La salud es una de las industrias que puede encontrar mayores oportunidades en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), Se están en un período emocionante en el que se observa la convergencia de la tecnología y la atención médica, dos sectores económicos claves que darán como resultados una innovación significativa. La combinación de los vastos conjuntos de datos multimodales de la atención médica y las ventajas competitivas de AI/ML en eficiencia, personalización y efectividad están preparadas para impulsar una ola innovadora en la atención médica.
ATENCIÓN PERSONALIZADA
Desde el punto de vista de los datos, la industria de la salud produce y depende de cantidades masivas de datos de diversas fuentes. Eso crea un entorno rico para aplicar AI y ML. La necesidad de estas tecnologías está ahí dadas las ineficiencias en el sistema de salud. Para ejemplificar, se estima que se necesitan más de ocho años y USD 2 mil millones para desarrollar un medicamento, y la probabilidad de falla es bastante alta. La IA, incluida la IA generativa, se encuentra entre las tecnologías que tienen el potencial de crear medicamentos más seguros y eficaces y de optimizar la atención personalizada.
PRIMEROS USOS
Los primeros usos de la IA en la salud fueron en diagnósticos y dispositivos, en áreas como radiología, patología y monitoreo de pacientes. El sistema de prueba PAPNET, un dispositivo de revisión de frotis cervical asistido por computadora, en 1995 fue el primer dispositivo médico habilitado para IA/ML autorizado por la FDA. En la década de 2000, otras autorizaciones involucraron captura de imágenes digitales, análisis de células, monitoreo de signos vitales junto a la cama y advertencias predictivas para incidentes en los que puede ser necesaria una intervención médica, explica el informe.
DESCUBRIMIENTO DE FÁRMACOS
Las grandes empresas tecnológicas también han participado, interviniendo como proveedores de soluciones en la nube y aplicando su experiencia tecnológica en áreas como dispositivos portátiles, modelos predictivos y atención virtual: Un logro ampliamente comentado involucró un algoritmo de aprendizaje profundo que resolvió efectivamente el problema de décadas de predecir la forma en que se plegará una proteína en función de sus secuencias de aminoácidos, lo cual es crucial para el descubrimiento de fármacos. Lo cierto es que aún estamos muy lejos de que se cumpla esta integración entre la atención médica y la inteligencia artificial que viene prometiéndose hace décadas. Pero la pandemia del covid-19 puso en foco su papel. La IA ayudó a las empresas a desarrollar vacunas y terapias de ARNm a velocidades sin precedentes, y la crisis sanitaria global subrayó la necesidad de soluciones digitales en el cuidado de la salud para mejorar el acceso y los resultados de los pacientes.
