Ilustración de contenedores y nubes balanceándose sobre una pelota
Secciones

La inteligencia artificial en el sector de la salud

Copiar URL

La inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud es un término general que se emplea para describir el uso de algoritmos que entrena el aprendizaje automático (ML) en tres de los rubros principales del sector: la aplicación de la salud (las ciencias biológicas), la prestación de servicios (los proveedores) y el consumo de los servicios (los beneficiarios).

Hoy en día, los avances en este tipo de aprendizaje automático algorítmico permiten contar con otros casos prácticos de la inteligencia artificial para la salud además del modelo reactivo del pasado y resultan esenciales a la hora de impulsar la transformación y la modernización del sector. 

Para poder analizar y utilizar los datos médicos, es necesario poder acceder a ellos y procesarlos, lo cual permitirá que los servicios de salud cuenten con aplicaciones más amplias, eficientes y eficaces.

A grandes rasgos, hay cuatro tipos de inteligencia artificial:

  • Inteligencia artificial: no usa el aprendizaje automático para perfeccionarse y responde exactamente de la misma manera frente a situaciones idénticas.
  • Inteligencia artificial de memoria limitada: utiliza el aprendizaje automático (ML) para crear algoritmos en función de su desempeño en el pasado. Este tipo de inteligencia artificial es el motivo por el cual se le da el nombre de inteligencia artificial/aprendizaje automático, y la mayoría de los avances actuales se centran en esta área. Además, el aprendizaje profundo, que forma parte del ML, incluye varios niveles de análisis para obtener más información valiosa de los datos sin procesar.
  • Inteligencia artificial basada en la teoría de la mente: puede entender las emociones, recordarlas e interactuar con las personas en función de ese modelo. Por el momento, este tipo de inteligencia es incipiente o teórica.
  • Inteligencia artificial "verdadera" o de autoconsciencia: entiende sus propias emociones y tiene un nivel de consciencia similar al del ser humano. Por ahora, se encuentra en la etapa teórica.

Cuando hablamos de la inteligencia artificial en el sector de la salud, nos referimos sobre todo a los avances rápidos en los algoritmos y en las aplicaciones de la inteligencia artificial  (IA) de memoria limitada.

Los últimos avances en la inteligencia artificial básicamente pueden modificar los resultados de los pacientes, ya que permiten que los médicos y demás especialistas ofrezcan diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. Además, brindan a los administradores mayor certeza para asignar los recursos.

Las tres partes más importantes de la atención médica (las ciencias biológicas, los proveedores y los beneficiarios) obtienen muchos beneficios de la inteligencia artificial  (IA). La adquisición, la distribución y el uso eficaz de la información más actualizada sirven para que los médicos atiendan mejor a los pacientes, extraigan rápidamente los datos de varias fuentes para tratar mejor sus afecciones actuales, y pronostiquen o identifiquen enfermedades nuevas o incipientes. 

Cuando se mejora la distribución de los procesos de datos, los administradores pueden organizar los reclamos en función de su prioridad, verificarlos y agilizar su procesamiento en general de forma más eficiente, lo cual mejora la precisión y la velocidad de la información que se les brinda a los pacientes, los clientes y los proveedores. En resumen, la recopilación de los datos en algoritmos para la salud ayuda a predecir los riesgos futuros y refuerza las facultades de los administradores para gestionar y mejorar los servicios disponibles para la sociedad.

Estas son algunas de las ventajas de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud para los pacientes, los proveedores y los beneficiarios:

Agilización de los diagnósticos
La información que procesan los algoritmos de IA y el análisis predictivo inmediato se puede utilizar para agilizar los diagnósticos. Es decir, los pacientes reciben el tratamiento más rápido y obtienen mejores resultados, y se utilizan menos recursos para solucionar los problemas. Por ejemplo, HCA Healthcare, uno de los proveedores de servicios de salud más importantes de Estados Unidos, usó las soluciones de Red Hat para crear un sistema de productos de análisis predictivo inmediato que detecta con mayor precisión y rapidez la septicemia, una afección que puede ser mortal.

