La aceleración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la atención sanitaria está preparando el terreno para algunos cambios interesantes. De hecho, estas tecnologías cambiarán fundamentalmente la industria de la salud al brindar una mejor atención a los pacientes, optimizar los procesos y crear nuevas oportunidades para la investigación y el tratamiento médicos. según un estudiar El equipo de investigación de Berkeley estima que la inteligencia artificial ahorrará al sistema de atención médica de EE. UU. aproximadamente 360 mil millones de dólares al año y mejorará la precisión del diagnóstico en un promedio del 15% al 20%.
En este artículo, le daré una mirada interna a cómo la inteligencia artificial y la atención médica pueden trabajar juntas a través de ejemplos del mundo real. También analizaremos las principales barreras para la adopción de la IA en la atención médica: seguridad y cumplimiento.
Tabla de Contenidos
1. Análisis predictivo para mejorar la atención al paciente
Comencemos explorando el análisis predictivo. El análisis predictivo utiliza inteligencia artificial para analizar datos históricos y en tiempo real para predecir eventos futuros. En la atención sanitaria, esto significa predecir los resultados de los pacientes, las posibles complicaciones y los posibles brotes de enfermedades.
- Predicción y prevención de enfermedades.: Al analizar los datos de los pacientes, la inteligencia artificial puede ayudar a identificar patrones que indican un mayor riesgo de padecer determinadas enfermedades. Por ejemplo, IBM Watson Salud Se ha utilizado para predecir enfermedades cardíacas mediante el análisis de registros médicos electrónicos y la identificación temprana de pacientes de alto riesgo.
- Reducir las tasas de reingreso: Los modelos de inteligencia artificial pueden predecir qué pacientes tienen riesgo de reingreso, lo que permite a los proveedores de atención médica implementar medidas preventivas. Por ejemplo, Medicina Penn Se ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede predecir la probabilidad de que un paciente sea readmitido en el hospital, lo que permite intervenciones más específicas o agresivas.
2. Utilice imágenes médicas para el diagnóstico de IA
Otra área donde la inteligencia artificial está impactando es la de las capacidades de diagnóstico e imágenes médicas. Los diagnósticos e imágenes médicas impulsados por inteligencia artificial están mejorando la velocidad y precisión de nuestras capacidades de detección de enfermedades. Los algoritmos avanzados de reconocimiento de imágenes analizan imágenes médicas como rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas para detectar anomalías con alta precisión.
- Detección temprana de enfermedades.: Google DeepMind Desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial que puede detectar más de 50 enfermedades oculares mediante escáneres de retina con una precisión comparable a la de los médicos. Esta detección temprana aumenta las posibilidades de un tratamiento oportuno y mejores resultados para los pacientes.
- diagnóstico automático: Visión médica de cebra Proporciona soluciones impulsadas por inteligencia artificial que analizan automáticamente datos de imágenes médicas para detectar enfermedades como cáncer de mama, enfermedades hepáticas y problemas cardiovasculares, lo que reduce significativamente la carga de trabajo de los radiólogos.
3. Medicina personalizada
El tercer punto que quiero abordar es el ámbito de los enfoques médicos positivos. Medicina personalizada. La medicina personalizada adapta los tratamientos médicos a las características individuales de cada paciente. La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos, incluida información genética, para desarrollar planes de tratamiento personalizados.
- Análisis genómico: medicina basica Utilice inteligencia artificial para analizar datos genómicos de pacientes con cáncer, identificar mutaciones genéticas y recomendar tratamientos específicos. Este enfoque permite el desarrollo de planes de tratamiento altamente personalizados, mejorando así los resultados de los pacientes.
- Modelado predictivo: Tempus Utilice inteligencia artificial para analizar datos clínicos y moleculares para predecir las respuestas de los pacientes a tratamientos específicos contra el cáncer, lo que permitirá tratamientos más precisos y eficaces.
4. Descubrimiento y desarrollo de fármacos
El descubrimiento de fármacos es un aspecto importante de la atención sanitaria. Es esencialmente el proceso de identificación y desarrollo de nuevos medicamentos para tratar diferentes enfermedades y afecciones. Por lo general, implica una serie de etapas diferentes, incluido el descubrimiento inicial de posibles fármacos candidatos, pruebas preclínicas y ensayos clínicos. Este proceso tiene como objetivo garantizar que el medicamento sea seguro y eficaz para los pacientes. Este proceso tradicional de descubrimiento de fármacos es largo y costoso. En cambio, la inteligencia artificial puede acelerar el proceso analizando grandes conjuntos de datos para identificar posibles fármacos candidatos y predecir su eficacia más rápidamente.
- Cribado compuesto: Aspecto atómico Usar inteligencia artificial para analizar millones de compuestos e identificar aquellos con potencial para tratar enfermedades como el Ébola y la esclerosis múltiple. Su tecnología de inteligencia artificial reduce el campo de posibles fármacos candidatos más rápido que los métodos tradicionales.
