La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más prometedoras en múltiples sectores, y el área de la salud no es una excepción. Con un valor de mercado de USD 11 mil millones en 2021, se proyecta que el mercado de la IA en la salud alcance los USD 187 mil millones para 2030, según Statista. Este crecimiento exponencial refleja los cambios sustanciales que la IA ya está provocando en el sector y las oportunidades que aún quedan por explorar. Desde la mejora en la eficiencia de los procesos administrativos hasta el apoyo en diagnósticos complejos, la IA tiene el potencial de transformar cómo los proveedores de servicios médicos, hospitales, empresas farmacéuticas y biotecnológicas operan.
Factores que impulsan la IA en la salud
La creciente aplicación de la IA en el sector de la salud se debe a varios factores claves. Mejoras en los algoritmos de aprendizaje automático (ML), mayor acceso a datos, la disponibilidad de hardware más barato y la adopción de redes 5G han facilitado su implementación. Estas tecnologías permiten a los sistemas de IA procesar y analizar grandes volúmenes de datos de salud, como registros médicos, estudios clínicos e información genética, a velocidades muy superiores a las de los humanos.
Eficiencia en las operaciones sanitarias
La IA puede desempeñar un papel crucial en mejorar la eficiencia de las operaciones dentro de las organizaciones de salud, beneficiando tanto al personal como a los pacientes. A continuación, se detallan algunas de sus aplicaciones:
Flujo de trabajo administrativo: El personal sanitario dedica una parte importante de su tiempo a tareas administrativas, como el llenado de papeleo y la gestión de datos. La IA puede automatizar estas tareas, permitiendo que los trabajadores se concentren en actividades más importantes, como la atención al paciente. Por ejemplo, la IA generativa puede asistir a los médicos en la toma de notas y la elaboración de resúmenes de contenido, lo que facilita la gestión de los registros médicos. Asimismo, la IA puede ayudar en la codificación precisa y en la compartición de información entre departamentos.
Asistentes virtuales de enfermería: Un estudio reveló que el 64% de los pacientes se sienten cómodos con el uso de IA para obtener respuestas a sus consultas las 24 horas del día. Los asistentes virtuales de enfermería, impulsados por IA, pueden proporcionar respuestas rápidas a preguntas relacionadas con medicamentos, enviar informes a médicos y ayudar a los pacientes a programar citas. Estos asistentes descargan de tareas rutinarias al personal clínico, permitiendo que se centren en aspectos donde la interacción humana es más crítica.
Reducción de errores en la administración de medicamentos: La IA puede ser usada para identificar errores en la autoadministración de medicamentos. Un estudio en Nature Medicine reveló que hasta un 70% de los pacientes no toman insulina como se les prescribe. Herramientas impulsadas por IA podrían detectar errores en la administración de insulina u otros medicamentos, alertando a los pacientes y a los médicos en caso de problemas.
Cirugías menos invasivas: Los robots habilitados por IA pueden realizar cirugías con mayor precisión, minimizando el riesgo de daños a órganos sensibles, reduciendo la pérdida de sangre y disminuyendo el riesgo de infección y el dolor postoperatorio.
Prevención de fraudes: La industria de la salud pierde alrededor de USD 380 mil millones al año debido a fraudes, lo que incrementa los costos de los seguros y los gastos médicos. La IA puede ayudar a detectar patrones sospechosos en las reclamaciones de seguros, como la facturación de servicios no realizados o pruebas innecesarias, ayudando a mitigar este problema.
Mejora de la experiencia del usuario
El uso de IA también tiene el potencial de mejorar significativamente la experiencia del paciente. Un estudio reciente encontró que el 83% de los pacientes consideran que la mala comunicación es el peor aspecto de su experiencia en el sistema de salud. Las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN), análisis predictivo y reconocimiento de voz pueden ayudar a los proveedores de salud a comunicarse de manera más efectiva con los pacientes.
Por ejemplo, la IA podría proporcionar información más específica sobre las opciones de tratamiento, permitiendo al proveedor de salud entablar conversaciones más significativas con el paciente y facilitando una toma de decisiones compartida. Estas herramientas podrían también personalizar la comunicación según las necesidades individuales del paciente, mejorando la satisfacción y los resultados en la atención médica.
Diagnósticos más rápidos y precisos
El uso de la IA en los diagnósticos médicos es una de las áreas más prometedoras. Según la Escuela de Salud Pública de Harvard, aunque su uso en este campo aún está en sus primeras etapas, la IA tiene el potencial de reducir los costos de tratamiento hasta en un 50% y mejorar los resultados en salud hasta en un 40%.
