El uso de la inteligencia artificial en el sector de la salud

La inteligencia artificial en el sector de la salud es un término general que se emplea para describir el uso de algoritmos entrenados con machine learning (aprendizaje automático) 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 machine learning algorítmico permiten contar con otros casos prácticos de la inteligencia artificial para la salud además del modelo reactivo del pasado. Estos avances pueden resultar esenciales a la hora de impulsar la transformación y la modernización del sector. 

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Para poder analizar y utilizar los datos médicos, es necesario poder acceder a ellos y procesarlos. Una vez que el modelo se entrena con un volumen suficiente de información, la máquina puede generar inferencias y aplicarlas en nuevos entornos. Se denomina “inferencia de inteligencia artificial” a la fase operativa de esta tecnología, en la cual el modelo puede aplicar los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento a situaciones reales. Solo entonces podremos contar con aplicaciones más amplias, eficientes y eficaces en los servicios de salud.

A grandes rasgos, hay cuatro tipos de inteligencia artificial:

• Inteligencia artificial reactiva. No usa machine learning para perfeccionarse y responde exactamente de la misma manera frente a situaciones idénticas.
• Inteligencia artificial de memoria limitada. Utiliza el machine learning 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 IA/ML, y la mayoría de los avances actuales se centran en esta área. Además, el deep learning, parte del machine learning, 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 y existe solo en la teoría.
• Inteligencia artificial consciente de sí misma o "verdadera". 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 de memoria limitada.

Uso de la inteligencia artificial en la empresa 

Los últimos avances en la inteligencia artificial pueden cambiar drásticamente el desenlace del caso 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. 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, el cotejo 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 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 inteligencia artificial 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.

Gestión de 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 te 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 tu 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 inteligencia artificial puede aumentar los grupos de pacientes que reciben servicios. Por ejemplo, si se aplicara a la radiología y al diagnóstico por imágenes, habría más especialistas para interpretar las ecografías, lo cual eliminaría los bloqueos relacionados 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 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 machine learning, 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 cotejar 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.

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La implementación exitosa de las cargas de trabajo de esta tecnología a gran escala depende de la eficiencia y la eficacia con las que trabajen en conjunto los elementos. Específicamente, los servidores de inferencia compatibles con los modelos de inteligencia artificial de mayor tamaño (como los LLM) y sus funciones de inferencia más complejas son esenciales para ampliar las cargas de trabajo de inteligencia artificial en la empresa.

Estas herramientas utilizan los recursos de manera más eficiente para expandir la inteligencia artificial más rápido:

• llm-d: Las peticiones de los LLM pueden ser complejas y dispares. Por lo general, requieren muchos recursos informáticos y almacenamiento para procesar grandes cantidades de datos. Un marco de inteligencia artificial open source como llm-d permite que los desarrolladores utilicen técnicas como la inferencia distribuida para satisfacer las crecientes exigencias de los modelos de razonamiento más grandes y sofisticados, como los LLM.
• Inferencia distribuida: La inferencia distribuida permite que los modelos de inteligencia artificial procesen las cargas de trabajo de manera más eficiente al dividir la tarea de inferencia entre un grupo de dispositivos interconectados. Se puede interpretar como el equivalente en software del dicho "dos cabezas piensan mejor que una".  
• vLLM: El modelo virtual de lenguaje de gran tamaño (vLLM) es una biblioteca de código open source que gestiona su propia comunidad. Permite que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) realicen cálculos a gran escala de manera más eficiente.

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