Investigación de enfermedades, desarrollo de medicamentos, medicina a la carta. Lo que hasta hace unos años no era más que una utopía médica, ahora es una realidad. Y, la tecnología tiene mucho que ver, sino todo, en esta transformación. La robótica, la nanotecnología y la Inteligencia Artificial (IA), entre otras, empujan al sector sanitario hacia su humanización, liberando tiempo y recursos para la atención al paciente.
Sin embargo, la integración de soluciones tecnológicas en el campo de la medicina va más allá de los pacientes. También repercute, de forma directa, en el tiempo, el trabajo y la organización del personal sanitario.
Según Statista, en 2019, el 64% de los profesionales del sector se sintió cómodo con el uso de la IA para la dotación de personal y la programación de las consultas. Analizando los datos según su propósito, le siguen el seguimiento de los pacientes (63%), las alertas por anomalías (59%) y la recomendación de tratamientos (47%).
La Inteligencia Artificial en la medicina
La IA suele utilizarse en entornos médicos como apoyo en la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Permite crear modelos de aprendizaje automático que mejoran el cuidado y la atención al paciente.
Tratamientos, medicamentos, salud mental. La IA, a través de sus múltiples herramientas, funciona como apoyo en la atención al paciente. Los profesionales sanitarios pueden dedicar más tiempo al cuidado de las personas gracias a la automatización de los procesos más mecánicos, como las tareas administrativas.
Médicos, investigadores y pacientes pueden beneficiarse cada vez del uso de la IA en la medicina. Y, aunque la transformación del sector ya venía pisando fuerte, los últimos años de pandemia no han hecho más que demostrar la utilidad y la relevancia de la aplicación de esta tecnología en los procesos de atención al paciente.
¿Qué ventajas aporta?
Reducir errores y costes, proporcionar relevancia contextual, mejorar la atención al paciente. La Inteligencia Artificial mejora, y mucho, los servicios que presta el sector sanitario. Sus ventajas son numerosas, pero, vamos a centrarnos en las cinco siguientes:
- Atención al paciente informada: gracias al uso de algoritmos de machine learning, el personal sanitario puede informar al paciente de tratamientos y procedimientos con mayor rapidez.
- Reducción de errores: las herramientas de IA para el apoyo en la toma de decisiones pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos.
- Reducción del coste del cuidado médico: existen muchas formas en la que la IA puede reducir los costes sanitarios, una de ellas: la reducción de errores. Otras son la asistencia virtual personalizada, la prevención de fraudes y el apoyo en las tareas administrativas.
- Mejora de la relación médico-paciente: la atención 24/7 a través de chatbots permite a los pacientes realizar preguntas básicas y obtener recursos cuando las oficinas no están abiertas.
- Relevancia contextual: los algoritmos de IA utilizan el contexto para diferenciar la información. Por ejemplo, si una historia clínica incluye los medicamentos pasados del paciente junto a uno nuevo, un algoritmo bien entrenado puede usar el PLN para identificar cuáles le pertenecen actualmente.
¿Qué puede hacer la IA por la atención al paciente?
La IA puede impactar de forma muy positiva en la práctica de la medicina, ayudando a los profesionales del sector en tareas como:
- La detección y el diagnóstico de enfermedades. La IA, sumada a los monitores que rastrean los signos vitales, por ejemplo, puede recopilar datos y buscar afecciones más complejas, como una sepsis.
- El tratamiento personalizado. Los modelos de IA aprenden y retienen preferencias, por lo que puede ofrecer recomendaciones personalizadas a los pacientes en tiempo real.
- Las imágenes médicas. El uso de la IA en el campo de las imágenes ya es habitual. Esta tecnología permite detectar los primeros signos de enfermedad o ayudar al personal sanitario a gestionar los historiales de sus pacientes con imágenes relevantes
- El desarrollo de fármacos. La IA puede reducir los costes de desarrollo de nuevos medicamentos gracias a un mejor diseño y a encontrar nuevas combinaciones de fármacos
- La atención al paciente. Dentro de la Inteligencia Artificial, encontramos distintos campos y, en esta ocasión, vamos a centrarnos en el uso del procesamiento de lenguaje natural para mejorar la atención al paciente.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
Como campo de conocimiento de la IA, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) se ocupa de investigar la forma de comunicar a las máquinas con las personas a través de lenguas naturales, como pueden ser el español o el inglés.
Estas lenguas naturales pueden expresarse por escrito (texto), oralmente (voz) o mediante signos. Actualmente, el PLN está más avanzado para el tratamiento de textos, que incluyen datos y son fáciles de conseguir en formato electrónico. Sin embargo, también procesa la voz. Transcribe el audio, lo procesa y ofrece la respuesta de forma inversa: primero elabora el texto y luego sintetiza la voz.
El crecimiento del PLN es notable. Según Statista , los ingresos mundiales de este sector alcanzarán los 43.000 millones de dólares en 2025. Es decir, se espera que su facturación se multiplique por 14 durante el periodo comprendido entre 2017 (3.200 millones de dólares) y 2025. Pero, ¿qué aplicación tiene en la medicina?
El PLN y la mejora en la atención al paciente
El procesamiento del lenguaje natural, aplicado a una información desestructurada, permite obtener datos clínicos de valor, mejorar la toma de decisiones, reducir el coste del cuidado médico y mejorar la atención al paciente.
Aproximadamente, el 80% de los datos médicos obtenidos de registros electrónicos y otros sistemas informáticos no están estructurados. La ingente cantidad de información almacenada y desestructurada obliga a los profesionales de la salud a descifrar los datos. Y es en este punto donde el PLN juega un papel crucial para mejorar la atención al paciente.
El escaneo de los documentos clínicos, el aislamiento de los componentes esenciales, la automatización de tareas administrativas. La integración del PLN en las tareas sanitarias más mecánicas permite a los profesionales de la salud reducir su agotamiento y optimizar sus tiempos para dedicarse a la atención al paciente.
A futuro
Antes de hablar de predicciones, ¿cuál es el estado actual de adopción del PLN? Según Statista, a finales de 2021, el 36% de los profesionales sanitarios ya habían implementado esta tecnología, o planeaban hacerlo. Además, el 73% de las organizaciones ya estaba en una fase inicial de adopción del PLN.
Los líderes del sector sanitario reconocen el valor que aporta la IA a sus labores, incluso el 56% mantiene que ha sido más de lo esperado. El ahorro de tiempo y la automatización de las tareas es evidente, lo que permite centrarse en las personas.
A futuro, con el aumento de la presión sobre los sistemas y el personal sanitario debido al envejecimiento de la población y la escasez de trabajadores, la IA y, en concreto, el PLN serán fundamentales para poner el foco en el cuidado y la atención al paciente.
