Explora el poder de la Inteligencia Artificial en la salud y medicina, sus aplicaciones transformadoras y desafíos. Descubre cómo podemos ayudarte a mejorar la atención de pacientes e impulsar avances médicos.

La Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando la asistencia en salud y los avances en medicina de una forma sin precedentes. Desde la mejora de diagnósticos hasta la aceleración del descubrimiento de fármacos y el desarrollo de nuevos planes de tratamiento, las aplicaciones potenciales son amplias y transformadoras para la población.

Pero, ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial Generativa? En este artículo, te explicamos este concepto, destacamos casos de uso reales y compartimos un caso de éxito de Abstracta sobre la digitalización de recetas manuales complejas de leer.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

Para explicar lo que es la IA generativa, primero es necesario entender lo que es la Inteligencia Artificial (IA). La IA es un campo que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz e imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de datos. Se enfoca en reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos existentes. Un ejemplo de esto son los sistemas de recomendación como los de Netflix.

En cambio, la IA generativa es una subcategoría de la IA que se dedica a crear contenido nuevo utilizando modelos preentrenados que permiten obtener resultados inmediatos sin necesidad de desarrollar nuevos modelos de lenguaje. Un ejemplo de esto es ChatGPT, que genera respuestas conversacionales, y PrivateGPT, un chatbot que construimos en Abstracta y permite el acceso a diferentes modelos de lenguaje de manera segura.

La diferencia clave radica en la capacidad de la IA generativa para crear nuevas posibilidades, en lugar de limitarse a analizar las existentes.

¿Cómo se utiliza la Inteligencia Artificial en salud y medicina?

La IA se utiliza de diversas formas para mejorar la atención al paciente y agilizar las operaciones. La IA generativa, que ha ganado popularidad en los últimos años, está revolucionando varios aspectos del sector salud porque permite un análisis más profundo y preciso de la información médica, mejora la toma de decisiones clínicas, optimiza la gestión de recursos, facilita la innovación en tratamientos y contribuye a una atención médica más personalizada.

Aplicaciones prometedoras de la IA Generativa en organizaciones sanitarias

En esta sección, compartimos algunas aplicaciones transformadoras de la Inteligencia Artificial en la medicina y salud en general.

1. Mejora en diagnósticos

Los grandes modelos lingüísticos (LLMs) desempeñan un papel crucial en la comprensión de los datos médicos y la mejora de la precisión diagnóstica. Al analizar grandes cantidades de datos, pueden identificar patrones y anomalías que los ojos humanos podrían pasar por alto.

Gracias a ello, las herramientas de IA generativa están mejorando la precisión y eficacia de los diagnósticos y acelerando los tiempos de detección. Por ejemplo, según Stanford ML Group, los algoritmos de IA pueden analizar imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas para detectar signos precoces de enfermedades.

En la misma línea, estas herramientas también pueden predecir la progresión de enfermedades, lo cual permite la elaboración de planes de tratamiento más personalizados.

2. Aceleración en el descubrimiento de fármacos

Mediante la simulación de estructuras moleculares y la predicción de sus interacciones, la IA es capaz de identificar posibles candidatos a fármacos más rápidamente que los métodos tradicionales. Esto acelera el desarrollo de nuevos tratamientos y reduce los costos.

Por ejemplo, existen plataformas de descubrimiento de fármacos impulsadas por IA que ya han identificado compuestos prometedores para enfermedades que antes se consideraban difíciles de tratar.

3. Avances en la telemedicina

Con el auge de la telemedicina, la IA generativa desempeña un papel crucial en el diagnóstico a distancia y el seguimiento de pacientes, con el fin de lograr que sean más eficientes y accesibles. La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que podrían pasar desapercibidos para seres humanos es una ventaja significativa en el monitoreo continuo de la salud.

Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden recoger datos de las plataformas de telemedicina, analizarlos y proporcionar información y recomendaciones en tiempo real. Si te interesa este tema, te recomendamos leer este artículo.

