¿Cómo se puede usar la inteligencia artificial en hospitales?
Listamos 7 posibilidades de la aplicación de la inteligencia artificial en hospitales: conozca
cuáles son
Además, el uso de la inteligencia artificial suele asociarse a segmentos orientados a la producción. Por ejemplo, la industria, el agronegocio y la logística, entre otros. Es común que la mezcla de big data, inteligencia artificial y machine learning esté acompañada del sufijo “4.0”. De hecho, es una alusión a la revolución industrial, el primer sector en beneficiarse del uso de la tecnología.
En la práctica, nuestro blog, de hecho, tiene algunos artículos sobre el tema:
Machine Learning en la industria
El impacto del Internet de las Cosas en el agronegocio
Sin embargo, la inteligencia artificial en hospitales trae muchos beneficios administrativos. Eso vale para el sector de la salud en general y, principalmente, para los pacientes. La consultora Acumen Research ya proyectaba una fuerte expansión de ese mercado al inicio de la década. Desde entonces, las estimaciones siguieron revisándose al alza. Por lo tanto, importa más la tendencia de crecimiento que un número aislado.
La gran duda es: ¿cómo debe ser el desarrollo de la inteligencia artificial en hospitales? El principal propósito de este tipo de tecnología es reducir el tiempo en las salas de espera. Además, busca que las personas reciban la atención que merecen.
Del mismo modo, como ya abordamos en este artículo sobre el sector farmacéutico, el big data brinda ganancias. Por ejemplo, con una medicina de precisión y la identificación de estacionalidades y tendencias. Además, con la personalización de medicamentos y la reducción de costos en el desarrollo de fármacos. Por último, con un control más efectivo en los ensayos clínicos.
Como resultado, ahora vamos a dar algunos ejemplos de los “hospitales 4.0” a lo largo de este artículo.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en hospitales
1) Apoyo en la atención
Cuando se está en un consultorio u hospital, el paciente espera tener la debida atención del profesional. Hoy existen plataformas que acompañan la consulta y transcriben la conversación. Después, resumen la atención y completan la historia clínica de forma automática.
Mientras tanto, es común que estas herramientas sigan un protocolo, creando un documento estándar. De esta forma, el acceso a la información es más fácil para las máquinas y para las personas.
2) Adecuación del tiempo de espera y del flujo de atenciones
Uno de los grandes desafíos de los hospitales es adecuar el flujo de pacientes y el tiempo de espera. Existen diferentes protocolos, como el de Manchester, que ordena el triaje según la gravedad. En teoría, parece perfecto. En la práctica, sin embargo, la realidad es distinta.
Las plataformas automatizadas recolectan información de los pacientes, como presión y frecuencia cardíaca. Así se identifican los casos más graves. Además, los datos del propio sistema de la institución sirven para controlar el ingreso de pacientes. Como resultado, el equipo queda menos sobrecargado en los puntos de atención.
En resumen, la información del total de pacientes atendidos y en espera también ayuda. Con eso, los servicios de urgencia dirigen a los pacientes a lugares más adecuados. De esta forma, la inteligencia artificial en hospitales simplifica la gestión de espacios y la planificación de la demanda. También facilita la escala de equipos y profesionales. Como resultado, la administración se vuelve más eficiente y transparente.
3) Control del historial del paciente
Al fin y al cabo, imagine la siguiente situación: un paciente llega al hospital con un cuadro cardíaco grave. Tener más información desde el inicio hará la atención mucho más asertiva. Por eso, los sistemas y los datos sostienen un control eficiente del historial de los pacientes.
Además, con la evolución de los escáneres biométricos, el paciente puede ser identificado por la biometría. Esto permite a los enfermeros y otros equipos recolectar datos incluso si la persona está inconsciente o sin un acompañante.
Esa información puede evitar la aplicación de determinados medicamentos en pacientes con historial de alergias. Además, permite identificar a qué procedimientos ya fue sometido.
4) Mejora del diagnóstico
En la práctica, hay diversas plataformas de machine learning e inteligencia artificial en hospitales. Esas soluciones se usan para apoyar el diagnóstico de los pacientes. La idea, por supuesto, no es que la tecnología sustituya al profesional de la salud. Al contrario, debe ser un punto de apoyo.
Por eso, los softwares especializados identifican patrones y evalúan los datos de los pacientes. Además, los modelos actuales son multimodales. Por lo tanto, cruzan imagen, historia clínica y resultado de examen en el mismo análisis.
Del mismo modo, durante la pandemia de covid-19 se usaron herramientas con automatización. Ellas aceleraron el triaje de los casos graves. Para eso, leían las radiografías del pulmón de los pacientes.
Como resultado, los softwares de inteligencia artificial son un gran apoyo en diagnósticos, incluso de cáncer. De la misma forma, ayudan a identificar tejidos sospechosos antes de la biopsia.
Una investigación de 2016 analizó ese soporte a los médicos. De hecho, el apoyo reducía bastante la posibilidad de un diagnóstico errado. El estudio es anterior a la gran evolución de la tecnología. Desde entonces, los modelos mejoraron mucho. Por eso, la mayoría de los hospitales ya usa ese apoyo en la rutina.
5) Dispositivos vestibles: más información sobre los pacientes y monitoreo virtual
Mientras tanto, hoy buena parte de las personas cuenta con smartwatches u otros dispositivos vestibles. Estos equipos contienen información muy importante sobre los pacientes.
En resumen, el intercambio de datos entre dispositivos ocurre vía Internet de las Cosas. Con eso, es posible monitorear a un paciente sin que esté en el hospital. Así se abre el camino para el cuidado y el monitoreo remotos.
Al fin y al cabo, la FDA (órgano equivalente a la Anvisa en los EE. UU.) ya aprobó el uso de “píldoras inteligentes”. Ellas logran monitorear determinada información del cuerpo de un paciente y emitir alertas para sus cuidadores o enfermeros.
6) Dosis de medicamentos a la medida
Además, en la atención a las personas, calcular la dosis exacta de los medicamentos es crucial. De hecho, puede ser la diferencia entre la vida y la muerte. Las variables dependen del peso, la gravedad y el diagnóstico, entre otros puntos.
Por eso, la inteligencia artificial hace mucho más efectivo y automatizado el control de esa información. Con eso, se obtiene la indicación de la dosis exacta para cada caso. Así se genera bienestar y se evitan repercusiones graves.
7) Cirugías asistidas por robots
En la práctica, ¿quién es más preciso: el hombre o la máquina? La respuesta no es simple. Sin embargo, un equipo bien programado sostiene un nivel de precisión difícil de repetir a mano.
Por eso, una de las posibilidades de la inteligencia artificial en hospitales es la cirugía asistida por robots. En vez de usar solo las manos, el cirujano cuenta con su experiencia y con la tecnología. Por ejemplo, cámaras, brazos mecánicos e instrumentos adecuados. Así realiza procedimientos más precisos.
Del mismo modo, ¿el resultado? ¡Cirugías menos invasivas, con mayor índice de éxito, recuperación más tranquila y pacientes más satisfechos!
Como resultado, el escenario actual prevé grandes posibilidades para la salud y, en consecuencia, para los pacientes. Sin embargo, para obtener este tipo de ventaja competitiva, las instituciones del área necesitan invertir en tecnología. Además, deben estructurar sus sistemas y tratar los datos sensibles según las normas de privacidad.