Cómo AI está mejorando la atención al paciente

¿Cómo mejora AI el proceso de atención al paciente?

En los últimos años, las aplicaciones de AI han aparecido en todo el ecosistema sanitario, agilizando los procesos y mejorando los resultados para los pacientes. Los chatbots avanzados ayudan al personal de urgencias a identificar un infarto en curso. AI-Los robots quirúrgicos realizan intervenciones mínimamente invasivas. Y las plataformas de software basadas en AI automatizan las tareas más repetitivas del sector sanitario, ahorrando un tiempo precioso a los atareados administradores.

Se espera que el explosivo mercado de la atención sanitaria AI (que incluye software, hardware y servicios, algoritmos, aplicaciones y usuarios finales) alcance los 44.500 millones de dólares en 2026, con una tasa media de crecimiento anual prevista de más del 46% (Informe de MarketWatch, 3 de enero de 2022 "Healthcare Inteligencia Artificial (AI) Market 2022 Industry Scenario, Strategies, Growth Factors and Forecast to 2026″).

En Artefact, hemos identificado tres áreas clave en las que AI puede mejorar significativamente el recorrido asistencial del paciente: el autodiagnóstico, el desarrollo y seguimiento de fármacos y la salud personalizada.

Todos hemos visto los dispositivos para llevar puestos que AI ha dado al mundo, como rastreadores de actividad física, relojes inteligentes e incluso audífonos que reducen el ruido de fondo. Ayudan a mantenerse en forma, contar calorías y mejorar el bienestar general.

Pero la tecnología AI también Servicios herramientas de autodiagnóstico que pueden ayudar a los pacientes a evitar visitas innecesarias al médico. Los asistentes de enfermería virtuales pueden conversar con los pacientes de forma empática sobre sus dolencias, ofrecerles sugerencias y, en caso necesario, dirigirlos a la unidad de cuidados más eficaz y alertar a los proveedores en caso de problemas.

Muchas empresas farmacéuticas se están asociando con empresas tecnológicas para desarrollar nuevas aplicaciones sanitarias. En 2020, Sanofi se asoció con la británica Compañia Babylon para utilizar su comprobador de síntomas en línea para ayudar a los pacientes con problemas digestivos.

AI pueden utilizarse para controlar la eficacia y seguridad de los medicamentos y sus efectos adversos. Esta práctica, denominada farmacovigilancia (FV), forma parte integrante de la función de las empresas farmacéuticas. A través de AI se pueden analizar los efectos adversos para identificar rápidamente las tendencias emergentes. Estas tendencias pueden ayudar a identificar qué segmentos de la población se beneficiarían más de un determinado tratamiento (o lo evitarían) y ayudar a abrir el camino a nuevos tratamientos y curas.

Bayer, líder farmacéutico, está estudiando con sus socios el uso de la tecnología AI para realizar ensayos clínicos descentralizados (virtuales) mediante la telemedicina, la entrega a domicilio de suministros clínicos, el consentimiento electrónico, el uso de dispositivos portátiles y la monitorización en directo 24 horas al día, 7 días a la semana data .

AI también resulta muy prometedora para acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos: En abril de 2021, la farmacéutica Compañia Exscientia y los expertos en biotecnología Evotec anunciaron un ensayo de fase I del primer fármaco diseñado por AI para el tratamiento de tumores avanzados. El proceso de descubrimiento tradicional habría tardado hasta cinco años en completarse, pero gracias a AI, el candidato a fármaco se encontró en sólo ocho meses. Exscientia colabora ahora con otras empresas farmacéuticas, entre ellas Sanofi, para desarrollar tratamientos oncológicos e inmunológicos.

El tercer campo de investigación en estudio es cómo AI puede mejorar el comportamiento humano en materia de salud, por ejemplo ayudando a la gente a mejorar su dieta.

Mediante la planificación de dietas basada en data, AI podría personalizar los programas nutricionales y crear planes de comidas para el metabolismo y el sistema digestivo específicos de cada persona. Aunque la primera aplicación que viene a la mente es el control de peso, este tipo de programas podrían salvar millones de vidas al prevenir la diabetes, las cardiopatías y otras enfermedades causadas por una mala alimentación.

Los posibles sistemas podrían integrarse con wearables inteligentes para obtener resultados más fácilmente alcanzables y beneficios saludables sostenibles.

AI Aunque AI promete mejorar la eficiencia de la asistencia sanitaria y la calidad de la atención al paciente, es necesario minimizar los riesgos éticos de su implantación, que pueden incluir eventuales amenazas a la privacidad y la confidencialidad, el consentimiento informado y la autonomía del paciente.

Se trata de cuestiones vitales. Pero en AI y el aprendizaje automático no hay un único constructor del producto final. En la vida de un algoritmo interviene toda una comunidad de personas, desde los científicos de data y otros que lo mejoran eventualmente, hasta el software Compañia que lo vende y los usuarios finales. En consecuencia, hay un problema de responsabilidad.

"Aunque no existe una solución sencilla, la transparencia es siempre la mejor política. Esto significa obtener siempre el consentimiento para el uso de data , anonimizar la información personal y encontrar formas de garantizar la confidencialidad de los pacientes en data ", afirma Vincent.

"Incluso la formación médica tendría que pasar de centrarse en la memorización de conocimientos a centrarse en la formación de los futuros médicos para interactuar con las máquinas que funcionan con AI y gestionarlas", añade. Este replanteamiento exigiría también una atención diligente a las complejidades éticas y clínicas que podrían surgir entre pacientes, cuidadores y máquinas.

Aunque la asistencia sanitaria abre un mundo de nuevos usos potenciales para data y AI, también hay impedimentos para su éxito: el sesgo de género durante el análisis de los casos de uso es uno de ellos. Los síntomas de un infarto en un varón son muy diferentes de los de una mujer y, a menos que se tengan en cuenta esas diferencias, cualquier análisis será erróneo. También son posibles los sesgos en torno a la raza, la etnia o la religión. Para evitarlos, el concepto de "inclusión AI" debe ser un principio a la hora de desarrollar cualquier aplicación de AI .

Data la gobernanza es de vital importancia: deben establecerse directrices y definirse y seguirse sistemáticamente las mejores prácticas. En 2020, AstraZeneca contrató a expertos de dentro y fuera de su Compañia para ayudarles a desarrollar un Marco de Gobernanza Data basado en los principios de imparcialidad, responsabilidad, privacidad y seguridad, explicabilidad y transparencia. El marco de gobernanza Data formará parte de su Código Ético global.

Otras empresas interesadas de todo el mundo están emprendiendo nuevos esfuerzos para garantizar un uso justo y ético de AI. El 13 de enero de 2022, Microsoft y las principales organizaciones públicas, privadas, educativas y de investigación de los sectores sanitario y de ciencias de la vida de Estados Unidos anunciaron la formación de la Inteligencia Artificial Industry Innovation Coalition (AI3C) con el objetivo de aprovechar al máximo la tecnología para ofrecer recomendaciones, herramientas y mejores prácticas para AI en la atención sanitaria.

Muchas gracias por leer nuestro artículo sobre "Cómo AI mejora el proceso de atención al paciente". No dude en ponerse en contacto con nosotros si desea contribuir al desarrollo del paquete o tiene alguna idea para mejorarlo. Mientras tanto, puede visitar el blogArtefact para obtener más información sobre nuestros proyectos data .