La IA podría incluso ayudar a la humanidad a volver al camino correcto para alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas de cobertura sanitaria universal para 2030.

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La IA ayuda a evaluar la necesidad de utilizar una ambulancia. Foto: Weforum.org

Sin embargo, a pesar del rápido desarrollo de la tecnología, el sector de la salud está “por debajo del promedio” en la adopción de IA en comparación con otras industrias, según el informe del Foro Económico Mundial “El futuro de la atención médica impulsada por IA: liderando el camino”.

“La transformación de la IA no se trata solo de adoptar nuevas herramientas, sino que requiere repensar toda la forma en que se presta y se accede a la atención médica”, afirma el informe.

Se espera que el mercado de IA generativa médica alcance los 2.700 millones de dólares este año (y casi 17.000 millones de dólares para 2034). Estas son las formas en que la IA está transformando la atención médica:

La IA puede analizar imágenes cerebrales

Un nuevo software de inteligencia artificial es el doble de preciso que los expertos al analizar imágenes cerebrales de pacientes con accidente cerebrovascular. Dos universidades del Reino Unido entrenaron el software con 800 escáneres cerebrales y luego lo probaron en 2.000 pacientes. Los resultados son impresionantes. Además de una alta precisión, el software también puede determinar el período de tiempo en el que se produce un accidente cerebrovascular, un factor extremadamente importante para los médicos.

“En la mayoría de los accidentes cerebrovasculares causados ​​por coágulos de sangre, si el paciente llega dentro de las 4,5 horas posteriores al accidente cerebrovascular, es elegible para tratamiento médico y quirúrgico”, dijo el neurólogo Paul Bentley al periódico Health Tech. Dentro de las 6 horas siguientes, el paciente aún puede ser operado, pero después, la decisión se vuelve más difícil, ya que muchos casos son irreversibles. Por lo tanto, determinar el momento exacto de inicio y la probabilidad de recuperación es vital.

La IA detecta fracturas óseas mejor que los humanos

El uso de IA para el análisis inicial podría ayudar a evitar radiografías innecesarias y reducir el riesgo de pasar por alto fracturas. El Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) dice que la tecnología es segura, confiable y puede reducir la cantidad de visitas de seguimiento.

Evaluación de las necesidades de ambulancia mediante IA

En el Reino Unido, alrededor de 350.000 personas son trasladadas al hospital en ambulancia cada mes. La decisión de quién debe ser trasladado o no está en manos del personal médico prehospitalario, en un contexto donde siempre hay escasez de camas hospitalarias. Un estudio realizado en Yorkshire (norte de Inglaterra) descubrió que en el 80% de los casos, la IA podía predecir con precisión qué pacientes debían ser transferidos a otro hospital. El modelo de IA se entrenó en factores como la movilidad, la frecuencia cardíaca, los niveles de oxígeno en sangre y el dolor en el pecho; en particular, la IA no mostró sesgo en el procesamiento de datos.

Detectar 1.000 enfermedades antes

Un nuevo modelo de aprendizaje automático de AstraZeneca tiene el potencial de detectar enfermedades antes de que las personas presenten síntomas. Basado en datos médicos de 500.000 personas en una base de datos de salud del Reino Unido, el modelo puede “predecir con alta precisión el diagnóstico de una enfermedad muchos años después”.

Otro estudio en el Reino Unido descubrió que una herramienta de IA podría detectar el 64% de las lesiones cerebrales relacionadas con la epilepsia que los radiólogos habían pasado por alto. Entrenada en más de 1.100 exploraciones de resonancia magnética de adultos y niños en todo el mundo, la IA no solo detecta más rápido, sino que también identifica lesiones muy pequeñas u ocultas que son invisibles para el ojo humano.

Los chatbots médicos apoyan la toma de decisiones clínicas

Los médicos necesitan tomar decisiones con rapidez y precisión; la IA puede ayudar a acelerar el proceso, pero también conlleva el riesgo de proporcionar información falsa o sesgada.

Un estudio realizado en EE. UU. muestra que los modelos de lenguaje grande (LLM) estándar como ChatGPT, Claude o Gemini no pueden proporcionar a los médicos respuestas completas y con base científica. Sin embargo, ChatRWD (un sistema generativo con recuperación de información mejorada) tuvo un mejor desempeño, con un 58% de respuestas útiles (en comparación con el 2%-10% de los LLM convencionales).

También se están implementando interfaces digitales para facilitar la clasificación de pacientes. El informe de 2024 de la Iniciativa de Transformación de la Salud Digital del Foro Económico Mundial dice que la plataforma digital para pacientes Huma podría reducir los reingresos hospitalarios en un 30%, reducir el tiempo que los médicos tardan en revisar los registros de los pacientes hasta en un 40% y "reducir la carga de trabajo de los trabajadores de la salud".

El informe prevé que estas tecnologías transformarán drásticamente la experiencia del paciente en la atención médica. Las personas sanas podrán usar dispositivos de monitoreo para optimizar su salud física y mental, mientras que quienes padecen afecciones tendrán acceso a una gama de soluciones digitales.

(Según Weforum.org)

Fuente: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html