4. Análisis predictivo basado en IA

La IA también puede utilizarse para realizar análisis predictivos en el cuidado de la salud. Esto significa que es capaz de identificar poblaciones en riesgo, realizar predicciones y optimizar la asignación de recursos.

Tal como explica este artículo, la IA puede examinar los datos de cada paciente, incluido su historial médico, información genética y factores de estilo de vida para predecir el riesgo de desarrollar condiciones como la hipertensión, enfermedades cardiovasculares y diabetes. Al aprovechar el análisis predictivo, resulta viable abordar de forma proactiva los posibles problemas de salud y reducir la necesidad de intervenciones de urgencia.

5. Atención médica focalizada en cada paciente

La IA generativa puede ayudar a crear soluciones de salud que se centren más en las necesidades de las personas y que estén disponibles las 24 horas. Esto incluye sitios web o aplicaciones donde las personas pueden acceder a su información médica y recibir recomendaciones de salud personalizadas, así como asistentes virtuales de IA que pueden responder preguntas médicas de forma precisa y brindar apoyo inmediato en cualquier momento.

Te recomendamos consultar Med-Palm, un modelo de IA de Google Research diseñado para el ámbito médico, que responde preguntas médicas con un sorprendente nivel de precisión. También te sugerimos leer este caso práctico de atención centrada en el paciente, realizado por University Hospitals Coventry, Warwickshire NHS Trust junto con IBM.

Desafíos y soluciones – Inteligencia Artificial en medicina

Aunque los beneficios de la IA generativa en la atención sanitaria son inmensos, también existen importantes desafíos. Te invitamos a conocerlos más de cerca y cómo superarlos:

• Ética y privacidad: El tratamiento de datos sensibles exige medidas estrictas con foco en la privacidad y la seguridad, así como también transparencia en el modo en que los modelos de IA utilizan y protegen los datos de las personas.

Nuestra solución: En Abstracta, nos especializamos en el desarrollo de herramientas basadas en IA que dan prioridad a la privacidad y la seguridad de los datos. Nuestros servicios de pruebas validan que los modelos de IA manejan los datos confidenciales de forma segura y transparente.

• Calidad y seguridad: Lograr que las aplicaciones de Inteligencia Artificial en salud sean seguras y de calidad es una prioridad. Los modelos de IA deben ser precisos, confiables y estar libres de sesgos para ser eficaces en su uso clínico.

Nuestra solución: Llevamos a cabo protocolos de pruebas exhaustivas, que incluyen pruebas de sesgo, verificación de la integridad de los datos y cumplimiento de las normas sanitarias, para ayudarte a que tus herramientas sean seguras y eficaces.

• Mitigación de los riesgos de implementación: La implementación de la IA generativa en la atención sanitaria conlleva riesgos técnicos y operativos, tales como su integración con la infraestructura existente y la adopción por parte de las personas.

Nuestra solución: Creamos herramientas y asistentes de IA personalizados diseñadas para adaptarse a los flujos de trabajo y minimizar los riesgos. Para ello, proporcionamos pruebas, capacitaciones y supervisión continua.

• Cumplimiento normativo: El cumplimiento de la normativa es un aspecto crítico de la implementación de la IA generativa en la atención sanitaria. Esto incluye adherirse a las normas locales e internacionales, obtener las certificaciones necesarias y brindar transparencia en las operaciones de IA.

Nuestra solución: Nos mantenemos al día de la evolución de la normativa y mantenemos una comunicación abierta con los organismos reguladores. Nos dedicamos a que las aplicaciones de IA cumplan todas las normas y certificaciones requeridas.

• Estructuras de gobernanza y supervisión: La implementación de estructuras sólidas de gobernanza y supervisión es crucial para el uso ético y eficaz de la IA generativa en la atención sanitaria. Esto incluye establecer directrices claras, supervisar el rendimiento de la IA y cumplir con las normas reglamentarias.

