las tecnologías involucradas en el seguimiento de estos pacientes incluyen dispositivos portátiles que rastrean los signos vitales e incluso tecnología inalámbrica especial que ofrece seguimiento biométrico personalizado sin contacto.
Estos son cambios radicales en la atención médica y, debido a la pandemia, se están produciendo más rápido de lo que nadie esperaba. Pero persiste un cierto optimismo: la sensación de que, a pesar de los desafíos sin precedentes en el campo de la medicina, el uso cuidadoso y responsable de la IA puede permitir cambios permanentes y positivos en el sistema de atención médica. La asombrosa velocidad con la que los investigadores desarrollaron una vacuna COVID-19 en funcionamiento ofrece una amplia evidencia de la forma en que la necesidad estimula la innovación médica. Las mejores tecnologías, herramientas y técnicas que los proveedores de atención médica están empleando ahora podrían convertirse pronto en estándar y conducir a una atención médica más democratizada, menos costosa y en general mejor.
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VentureBeat
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