La inteligencia artificial en la salud tiene un potencial inimaginable. En los próximos dos años, con la ayuda de Big Data, revolucionará todas las áreas de nuestra vida, incluida la medicina. Rediseñará completamente la atención médica y para mejor. Echemos un vistazo a las prometedoras soluciones que ofrece.
Hay muchos líderes de opinión que creen que estamos experimentando la Cuarta Revolución Industrial. Una "revolución" caracterizada por tecnologías que fusionan el mundo físico, digital y biológico. Es como una ola de tsunami que afecta a todas las disciplinas, economías e industrias e incluso a los límites biológicos del ser humano. Estoy seguro de que la sanidad será el principal ámbito industrial de esta revolución y los principales catalizadores del cambio serán la inteligencia artificial y el Big Data.
Y cuando digo Big Data, me refiero a muy Big. A medida que evoluciona la capacidad digital, se producen y almacenan más y más datos en línea. La cantidad de datos digitales disponibles está creciendo a un ritmo asombroso, duplicándose cada dos años. En 2013, tenía 4,4 zettabytes: para 2020, el universo digital alcanzará 44 zettabytes o 44 billones de gigabytes. El mundo de Big Data es tan vasto que necesitaremos inteligencia artificial (IA) para poder realizar un seguimiento de él.
Inteligencia artificial ... real
Aún no hemos alcanzado el estado de inteligencia artificial "real", pero la IA está lista para colarse en nuestras vidas sin grandes anuncios o fanfarrias. Ya está en nuestros autos, búsquedas de Google, sugerencias de Amazon y muchos otros dispositivos. Siri Manzana, Cortana de Microsoft, Google está bien Google y servicios Echo Amazon aprovecha el procesamiento del lenguaje natural para hacer cosas útiles. ¿Chico? Busque un restaurante, obtenga direcciones o memorice una reunión escucha a escondidas nuestras conversaciones (en este caso les es útil).
Pero ya hay más.
Un programador británico de 19 años lanzó un bot en septiembre pasado, DoNotPay, que está ayudando con éxito a las personas a apelar sus multas. Es un "abogado de IA" que puede decidir qué hacer con la multa de estacionamiento recibida basándose en algunas preguntas. En junio, el bot apeló con éxito por 160.000 de las 250.000 multas de estacionamiento tanto en Londres como en Nueva York. con una tasa de éxito del 64%.
¡Imagínese esta eficiencia en el cuidado de la salud!
Combinada con Big Data, la IA en la atención médica y la medicina podría organizar mejor los viajes de los pacientes o los planes de tratamiento, y proporcionar a los médicos toda la información que necesitan para tomar una buena decisión.
No hablo de un futuro lejano.
Ciertamente, los algoritmos sofisticados de aprendizaje e inteligencia artificial encontrarán un lugar en la atención médica en los próximos años; no sé si serán dos o diez años, pero está por llegar.
andy schuetz, científico senior de Sutter Health.
Ya existen varios ejemplos excelentes de IA en el cuidado de la salud que muestran implicaciones potenciales y posibles usos futuros que despiertan optimismo. Por supuesto, solo será una revolución real si estas tecnologías están disponibles para todos, y no solo para los más ricos o los más experimentados. De todos modos, echemos un vistazo al futuro de la inteligencia artificial en la atención médica.
Deepmind Healt, registros médicos a velocidad supersónica
La aplicación más obvia de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud es la gestión de datos. Recopilarlos, almacenarlos, rastrearlos: es el primer paso para revolucionar los sistemas de salud existentes. Recientemente, la rama de búsqueda de inteligencia artificial del gigante de las búsquedas Google lanzó su proyecto Salud de Google Deepmind, que se utiliza para extraer datos de registros médicos y brindar servicios de atención médica mejores y más rápidos. El proyecto está en su infancia, pero promete estragos.
Diseño de planes de tratamiento
IBM Watson lanzó su propio programa especial para oncólogos que es capaz de proporcionar a los médicos opciones de tratamiento extremadamente refinadas. Watson for Oncology tiene una capacidad avanzada para analizar el significado y el contexto de datos estructurados y no estructurados en notas e informes clínicos que pueden ser fundamentales para seleccionar una ruta de tratamiento. Al combinar los atributos del registro del paciente con la experiencia clínica, la investigación y los datos externos, el programa identifica los posibles planes de tratamiento para un paciente.
