INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LA NUEVA ALIADA DE LA MEDICINA
- marketing digital gs3
- 9 oct
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La aplicación de la inteligencia artificial a diferentes áreas de la vida es cada vez mayor y no podemos negar que es una gran aliada, pues nos brinda muchas facilidades, sobre todo en temas tan delicados como es “La medicina”.
El futuro en la medicina depende de la interacción humana y la creatividad, esto ha obligado a los médicos a emplear la IA como una herramienta en la atención de los pacientes, incluso vía remota.
Un informe de CB Insights indica que el 86 % de las organizaciones proveedoras de asistencia utilizan la inteligencia artificial. Esto es posible gracias a que esta IA hace que las máquinas puedan evaluar y analizar datos para desarrollar tareas del mismo modo que las realiza un ser humano. Para poder lograrlo, se utilizan técnicas como el “Machine Learning” o el “Deep Learning”, de esta manera se incorporan nuevos conocimientos que se procesan con base en los algoritmos diseñados.
¿QUÉ ES EL DEEP LEARNING?
Es un subconjunto de aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales multicapa, llamadas “redes neuronales profundas”, para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano. Por ejemplo: Los modelos tradicionales de aprendizaje automático (no profundos), emplean redes neuronales simples con una o dos capas computacionales y el modelo de aprendizaje profundo emplea tres o más capas, pero normalmente cientos o miles de capas.
Esto hace la diferencia en que mientras los modelos de aprendizaje supervisado requieren datos de entrada estructurados y etiquetados para obtener resultados precisos, los modelos de aprendizaje profundo pueden emplear el aprendizaje no supervisado.
Un ejemplo de “Machine Learning” son las recomendaciones de películas o música que nos ofrecen las plataformas (Netflix o Spotify), la tecnología detecta un patrón en los gustos del usuario y, a partir de ahí, ofrece piezas similares. El Deep Learning, que en realidad es un subconjunto del Machine Learning, donde cada una de las capas neuronales aprende de la anterior (Similar al cerebro Humano)
IMPORTANCIA DEL DESARROLLO DE LA IA EN MEDICINA:
La IA ofrecerá principalmente posibilidad de atención médica oportuna en zonas de difícil acceso. En el aspecto laboral, a los médicos les ayudará a disminuir la carga y el agotamiento. Así como reducir la frecuencia de errores médicos, mejorar la precisión de los diagnósticos y la interpretación de la información. Todas estas actividades liberarán tiempo al personal de salud, mejorando el trato y la relación que se tiene con los pacientes.
Es importante mencionar que aquellas áreas médicas con tareas repetitivas son potencialmente automatizables, mientras que las áreas de la salud en las que la interacción humana es fundamental, tienen menos posibilidades de ser reemplazadas por la IA. De igual manera, hay especialidades que no podrán ser remplazadas por la Inteligencia Artificial, sin embargo, los médicos que se apoyen en la Inteligencia Artificial sí podrán remplazar a los que no la utilicen.
APLICACIONES ACTUALES QUE TIENE LA MEDICINA:
Actualmente, la IA puede aplicarse en todos los campos de la medicina, pues es una herramienta que complementa su trabajo y lo mejora. En los últimos años ha evolucionado significativamente aportando soluciones que están redefiniendo la forma en que se diagnostican, tratan y gestionan diversas enfermedades. Los beneficios que tiene actualmente la IA son:
-Velocidad: Puede procesar elevadas cantidades de datos a una velocidad impresionante. Gracias al aumento de registros electrónicos se dispone de una mayor cantidad de datos que, gracias a la IA, se pueden procesar y analizar.
-Diagnósticos: Son más certeros y precoces. En ciertas enfermedades, lo mejor es identificarlas a tiempo y parar su progresión (por ejemplo, en el cáncer).
-En farmacología: Facilita el trabajo a la hora de analizar las secuencias genéticas para hallar vacunas o medicamentos.
-Genética: Existen herramientas que permiten detectar enfermedades raras y trastornos genéticos a través de la información facial.
-Embarazos: Posibilita disfrutar de embarazos más seguros e identificar malformaciones a tiempo.
-Prótesis: Sustituyen a un miembro del cuerpo y ahora memorizan los patrones de movimiento de la persona.
-Cirugía robótica: Proporcionan mayor precisión y control durante procedimientos y cirugías mínimamente invasivas.
-Telemedicina: Los chatbots y asistentes virtuales, pueden brindar atención médica básica ayudando a los pacientes a gestionar su salud desde casa.
-Gestión hospitalaria: Puede optimizar la gestión en hospitales, favoreciendo la afluencia de pacientes y la asignación de recursos en tiempo real, asegurando que siempre haya disponibilidad de medicamentos.
-Terapia física: Funciona para personalizar programas de terapia física, basados en el progreso individual del paciente. También está presente en exoesqueletos que asisten a pacientes facilitando la movilidad.
-Salud mental: Para detectar síntomas de depresión o ansiedad brindando técnicas de respiración o ejercicios cognitivo-conductuales.