Un caso notable es el de la Universidad de Hawái, donde se ha implementado tecnología de aprendizaje profundo para mejorar la predicción del riesgo de cáncer de mama. Mientras que un radiólogo puede examinar cientos de imágenes, un algoritmo de IA puede ser entrenado con millones de imágenes y replicarse a bajo costo. En otro estudio, se demostró que un algoritmo de IA fue capaz de detectar cáncer de piel con mayor precisión que un grupo de 58 dermatólogos de diversas partes del mundo.
Además, un equipo del MIT desarrolló un algoritmo que determina cuándo se necesita la intervención de un experto humano, lo que ha demostrado producir los mejores resultados en ciertos diagnósticos, como la identificación de cardiomegalia en radiografías de tórax.
Monitorización de la salud y atención preventiva
Con el auge de los dispositivos de monitoreo de salud, como relojes inteligentes y aplicaciones que rastrean datos biométricos, la IA tiene un papel importante en la prevención y la detección temprana de enfermedades. Los usuarios pueden compartir datos en tiempo real con sus médicos, lo que permite un monitoreo continuo y alerta temprana en caso de problemas de salud.
La IA también puede analizar grandes conjuntos de datos para ayudar en la toma de decisiones clínicas y la detección de enfermedades infecciosas como la COVID-19, la tuberculosis y la malaria. Estos sistemas pueden anticipar brotes o alertar a los profesionales de la salud sobre posibles emergencias.
Conexión de datos de salud dispersos
Uno de los mayores beneficios de la IA en la atención sanitaria es la capacidad de unificar y analizar datos dispersos. Un ejemplo es la diabetes. Según el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU., el 11.6% de la población tiene diabetes. Los pacientes pueden utilizar dispositivos que monitorean sus niveles de glucosa y comparten esta información con sus equipos médicos. La IA puede recopilar, almacenar y analizar estos datos para proporcionar información basada en evidencia que ayude a los médicos a ofrecer mejores tratamientos y a gestionar la enfermedad.
Asimismo, la IA puede ser utilizada en farmacovigilancia (PV), una disciplina que se dedica a la detección y reporte de efectos adversos de medicamentos. Empresas como SELTA SQUARE están innovando este proceso mediante IA y automatización, lo que hace más rápida y precisa la detección de efectos adversos, mejorando la seguridad de los medicamentos.
Además, la IA puede reducir la necesidad de realizar pruebas físicas en la fase de descubrimiento de nuevos compuestos farmacológicos, utilizando simulaciones moleculares de alta fidelidad que ahorran costos.
Gobernanza de la IA en la salud
A medida que la IA adquiere mayor relevancia en el ámbito de la salud, también surgen preocupaciones sobre la gobernanza ética y regulatoria de su uso. Los riesgos incluyen posibles sesgos, falta de transparencia, preocupaciones sobre la privacidad de los datos utilizados para entrenar modelos de IA y problemas de seguridad y responsabilidad.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha trabajado con expertos en ética, tecnología digital y derechos humanos para crear el informe “Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial para la Salud”, que identifica los desafíos éticos y propone seis principios para asegurar que la IA beneficie al público:
- Protección de la autonomía
- Promoción de la seguridad y el bienestar humanos
- Aseguramiento de la transparencia
- Fomento de la responsabilidad
- Garantía de la equidad
- Promoción de herramientas que sean sostenibles y adaptables
Este informe también ofrece recomendaciones para asegurar que la IA en el sector de la salud maximice su promesa y, al mismo tiempo, responsabilice a los profesionales de la salud ante las comunidades a las que sirven.
El futuro de la IA en la salud
El futuro de la IA en la salud parece brillante, con oportunidades para reducir los errores humanos, asistir a los profesionales médicos y mejorar los servicios al paciente. A medida que las herramientas de IA continúan evolucionando, es probable que su uso se amplíe a la lectura de imágenes médicas, la elaboración de planes de tratamiento y la mejora de la atención al paciente.
Las aplicaciones actuales de IA están ayudando a automatizar tareas administrativas, monitorear la salud y analizar tendencias de salud poblacional, con el potencial de abordar aspectos que aún no hemos considerado. Estas innovaciones permitirán a los profesionales de la salud pasar más tiempo proporcionando cuidados compasivos y efectivos, mejorando así la calidad del sistema de salud en su conjunto.