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9 usos de la IA Generativa en Sanidad

Resumen

La IA generativa tiene un gran potencial en la asistencia sanitaria, desde la mejora del diagnóstico y el tratamiento hasta el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada. Sin embargo, también tiene posibles inconvenientes, como las cuestiones éticas, los prejuicios y la discriminación, y la necesidad de garantizar una información exacta y veraz. Las organizaciones sanitarias deben prepararse para las posibilidades y los retos de la IA generativa.

La inteligencia artificial (IA) generativa tiene el potencial de ser una fuerza transformadora en la atención sanitaria, por ejemplo proporcionando a los médicos y otros profesionales sanitarios las herramientas para analizar los datos médicos, diagnosticar con mayor precisión a los pacientes y ofrecerles planes de tratamiento más personalizados.

Por ello, es fundamental que las organizaciones sanitarias comprendan y se preparen para las posibilidades que la IA generativa podría tener en todo el sector.

Usos de la IA generativa en el ámbito de la sanidad

He aquí nueve usos de la IA generativa en la sanidad:

1. Diagnóstico y detección

La IA en la sanidad, combinada con el análisis predictivo, puede ayudar a detectar y diagnosticar antes diversas enfermedades para mejorar los resultados de los pacientes. La IA analiza grandes conjuntos de datos e identifica enfermedades basándose en los datos introducidos en su sistema. La IA generativa permite a los médicos y otros profesionales sanitarios realizar diagnósticos más oportunos y precisos, así como elaborar más rápidamente planes de tratamiento para sus pacientes, lo que se traduce en mejores resultados para ellos. (Lee también: La IA en la sanidad: identificar riesgos y ahorrar dinero)

2. Medicina personalizada

Los algoritmos generativos de IA pueden analizar conjuntos de datos médicos masivos para descubrir patrones, predecir resultados y mejorar la atención y el bienestar. Los profesionales sanitarios pueden utilizar estas técnicas de medicina personalizada para personalizar planes de tratamiento más informados, así como la atención de seguimiento de sus pacientes, aumentando las posibilidades de éxito. Con la IA generativa, los profesionales sanitarios pueden comunicarse más fácilmente con los pacientes, por ejemplo por correo electrónico y SMS, para ayudarles a cumplir sus prescripciones y/o planes de tratamiento. Además de mejorar los resultados, ofrecer a los pacientes una medicina personalizada también puede reducir el coste total de la asistencia sanitaria.

3. Aumentar la inscripción

Al ofrecer información útil y recordatorios oportunos, la IA Generativa en sanidad puede animar a más personas a inscribirse en planes de salud, especialmente durante los periodos de inscripción abierta. Por ejemplo, al proporcionar información sobre los cambios en las pólizas o los pasos necesarios que deben dar los asegurados, la IA generativa puede impulsar el compromiso de los asegurados y animarles a completar los pasos que deben dar en el momento oportuno.

Además, como la IA generativa permite a los equipos sanitarios de las aseguradoras generar texto rápidamente, pueden crear diferentes versiones de sus pólizas adaptadas a diversos segmentos de consumidores. Por ejemplo, los empleados próximos a la jubilación necesitan opciones diferentes que los trabajadores con hijos pequeños.

4. Descubrimiento de fármacos

Los algoritmos generativos de IA pueden analizar datos de ensayos clínicos, así como de otras fuentes, para identificar posibles objetivos para nuevos fármacos y predecir los compuestos que probablemente sean más eficaces. Esto podría acelerar el desarrollo de nuevos fármacos y poner en el mercado nuevos tratamientos más rápidamente y a menor coste.

5. Capacidad de interpretar datos médicos no estructurados

Los datos médicos no estructurados, como las historias clínicas electrónicas, las notas médicas y las imágenes médicas, por ejemplo, radiografías y resonancias magnéticas, crean lagunas durante el análisis y deben convertirse a un formato estructurado. La IA Generativa es capaz de detectar y analizar datos no estructurados de múltiples fuentes y convertirlos en un formato estructurado para ofrecer una visión completa a los profesionales sanitarios.

