¿Qué diferentes tipologías de IA estamos utilizando para resolver los retos asistenciales
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector sanitario, ofreciendo herramientas y soluciones que mejoran la eficiencia, precisión y calidad del cuidado de los pacientes. Para los farmacéuticos de hospital, comprender las diversas aplicaciones de la IA es crucial para aprovechar estas tecnologías emergentes. Este artículo explora las diferentes tipologías de IA y sus aplicaciones en el ámbito de la salud, basándose en el contenido del documento proporcionado. Al igual que James Bond, la IA se presenta en nuestro entorno con diferentes caras que a continuación te resumimos:
1. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
El aprendizaje automático es una rama de la IA que se centra en la creación de algoritmos capaces de aprender y mejorar a partir de datos. En el sector sanitario, esta tecnología se utiliza para:
- Detección de Síntomas: Aplicaciones como Peek Vision, que utiliza la cámara de un smartphone para realizar evaluaciones visuales básicas y detectar problemas oculares como cataratas y problemas de agudeza visual. Esto facilita la detección temprana y el tratamiento, especialmente en áreas remotas y con recursos limitados.
- Geolocalización y Estudio de Patrones de Pacientes: Soluciones como los zapatos GPS Dokodemo Shoes de Wish Hills, que ayudan a localizar a pacientes mayores y enviar notificaciones a sus cuidadores si se alejan de su zona segura.
2. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
El aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales avanzadas para analizar grandes cantidades de datos y generar predicciones . Sus aplicaciones en salud incluyen:
- Predicción de Situaciones: El Center for Research and Telecommunication Experimentation for Networked Communities (CREATE-NET) en Italia ha desarrollado sistemas para predecir episodios de manía o depresión a través del análisis de datos de teléfonos móviles.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural se enfoca en la interacción entre computadoras y el lenguaje humano. En el sector sanitario, NLP se aplica para:
- Análisis y Comprensión de Texto Médico: Analizar registros médicos electrónicos, informes de pacientes y literatura médica. Esto permite generar respuestas automáticas y relevantes a preguntas médicas, facilitando la gestión del conocimiento y el acceso a información crítica.
- Automatización de Tareas: Uso de chatbots para interactuar con pacientes, responder preguntas básicas, programar citas y proporcionar información médica general.
4. Visión por Computadora
La visión por computadora utiliza algoritmos para analizar imágenes y videos, aplicándose en:
- Interpretación de Imágenes Médicas: Análisis de radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas para detectar anomalías. Por ejemplo, el software Face2Gene® de FDNA puede apoyar en el diagnóstico de más de 8,000 enfermedades raras a través del reconocimiento facial.
- Diagnóstico por Voz: Herramientas que combinan signos vocales y otros datos para diagnosticar condiciones médicas.
5. Robótica Médica
La robótica médica combina IA con robótica para realizar procedimientos quirúrgicos con precisión. Ejemplos incluyen:
- Robots Quirúrgicos en Oftalmología: Sistemas que ayudan a los cirujanos a realizar procedimientos delicados con mayor estabilidad y precisión que el pulso humano.
6. Simulación Médica y Gemelos Digitales
La IA también se utiliza en la simulación médica y la creación de gemelos digitales:
- Modelos de Pacientes Virtuales: Para la formación de profesionales de la salud y la planificación de procedimientos médicos.
- Gemelos Digitales: Modelos computacionales que permiten simular la respuesta a tratamientos antes de ser aplicados en pacientes reales, mejorando la personalización del cuidado.
La inteligencia artificial ofrece múltiples herramientas innovadoras que transforman la práctica farmacéutica y la atención sanitaria en general. Para los farmacéuticos de hospital, estar al tanto de estas tecnologías y sus aplicaciones es esencial para optimizar el cuidado de los pacientes y mejorar los resultados clínicos.