-Investigación clínica: Seleccionar a participantes de ensayos clínicos, identificando a los candidatos más adecuados en función de su historial médico y características genéticas.
-Soporte en las decisiones: Proporciona recomendaciones basadas en análisis de datos de pacientes, resultados de estudios y literatura.
DESAFÍOS DE LA IA EN LA MEDICINA
Privacidad y seguridad de los datos: Los datos de los pacientes se deben manejar de manera segura y confidencial, respetando la privacidad de cada individuo.
Transparencia: Los algoritmos deben ser transparentes y explicables, para que los profesionales médicos puedan entender y justificar las recomendaciones.
Responsabilidad y rendición de cuentas: Es necesario establecer marcos legales y éticos para determinar la responsabilidad en caso de errores o daños causados.
Integración de IA en los estudios: Las escuelas deben incorporar la enseñanza de conceptos y habilidades relacionadas con la inteligencia artificial en sus programas.
Desarrollo de habilidades críticas: Los médicos deben aprender a evaluar críticamente los resultados combinándose con su conocimiento médico para ser capaces de interpretar y cuestionar las recomendaciones de la inteligencia artificial.
Mantener las habilidades humanas: Se debe seguir desarrollando habilidades de empatía, comunicación y el pensamiento crítico, ya que estas seguirán siendo fundamentales con el paciente.
APLICACIONES FUTURAS DE LA IA EN LA MEDICINA
Actualmente, la Inteligencia Artificial ya cuenta con muchas aplicaciones en la medicina, sin embargo, la evolución es constante tanto en los humanos como en la tecnología y es de esperarse que con el pasar de los años existan muchas más aplicaciones a la medicina, como son:
· Prevención de epidemias:
Con un modelo predictivo se será capaz de analizar grandes conjuntos de datos epidemiológicos y detectar patrones que podrían indicar el inicio de una epidemia. Podrían alertar a las autoridades de salud pública para que tomen medidas preventivas antes de que la enfermedad se propague.
· En neurología: Con la predicción de eventos vasculares cerebrales isquémicos, evaluación prequirúrgica de epilepsia y predicción del Alzheimer o el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson.
· En dermatología:
Mejorando la precisión de diagnósticos como el examen visual, la biopsia de piel y el estudio histopatológico.
· En cardiología: Será capaz de alimentarse de muchas imágenes y partes de datos que le permitan aprender y detectar diferencias en los tejidos, y apoyar con informes diagnósticos asistidos por computadora que agilizarán la actividad diaria.
· En patología:
La implementación de diagnósticos asistidos por algoritmos transformarán la práctica de la patología, mejorando el tiempo de entrega de los resultados, la eficiencia y la precisión diagnóstica.
· En psiquiatría:
Será posible analizar el estado emocional de los pacientes con dispositivos portátiles que analicen la voz, el comportamiento, el sueño, el apetito, etc.
Estas son solamente algunas áreas donde se espera que la Inteligencia Artificial tenga una aplicación en la medicina. Sin embargo, aún no se han explorado todas las especialidades donde pueda incluirse, ni la forma en que esta va a comenzar a formar parte de todos los diagnósticos de la salud.
CONCLUSIÓN
Como ya se mencionó anteriormente, la Inteligencia Artificial no va a suplantar todas las especialidades médicas.; No obstante, es importante mencionar que si será necesario que todos los médicos tengan la educación necesaria para poder hacer uso de estas herramientas, que si bien, no van a suplantar el criterio o habilidades humanas como la empatía, aquellos médicos que sepan usar estas herramientas si podrán suplantar a los médicos que no.
La mejor forma de estar protegido ante esta posibilidad, es aprender y hacer uso de estas herramientas que facilitarán de manera radical esas actividades repetitivas, dando un valor extra en las habilidades que son intrínsecamente humanas.
FUENTE:
Apd, R. (2024, 16 agosto). Efectos de la inteligencia artificial en la medicina y sus aplicaciones más novedosas. APD España. https://www.apd.es/aplicaciones-inteligencia-artificial-en-medicina/
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Lanzagorta-Ortega, D., Carrillo-Pérez, D. L., & Carrillo-Esper, R. (2022). Inteligencia artificial en medicina: presente y futuro. Gaceta Médica de México, 158(91). https://doi.org/10.24875/gmm.m22000688
De Jesús Palencia Vizcarra Rodolfo Palencia Díaz, R. (s. f.). La era de la inteligencia artificial en la práctica médica – Medicina Interna de México. https://medicinainterna.org.mx/article/la-era-de-la-inteligencia-artificial-en-la-practica-medica/
IBM. (2024, 18 octubre). Inteligencia artificial en medicina. IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/artificial-intelligence-medicine
Mm.Segura. (s. f.). Inteligencia Artificial en la Medicina: el Futuro de la Salud. UNIA. https://www.unia.es/vida-universitaria/blog/inteligencia-artificial-en-la-medicina-el-futuro-de-la-salud
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