Asistencia en tareas repetitivas
También IBM lanzó otro algoritmo llamado Tamiz médico. Es un ambicioso proyecto exploratorio a largo plazo para construir la próxima generación de 'asistentes cognitivos'. Una gama de IA con habilidades analíticas y de razonamiento y una amplia gama de conocimientos clínicos. Medical Sieve está calificado para ayudar en la toma de decisiones clínicas en radiología y cardiología. El asistente de salud puede analizar Big Data, como imágenes radiológicas, para identificar y detectar problemas de manera más rápida y confiable. En el futuro, es posible que los radiólogos solo tengan que examinar los casos más complicados en los que la supervisión humana sea útil.
Diagnóstico de big data y aprendizaje profundo
La puesta en marcha médica enlítico También tiene como objetivo combinar el aprendizaje profundo con vastos archivos de Big Data para mejorar los diagnósticos y la vida de los pacientes. Hasta hace poco, los programas de diagnóstico por computadora se escribían utilizando conjuntos predefinidos de hipótesis sobre las características específicas de la enfermedad. Se tuvo que diseñar un programa especializado para cada parte del cuerpo y solo se pudo identificar un conjunto limitado de enfermedades. Los programas a menudo simplifican demasiado la realidad, lo que da como resultado un rendimiento diagnóstico deficiente. La llegada de Big Data permitirá una enorme precisión. El aprendizaje profundo puede gestionar un amplio espectro de enfermedades en todo el cuerpo y todas las modalidades de imagen (rayos X, tomografías computarizadas, etc.) ”.
Modos de consulta híbridos (en vivo y en línea)
Tiene dolor de cabeza, se siente mareado y está seguro de que tiene fiebre. Debería tener noticias de un médico. Llamar, hablar con una secretaria, pedir cita en dos días. Esto es lo que no sucederá con las nuevas aplicaciones de atención médica. Incluso en Italia están naciendo, pero estoy hablando de una realidad ya establecida como Babilonia. La aplicación en inglés ofrece asesoramiento médico en línea y atención médica por suscripción. Desde este año ofrece asesoramiento médico con IA basado en el historial médico personal del paciente.
Los usuarios informan los síntomas de su enfermedad a la aplicación, que los compara con una base de datos de enfermedades de Big Data mediante el reconocimiento de voz. Después de considerar la historia y las circunstancias del paciente, Babylon ofrece un curso de acción apropiado. La aplicación también recuerda a los pacientes que deben tomar sus medicamentos y los sigue para averiguar cómo se sienten. Con tales soluciones, la eficiencia del diagnóstico de pacientes puede aumentar y el tiempo de espera en los consultorios médicos se puede reducir.
Enfermeras virtuales
Damos la bienvenida a la primera enfermera virtual del mundo. Molly fue desarrollado por la empresa médica Sensualmente. Tiene un rostro adorable y sonriente junto con una voz agradable, y su enfoque único es ayudar a las personas a controlar su condición y tratamiento. La interfaz utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los pacientes con enfermedades crónicas entre las visitas al médico. Brinda seguimiento y asistencia comprobados y personalizados, con un fuerte enfoque en las enfermedades crónicas.
Protocolos de seguimiento y tratamiento de la medicación: AiCure
También existe una solución específica para controlar si los pacientes realmente están tomando sus medicamentos. La aplicación AiCure, apoyado por Los Institutos Nacionales de Salud English, utiliza una cámara web y la inteligencia artificial de un teléfono inteligente para confirmar de forma independiente que los pacientes cumplen con sus prescripciones. Esto es muy útil para personas con afecciones médicas graves, para quienes tienden a ir en contra de los consejos del médico y para los participantes de ensayos clínicos.
IA, Big Data y Medicina de precisión
La IA y el Big Data también tendrán un gran impacto en la genética y la genómica. Genómica profunda tiene como objetivo identificar patrones de Big Data de información genética y registros médicos, buscando mutaciones y vínculos con enfermedades. Está surgiendo una nueva generación de tecnologías computacionales que pueden decirles a los médicos lo que sucederá dentro de una célula cuando el ADN sea alterado por variación genética, tanto natural como terapéutica. ¿Cómo los llamaremos?