6. Mantenimiento predictivo

Los hospitales y otros centros sanitarios pueden utilizar la IA generativa para predecir cuándo pueden fallar los equipos médicos, de modo que puedan gestionar mejor su mantenimiento y reparaciones, reduciendo el tiempo de inactividad de los equipos.

7. Robots médicos

Los hospitales utilizan robots médicos basados en IA para ayudar en las operaciones quirúrgicas, como suturar heridas y proporcionar información sobre procedimientos quirúrgicos basada en datos médicos. Los centros médicos pueden utilizar la IA generativa para entrenar a estos robots a interpretar las condiciones de salud.

8. Desarrollo de nuevas ideas de investigación

La IA generativa en sanidad también puede utilizarse para investigar ideas. Por ejemplo, los usuarios pueden aprovechar ChatGPT en sanidad para generar ideas haciendo preguntas y obteniendo ideas al instante o simplemente escribiendo un tema deseado. Por ejemplo, un usuario podría preguntar “¿Qué fármacos tienen más posibilidades de curar las migrañas?”.

9. Evitar errores médicos

La IA Generativa tiene la capacidad de corregir errores durante el trabajo de documentación, corrigiendo automáticamente los errores ortográficos, lo que resulta útil para las recetas electrónicas, y garantizando que el sistema rellene los datos correctos.

Desafíos de la IA Generativa

Aunque el uso de la IA generativa en la sanidad tiene muchas ventajas, también puede tener algunos inconvenientes.

Por ejemplo, la IA generativa en sanidad se utiliza para crear imágenes, vídeos y audio sintéticos; sin embargo, a menudo es difícil diferenciar este contenido generado del contenido real, lo que da lugar a problemas éticos, ya que la IA generativa puede manipular datos sanitarios reales.

Además, los pacientes utilizan las herramientas de IA generativa para hacer preguntas, comunicarse y aprender más sobre sus afecciones médicas. Por ello, los usuarios de las herramientas de IA generativa deben determinar la exactitud y veracidad de la información generada, ya que a la IA puede costarle mantenerse al día de los datos más recientes. Y proporcionar a los pacientes información inexacta puede inducirles a error y perjudicar su salud.

El uso de la IA generativa en la asistencia sanitaria también plantea cuestiones sobre la seguridad de los datos médicos sensibles de los pacientes y la protección de su intimidad. Y también existe la posibilidad de que alguien acceda a estos datos sanitarios sin autorización y pueda hacer un mal uso de ellos.

Los algoritmos de IA generativa también pueden ser susceptibles de sesgo y discriminación, especialmente si los algoritmos se entrenan con datos sanitarios que no representan a la población a la que deben servir. Esto puede causar diagnósticos y/o planes de tratamiento inexactos para la población objetivo.

Además, los algoritmos generativos de IA que no se utilizan adecuadamente pueden tomar decisiones médicas incorrectas o perjudiciales. Y los profesionales sanitarios que dependen demasiado de estos algoritmos pueden no ser capaces de emitir juicios por sí mismos.

Debido a su capacidad para generar imágenes, texto, audio y mucho más, el uso de la IA generativa en el sector sanitario seguirá aumentando, transformando la forma en que los pacientes y los proveedores perciben la asistencia sanitaria.

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Linda Rosencrance
Editora

Linda Rosencrance es una escritora, editora y autora independiente en el área de Boston. Rosencrance cuenta con más de 30 años de experiencia como reportera de investigación, escribiendo para diversos periódicos en el área metropolitana de Boston. Ha escrito sobre tecnología de la información desde 1999. Sus artículos han aparecido en publicaciones como MSDynamicsworld.com, TechTarget, TechBeacon, IoT World Today, Computerworld, revista CIO, entre otros. Rosencrance fue editora de un sitio de noticias de tecnología y gestionó y editó un blog dedicado a la analítica de datos. También es autora de documentos técnicos, estudios de caso, libros electrónicos y publicaciones en…