Gestión de los reclamos
La burocracia en torno a los reclamos y los pagos en el sector de la medicina puede llevar miles de horas de trabajo. La gestión manual aumenta el riesgo de que se produzcan errores durante el proceso, lo cual no es bueno ni para el paciente que presenta el reclamo ni para el proveedor que intenta llevar las cuentas. La Inteligencia artificial permite automatizar la presentación de reclamos y proporciona recomendaciones útiles en función del análisis de los datos que provienen de la gestión. Esto podría agilizar su procesamiento, lo cual mejoraría la experiencia de los empleados y los clientes.

Detección de fraude, dispendio y abuso
La automatización robótica de los procesos (RPA) tiene la capacidad de revisar los documentos a una velocidad y con una precisión que jamás se podría igualar con los procesos manuales. Los algoritmos pueden indicar la actividad fraudulenta o el dispendio y, a medida que mejoran con el tiempo, detectan los problemas con mayor eficacia.

Mayor acceso a los servicios de salud
El diagnóstico asistido por la nteligencia artificial  puede aumentar los grupos de pacientes que reciben servicios. Por ejemplo, si se aplicara a la radiología y al diagnóstico por imágenes, una mayor cantidad de especialistas podrían interpretar los ultrasonidos, lo cual eliminaría las limitaciones de expertos que pueden hacerlo y aumentaría la cantidad de pacientes que acceden a esa tecnología.

Desarrollo de fármacos
Los fármacos nuevos deben investigarse para determinar la posología adecuada. Las herramientas informáticas de la inteligencia artificial  (IA) pueden mejorar o, incluso, remplazar los enfoques de prueba y error, y permitir que modelos más rápidos y eficientes supervisen el proceso en su totalidad. Esto puede agilizar el desarrollo de fármacos nuevos, lo cual permitirá que las empresas farmacéuticas y los clientes finales ahorren dinero.

Si bien el uso de la inteligencia artificial en la salud ofrece incontables beneficios, su implementación puede traer aparejados varios desafíos complejos para el sector. A continuación, se enumeran algunos de ellos:

Recopilación y gestión de los datos
Hay muchos desafíos involucrados en la recopilación, el análisis y la aplicación de los datos del sector de la salud.

Para que la inteligencia artificial  cargue los algoritmos importantes correctamente, es necesario procesar una gran cantidad de datos de forma inmediata. Por eso se considera que los desafíos en torno a la recopilación de los datos abarcan diversas áreas.

El hardware, el software y los procedimientos utilizados para recopilar los datos deben incorporarse a los flujos de trabajo del sector de la salud, los cuales están diseñados en torno a estructuras específicas, jerarquías y ciertos niveles de ingreso manual. Los datos sobre la salud se encuentran distribuidos en varias redes en vez de estar centralizados en bases de datos exclusivas. En algunos casos, nunca se traspasan de las hojas de papel al formato digital.

Para garantizar que las empresas aprovechen al máximo las implementaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) y se reduzcan los problemas entre las personas que participan en el proceso, se deben establecer criterios comunes para todas las partes interesadas: los analistas de datos, los especialistas en TI, los encargados de las operaciones, los profesionales de la salud, los prestadores y los proveedores de software independientes (ISV), etc. El uso de un sistema de software ágil que no dependa de ningún proveedor permite enfrentar este desafío, ya que se pueden definir mejor los problemas y obtener datos claros y adaptables que sean compatibles con varios ISV.

Es necesario recopilar los datos y convertirlos en formatos interoperables para que puedan utilizarse en combinación con la información de otras fuentes. Se requiere bastante banda ancha para transmitirlos desde el punto de la red de donde se obtienen (a veces, los dispositivos en el extremo de la red). El espacio de almacenamiento presenta un ritmo de expansión alarmante debido a la gran cantidad de datos que se recopilan en los sistemas de salud, especialmente para el diagnóstico por imágenes, el Internet de las cosas para la medicina (IOMT) y el extremo de la red.