Nuestra solución: Ayudamos a las organizaciones sanitarias a desarrollar marcos de gobernanza integrales, establecer directrices claras e implementar protocolos de supervisión.

• Calidad e integridad de los datos: La calidad y cantidad de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA influyen directamente en su rendimiento. El uso de datos procedentes de diversos entornos sanitarios es crucial para entrenar eficazmente los modelos de IA. Por eso, es esencial lograr la precisión de los datos para desarrollar herramientas confiables.

Nuestra solución: Utilizamos conjuntos de datos diversos y completos para entrenar algoritmos de IA. Nuestra experiencia en gestión de datos se centra en el uso de datos válidos y precisos. Además, generamos datos sintéticos para complementar los datos del mundo real y proporcionamos una base más amplia para entrenar y mejorar los modelos de IA.

Te invitamos a leer este artículo. Observabilidad de los datos: Qué es y por qué es importante

Caso de éxito de Abstracta

Los casos de éxito pueden mostrar los beneficios prácticos y los desafíos de usar herramientas de IA generativa, y ofrecen ideas a otras organizaciones de salud que estén pensando en implementar iniciativas similares. Por eso, en esta sección compartimos un valioso caso de éxito.

Transformando la digitalización de recetas médicas con IA

Revolucionamos el proceso de digitalización de recetas para un hospital en Estados Unidos, la cual ha permitido mejor atención para sus pacientes, reducción de costos y mayor eficiencia operativa.

Nuestro cliente

Nuestro cliente, un importante hospital de Estados Unidos, se enfrentaba a grandes desafíos a la hora de digitalizar recetas médicas. Este proceso era lento y costoso, y afectaba la calidad de la atención de sus pacientes y la productividad de su equipo administrativo.

Desafíos

Nuestro cliente gestiona entre 500 y 600 recetas diarias, recibidas por fax para su introducción en el sistema sanitario Epic. Su equipo administrativo las digitalizaba manualmente a diario, con costos que oscilaban entre 4 y 8 dólares por receta.

Un problema importante que agravaba este desafío era la dificultad para leer e interpretar las recetas manuscritas, las cuales con frecuencia resultan ilegibles. Esto, además de aumentar el tiempo necesario para la introducción manual, podía dar lugar a errores y afectar tanto la atención a sus pacientes como la eficiencia operativa.

Soluciones y actividades

Desarrollamos un producto para la digitalización de recetas médicas que se destaca en la lectura e interpretación precisa de recetas manuscritas. Esta solución, basada en Azure OpenAI Services, está disponible a través de un portal y mediante integración API con sistemas como Epic. En ambos casos, es posible enviar recetas médicas y obtener información estructurada sobre cada paciente, profesional tratante y diagnóstico.

Resultados y logros

✅ Reducción de costos: Logramos una disminución impactante en los costos de digitalización: de U$8 a U$0,1 por receta.
✅ Mayor precisión: Mantuvimos un índice de precisión del 99% en la extracción automatizada de información, lo que eliminó la necesidad de tantas correcciones manuales.
✅ Más eficiencia: Liberamos al equipo de back office para que se concentrara en tareas más valiosas, lo cual aumentó la productividad general.
✅ Mejor atención: Aceleramos el proceso de digitalización, lo cual redujo los tiempos de espera para estudios y tratamientos y mejoró la calidad de la atención.

Cómo podemos ayudarte

Con más de 16 años de experiencia y presencia global, Abstracta es una empresa líder en soluciones tecnológicas, especializada en servicios de pruebas de software y desarrollo de software impulsado por IA.

A lo largo de nuestro trayecto, hemos forjado alianzas estratégicas con líderes de la industria tales como  Microsoft, Datadog, Tricentis y Perforce, e incorporamos tecnologías de vanguardia como parte de nuestros servicios.

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