- Optimización de ensayos clínicos: Médico Yingke Utilice inteligencia artificial para diseñar y simular ensayos clínicos para identificar los fármacos candidatos más prometedores y las poblaciones de pacientes óptimas. Este enfoque reduce el tiempo y el costo de llevar nuevos medicamentos al mercado.
5. Asistente médico virtual
Los asistentes virtuales y chatbots impulsados por inteligencia artificial están encontrando un lugar en la atención médica, especialmente para un acceso rápido y fácil a la información y al apoyo a los pacientes. Por ejemplo, la Clínica Cleveland ha aplicado inteligencia artificial para respaldar el trabajo, la programación, el procesamiento de tareas que antes eran onerosas y hacer que las operaciones sean más eficientes para que puedan centrarse en la atención directa al paciente.
Para mejorar los modelos de lenguaje grande (LLM) utilizados en los asistentes de salud virtuales, las organizaciones pueden aprovechar bases de datos como Charmed OpenSearch que admiten la generación de búsqueda aumentada (RAG). Esta integración permite a los chatbots proporcionar información en tiempo real en contexto mediante la recopilación de datos relevantes de una amplia base de conocimientos. El uso de bibliotecas vectoriales y la funcionalidad k-vecinos más cercanos (KNN) de OpenSearch permite a las organizaciones de atención médica desarrollar chatbots que mejoran la calidad de las interacciones con los pacientes y la eficiencia operativa.
El elefante en la habitación: seguridad y cumplimiento
A pesar del inmenso poder y las ventajas de la IA en la atención sanitaria, la seguridad y el cumplimiento siguen siendo los problemas más críticos y las mayores barreras para la adopción de la IA. Los modelos de aprendizaje automático requieren grandes cantidades de datos de pacientes, lo que en última instancia aumenta el riesgo de violaciones de la privacidad o explotación de datos. existir Informe del Grupo de Investigación Empresarialque afirma que la privacidad y la seguridad de los datos son las principales prioridades para las organizaciones sanitarias. Esto no es sorprendente dadas las grandes cantidades de datos confidenciales que manejan estas organizaciones (por ejemplo, registros médicos electrónicos, datos genómicos, etc.) y la extensa regulación a la que está sujeta la industria.
Las soluciones de IA en el sector sanitario también suelen utilizar amplios paquetes de código abierto, lo que significa que se pueden introducir vulnerabilidades. Esto se ve agravado aún más por la complejidad de mantener la seguridad durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la ingesta de datos hasta la implementación del modelo.
Por último, existen ciertos riesgos con el aprendizaje automático, como el envenenamiento de datos, que puede socavar la integridad de los modelos de inteligencia artificial. Esto puede llevar a que se manipulen datos o modelos para producir resultados erróneos, lo que puede ser un gran problema en la atención sanitaria. Las organizaciones necesitan aplicar sistemas que puedan monitorear y detectar anomalías y reentrenar las tuberías.
Todos estos desafíos pueden dificultar la implementación segura de la IA y aprovechar las innovaciones y casos de uso mencionados anteriormente. Pero puedes mitigar estos desafíos con la tecnología adecuada. En Canonical diseñamos nuestra Soluciones de inteligencia artificial empresarial de extremo a extremo Maximice la seguridad en todos los niveles de la pila.
Ubuntu Pro de Canonical proporciona correcciones de errores para más de 30.000 paquetes de software de código abierto, incluidas herramientas y marcos de aprendizaje automático clave como Python, MLflow, TensorFlow y PyTorch. Esto ayuda a minimizar el riesgo y la complejidad del uso de estas herramientas de código abierto.
Como se mencionó anteriormente, la privacidad de los datos es una de las principales preocupaciones, especialmente cuando los modelos procesan e infieren datos altamente confidenciales. La IA confidencial en Ubuntu utiliza informática confidencial para proteger los datos durante la inferencia. Esto hace posible trabajar con material sensible sin dejar de cumplir con las regulaciones de la industria.
Por último, pero no menos importante, Charmed Kubeflow puede integrar funciones de seguridad como autenticación y aislamiento de red en flujos de trabajo de IA. Al garantizar la protección de un extremo a otro en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, puede proteger la integridad de sus modelos y minimizar el riesgo de envenenamiento de los datos.
La revolución de la inteligencia artificial en la atención sanitaria está teniendo un impacto significativo en la atención al paciente, la eficiencia operativa y el ciclo de innovación médica. A medida que avanza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, puede permitir una mayor innovación y mejores resultados de salud al doblar la curva de costos y ampliar aún más los límites de la investigación médica. La pila de IA de Canonical proporciona un camino para maximizar de forma segura el impacto de la IA en la industria de la salud, desde el sistema operativo subyacente hasta la capa de aplicación.