Si bien el cloud computing ofrece alto rendimiento y la capacidad para abordar estos desafíos; su uso puede resultar inviable en muchos casos, como en las áreas rurales y otras donde no haya una infraestructura sólida de TI y de salud. Este desafío tan importante puede resolverse con soluciones rentables que mejoren las operaciones en el extremo de la red y analicen los datos en el lugar donde se prestan los servicios de salud.

A diferencia de las ofertas propietarias, el software open source empresarial y con soporte de Red Hat surge de la colaboración de miles de desarrolladores, entre los cuales se incluyen las personas del sector de la salud que lo utilizan y lo mejoran para satisfacer sus necesidades. El enfoque abierto, flexible y modular de IA/ML que ofrecemos permite que los clientes pongan en marcha rápidamente los proyectos que utilizan esta tecnología para personalizarlos, obtener más transparencia y que las partes interesadas puedan controlarlos mejor. Este enfoque permite que las empresas:

  • Agreguen los beneficios necesarios mientras protegen las inversiones actuales en TI: las alianzas e integraciones de Red Hat permiten agilizar y simplificar la implementación y la gestión del ciclo de vida de los proyectos de inteligencia artificial /aprendizaje automático. 
  • Accedan al conjunto completo de las tecnologías de open source más importantes del sector como parte de la solución de nube híbrida que ofrece las funciones de inteligencia artificial más solicitadas, como las reglas empresariales, la automatización de los procesos, la resolución de los problemas, la optimización empresarial y el aprendizaje automático.
  • Aprovechen las funciones avanzadas de conectividad utilizando los datos inteligentes como servicio de Red Hat, que se pueden personalizar para satisfacer los requisitos internos y externos en constante evolución. 
  • Ajusten las funciones basadas en la plataforma mediante elementos flexibles, lo cual ofrece la capacidad de replicación y la seguridad para generar innovaciones más rápido.
  • Impulsen una arquitectura de integración y distribución continuas (CI/CD) prescriptiva, pero flexible, para llevar a cabo una transición gradual de la creación y el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático a su implementación y mejora constante (también conocido como MLOps).

Estos son solo algunos ejemplos reales del uso de las soluciones de inteligencia artificial de Red Hat en el sector de la salud: 

HCA Healthcare, una empresa de salud con base en Nashville, Tennessee, utiliza sus recursos de datos para encontrar soluciones innovadoras a los desafíos más antiguos del sector. Un equipo interdisciplinario de médicos, analistas de datos y especialistas en tecnología de HCA Healthcare utilizó Red Hat® OpenShift® Container Platform y Red Hat® Ansible® Automation Platform para crear un producto que realizara análisis predictivos de forma inmediata: SPOT (predicción de la septicemia y optimización de su tratamiento).

Boston Children’s Hospital utiliza Red Hat OpenShift y los contenedores de Linux® para mejorar las funciones de salud y la capacidad cognitiva de los médicos.

Si desea obtener más información sobre la manera en que Red Hat puede ayudar a su empresa a poner en marcha una estrategia de inteligencia artificial /aprendizaje automático con un enfoque de plataforma abierta o si desea conocer otras soluciones para innovar el sistema de salud, visite redhat.com/es/solutions/healthcare.

 

Artículos relacionados

Artículo

¿Qué son los operadores de Red Hat OpenShift?

Red Hat OpenShift Operators automatizan la creación, configuración y gestión de instancias de las aplicaciones desarrolladas específicamente para Kubernetes.

Artículo

¿Por qué elegir Red Hat OpenShift Serverless?

Red Hat OpenShift Serverless amplía Kubernetes para implementar y gestionar las cargas de trabajo sin servidor.

Artículo

¿Por qué conviene elegir Red Hat OpenShift Service Mesh?

Red Hat OpenShift Service Mesh le permite conectar, gestionar y vigilar las aplicaciones basadas en microservicios de manera uniforme.