Craig venter, mientras tanto (uno de los padres del Proyecto Genoma Humano), trabaja en algoritmos que podrían diseñar las características físicas de un paciente en función de su ADN. Con su última hazaña, Longevidad humana, ofrece a sus pacientes (en su mayoría ricos) una secuenciación completa del genoma junto con un escaneo de cuerpo completo y un chequeo médico muy detallado. Todo el proceso permite detectar el cáncer o las enfermedades vasculares en su etapa inicial.
Big Data para el Creando drogas
El desarrollo de productos farmacéuticos a través de ensayos clínicos a veces lleva más de una década y cuesta miles de millones de euros. Acelerar este proceso y hacerlo más asequible tendría un efecto enorme en la atención médica. Átomo utiliza supercomputadoras que extraen terapias de una base de datos de Big Data de estructuras moleculares. El año pasado, Atomwise lanzó una búsqueda virtual de medicamentos seguros y existentes que podrían rediseñarse para tratar el ébola. Este análisis, que normalmente habría llevado meses o años, se completó en menos de un día. Ser capaz de combatir virus mortales meses o años más rápido puede ser un gran golpe contra la próxima pandemia. O este, por qué no.
Otro gran ejemplo del uso de Big Data para la gestión de pacientes es Salud de Berg, una empresa biofarmacéutica que extrae datos para averiguar por qué algunas personas sobreviven a la enfermedad y luego mejoran los tratamientos actuales o crean nuevas terapias. Combinan IA con Big Data biológico del paciente para mapear las diferencias entre entornos saludables y amigables con las enfermedades y ayudar en el descubrimiento y desarrollo de aplicaciones farmacéuticas, de diagnóstico y de atención médica.
Análisis de un sistema de salud:
El 97% de las facturas de atención médica en los Países Bajos son digitales y contienen datos sobre tratamientos, médicos y hospitales. Estas facturas se pueden recuperar fácilmente. Una empresa local, Publicación Zorgprisma analizar facturas y utilizar IBM Watson en la nube para extraer datos. Pueden saber si un médico, clínica u hospital comete errores repetidamente al tratar un cierto tipo de afección para ayudarlos a mejorar y evitar hospitalizaciones innecesarias de pacientes.
Cosas que hacer para que la IA y el Big Data realmente nos ayuden: MUCHAS
En primer lugar, debemos acabar con los prejuicios y temores sobre la IA y ayudar a la población a comprender cómo podemos limitar los riesgos que conlleva el uso de la IA. El mayor temor de todos es que la inteligencia artificial se salga de control, controlando (o combatiendo) a sus "creadores". Stephen Hawking puso la inteligencia artificial en la lista de peligros para la supervivencia de la raza humana.
No creo que la situación sea tan sombría, pero estoy de acuerdo con quienes subrayan la necesidad de prepararse adecuadamente para el uso de la IA en la asistencia sanitaria. Necesitamos algunas cosas para evitar problemas:
- Creación de estándares éticos aplicables y obligatorios para todo el sector sanitario.
- Desarrollo gradual de la IA para dar tiempo a evitar cualquier desventaja.
- Profesionales médicos: formación sobre el funcionamiento de la IA en contextos médicos.
- Pacientes: hábito de la IA y cada vez menos desconfianza.
- Para aquellos que desarrollan soluciones de IA: más comunicación al público en general sobre los posibles beneficios y riesgos.
- Para las autoridades sanitarias: mida el éxito y la eficacia del sistema.
Si tenemos éxito, Big Data e IA nos traerán enormes avances médicos y terapéuticos no de vez en cuando, sino a diario.
Bianca Stan - Licenciado en Derecho, escritor con varios libros publicados en Rumanía y periodista del grupo "Anticipatia" (Bucarest). Se centra en el impacto de las tecnologías exponenciales, la robótica militar y su intersección con las tendencias globales, la urbanización y la geopolítica a largo plazo. Vive en Nápoles.
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