5 formas en que la IA ha comenzado a cambiar la atención médica
A medida que las herramientas emergentes de IA se utilizan en la atención médica, los médicos pasan más tiempo en mirar a sus pacientes en lugar de las pantallas de las computadoras. Los investigadores interpretan las imágenes médicas de forma más rápida y precisa. Los programadores de quirófano se adaptan a más cirugías que salvan vidas.
Con estos primeros avances, los médicos, administradores, investigadores y desarrolladores dicen que ya han comenzado a ver el impacto positivo de la IA con innovaciones en la forma en que abordan la atención al paciente, manejan las tareas administrativas y se coordinan con los equipos de atención.
«Esta es una tecnología que abarca todos los aspectos de nuestro negocio», dice Eric Shelley, vicepresidente de análisis y soluciones digitales de Northwestern Medicine.
He aquí cinco formas en que la IA transforma la atención sanitaria, desde la oficina empresarial hasta la sala de exámenes.
Mejorar las visitas de los pacientes y reducir el agotamiento de los médicos
Las herramientas de IA personalizan las visitas al consultorio, dice el Dr. Jorge Scheirer, médico y director de información médica de la Red de Salud de la Universidad de St. Luke’s en Pensilvania. Él y sus colegas utilizan Microsoft Dragon Copilot, el primer asistente de IA de voz unificado de la industria de la salud, para concentrarse por completo en los pacientes en lugar de en las pantallas de las computadoras.
Scheirer puede consultar los gráficos antes de las citas para obtener información y recordatorios, y luego el sistema registra, transcribe y resume de forma segura, a veces al detectar comentarios pertinentes que no había escuchado. Saca todos los registros de salud o recursos médicos verificados que solicita, ayuda a encontrar los códigos médicos correctos y redacta notas y referencias posteriores a la visita para que las pruebe y firme.
«Es asombroso lo bien que hace el trabajo», dice Scheirer.
El ahorro de tiempo de Dragon Copilot también alivia el agotamiento de los médicos, afirma. Scheirer a menudo trabajaba hasta las 10:30 p.m. para completar la documentación regulatoria. Ahora los pacientes reciben antes las notas posteriores a la visita, y él llega a casa a tiempo para cenar con su esposa.
Hablar con imágenes médicas para diagnósticos más rápidos
Los investigadores han comenzado a probar nuevas herramientas que pueden ayudarles a identificar tumores y enfermedades. Providence, la Universidad de Washington y Microsoft desarrollaron modelos de IA multimodal que pueden ayudar a los investigadores a interpretar las imágenes médicas y responder preguntas al respecto en lenguaje natural.
GigaPath une todos los pequeños detalles en portaobjetos microscópicos en una imagen completa, a diferencia de las herramientas tradicionales que se centran en secciones individuales. Eso podría ayudar con la detección temprana de enfermedades y tratamientos más personalizados.
BiomedParse analiza todo tipo de exploraciones médicas para detectar e identificar anomalías, incluso para detectar cosas que los ojos humanos pasan por alto, y responder preguntas sobre las áreas resaltadas. Eso podría ayudar a acelerar el proceso de diagnóstico y hacerlo más preciso.
«Estas tecnologías nos ponen en el camino hacia un futuro en el que la visión se convierte en parte de la inteligencia que tenemos», dice el Dr. Carlo Bifulco, director médico de Providence Genomics en Oregón. Con las capacidades de chat de IA, «tendrás conversaciones con las imágenes médicas».
Proporcionar «datos limpios» para tomar decisiones hospitalarias más inteligentes
Las reuniones matutinas ahora están más informadas, ya que todos, desde los coordinadores de quirófano hasta los gerentes de farmacia, utilizan los informes de datos diarios para brindar una atención médica mejor y más eficiente en los 11 hospitales de Northwestern Medicine en Chicago y sus alrededores.
Alrededor de 400 informes de visualización de datos de Power BI alojados en la plataforma Microsoft Fabric proporcionan «una instantánea del estado del sistema de salud», señala Eric Shelley, vicepresidente de análisis y soluciones digitales de Northwestern. Realizan un seguimiento de las visitas de emergencia, las cirugías programadas y las citas de los pacientes para ayudar a asignar recursos.
Fabric recopila datos en un lugar seguro, desde cualquier software que los diversos grupos de la organización podrían utilizar, y proporciona un espacio de trabajo compartido para que los equipos de datos de Northwestern puedan administrarlos con precisión. Los «datos limpios» dan más confianza a los trabajadores de los hospitales y les permiten utilizar programas de IA para filtrar informes, sobre todo, desde errores en la dosificación de medicamentos hasta incidentes de seguridad, lo que ayuda a priorizar las respuestas y monitorear las tendencias, dice Shelley.
Detección de patrones para que coincidan con los pacientes con los tratamientos y ensayos
La integración de la IA con la investigación médica y la práctica clínica puede hacer que la atención médica sea más efectiva, lo que mejora los resultados y reduce los costos, dice Jonathan Carlson, vicepresidente y director general de Microsoft Health Futures.
La investigación impulsada por la IA estimula el progreso en la medicina de precisión y los planes de tratamiento personalizados, dice Carlson. Las herramientas de IA pueden clasificar montones de datos más rápido que equipos enteros de investigadores, al detectar patrones y hacer predicciones basadas en datos. Esa información puede ayudar a los médicos a emparejar a los pacientes con los ensayos clínicos adecuados más rápido, por ejemplo, o a encontrar medicamentos existentes que es probable que funcionen en mutaciones tumorales específicas.
«Podemos usar esta imagen cada vez más holística de un paciente para ayudar al médico a razonar: ‘Oye, ¿qué es lo siguiente que debo hacer para entender a este paciente?’». Carlson dice: «Y luego, ‘¿Cómo comparo a ese paciente con la población y tengo una mejor idea de lo que en verdad va a funcionar?’».
Dar nuevas herramientas a los desarrolladores e innovadores del sector sanitario
La evaluación de la salud de un paciente requiere algo más que la comprensión de textos médicos. Ahí es donde los modelos de IA pueden ayudar, al integrar y analizar fuentes de datos en modalidades como imágenes, vídeo y audio.
Los modelos de base de imágenes médicas multimodales de Microsoft Azure permiten a las organizaciones sanitarias crear herramientas de IA específicas para sus necesidades. Estos modelos, desarrollados en colaboración con Microsoft Research y socios estratégicos, reducen los extensos requisitos informáticos y de datos que suelen implicar la creación de herramientas desde cero.
El modelo RAD-DINO, por ejemplo, convierte las radiografías de tórax en formatos digitales que se pueden procesar y organizar para ayudar a identificar mejor las enfermedades. MedImageInsight ayuda a clasificar y ordenar imágenes médicas, y MedImageParse-3D ayuda a analizar e interpretar resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. El modelo ECG-FM detecta patrones en los electrocardiogramas y HistAI ayuda con las tareas de identificación del órgano del que proviene una muestra y si está sano o enfermo.
Imagen principal: Dr. Jorge Scheirer de la Red de Salud de la Universidad de St. Luke’s — foto de Rachel Wisniewski
Otras imágenes: Mejorar las visitas de los pacientes: DAX Copilot — foto de Rachel Wisniewski; Hablar con imágenes médicas: Dr. Carlo Bifulco de Providence Genomics — foto proporcionada por Providence Foundation; Proporcionar ‘datos limpios’: foto de Krisanapong Detraphiphat / Getty; Detectar patrones: foto de Praetorianphoto / Getty; Dar nuevas herramientas a los desarrolladores: foto de Halfpoint Images / Getty