Contribuido: Nueve maneras revolucionarias en que la IA está avanzando en la atención médica

La aparición de la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria es el resultado de una mayor demanda de soluciones sanitarias personalizadas, menores costes y mayor precisión en las decisiones médicas y el diagnóstico para mejorar los resultados de salud de los pacientes.

Con un valoración estimada Con una inversión de 15.100 millones de dólares para el mercado mundial en 2022, la IA en la atención sanitaria es un proceso irreversible que ya está remodelando la medicina y su valor proyectado seguirá aumentando en los próximos años.

Estas son las nueve formas revolucionarias principales en que la IA está avanzando en la atención médica:

1. Imágenes médicas

Los algoritmos de IA pueden analizar imágenes médicas complejas, desde tomografías computarizadas (TC) hasta rayos X e imágenes por resonancia magnética (IRM), lo que ayuda a:

• identificar tumores cerebrales mediante el control de imágenes por resonancia magnética.

• diagnosticar la enfermedad cerebrovascular mediante el análisis de imágenes de TC para potenciar la clasificación y el tratamiento oportunos.

• reconocer la enfermedad de Alzheimer y la demencia en etapa temprana mediante el análisis de escáneres cerebrales y la detección de cambios en la estructura y el volumen del cerebro.

• detectar la retinopatía diabética en etapa temprana mediante el escaneo de imágenes de la retina

• Identificar enfermedades como la neumonía y la tuberculosis.

• detectar nódulos pulmonares en tomografías computarizadas

• detectar la osteoporosis mediante el análisis de rayos X

Los algoritmos de IA brindan a los médicos información vital sobre la condición de los pacientes, aumentando la velocidad del diagnóstico, la precisión de los resultados médicos y la mejora de los resultados de salud de los pacientes.

Empresas como Ezra utilizan resonancias magnéticas de cuerpo completo para ayudar a los profesionales médicos en la detección temprana del cáncer, mientras que Zebra Medical Vision utiliza herramientas impulsadas por IA para detectar potencial osteoporosis en rayos X y potencial cáncer de mama en mamografías.

2. Cirugía

En los últimos años, los robots impulsados ​​por IA se han convertido en una presencia común en los quirófanos. Estos robots pueden realizar tareas que requieren precisión y control, por lo queapoyando a los cirujanos durante operaciones complejas, incluida la cirugía a corazón abierto.

Los robots están equipados con brazos mecánicos, instrumentos quirúrgicos y cámaras, y controlado por cirujanos desde una consola de computadora. Esto proporciona a los cirujanos una vista tridimensional ampliada de los sitios quirúrgicos difíciles o imposibles de ver y permite a los médicos mejorar sus habilidades, conocimientos y experiencia.

El uso de robots impulsados ​​por IA durante la cirugía mejora las posibilidades de que los procedimientos sean exitosos, lo que resulta en menores complicaciones para los pacientes, períodos de recuperación más cortos y menos dolor después de la cirugía.

La IA también ayuda a los cirujanos de otras maneras. Por ejemplo, la Plataforma de Inteligencia Quirúrgica de Theator analiza miles de horas de videos quirúrgicos, estructura datos de cientos de procedimientos y ayuda a los cirujanos a comprender qué salió bien y qué no durante las operaciones. Los cirujanos utilizan este trabajo para mejorar sus habilidades y técnicas, ayudar a salvar vidas y lograr mejores resultados de salud para los pacientes.

3. Investigación médica y análisis de datos.

En la investigación médica, los científicos recopilan y analizan enormes cantidades de datos utilizando métodos estadísticos. Dado que este proceso suele llevar mucho tiempo y costosola adopción de algoritmos de IA puede acelerar la investigación al optimizar el diseño del estudio, el reclutamiento de pacientes y revelar conocimientos más profundos sobre enfermedades y tratamientos.

Además, el papel de la IA se extiende al análisis de registros de pacientes y resultados de ensayos clínicos para establecer la eficacia de nuevos tratamientos contra el cáncer. Al emplear algoritmos de IA, los investigadores pueden identificar marcadores genéticos específicos que indican qué pacientes tienen más probabilidades de tener una respuesta positiva al tratamiento. Esta estratificación podría minimizar la cantidad de pacientes que no se beneficiarían de ciertos tratamientos, lo que llevaría a terapias personalizadas y mejoraría los resultados de atención médica de quienes necesitan tratamiento.

Aprovechando estos avances, en 2022 Bayer investigó cómo los algoritmos de IA pueden revolucionar los ensayos clínicos creando grupos de control virtuales para disminuir o eliminar la necesidad de grupos de control “reales” en ciertos ensayos clínicos. De esta manera, los grupos de control en los ensayos clínicos seleccionarían menos pacientes para recibir placebo o tratamiento estándar, aumentando así la rentabilidad del desarrollo de fármacos, allanando el camino para una investigación médica más inteligente, más rápida y más centrada en el paciente.

4. Desarrollo de fármacos

El desarrollo de fármacos es un proceso largo y costoso, pero la IA puede solucionar estos problemas: los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes conjuntos de datos, como datos genómicos relacionados con una enfermedad, detectan posibles objetivos farmacológicos y predicen la eficacia del fármaco y sus posibles efectos secundarios.

Los mismos algoritmos pueden examinar en detalle la literatura científica disponible y apoyar la identificación de biomarcadores genéticos que evalúen la enfermedad, permitiendo ensayos clínicos más efectivos y períodos más cortos para poner tratamientos en el mercado.

Además, la inteligencia artificial permite a los investigadores analizar y reutilizar medicamentos existentes para combatir enfermedades específicas, lo que hace que el desarrollo de nuevos medicamentos sea más rentable y eficaz.. La IA generativa emergente está acelerando el descubrimiento de fármacos mediante el diseño de estructuras moleculares.

La empresa biofarmacéutica NuMedii ha desarrollado Tecnología de Inteligencia Artificial para el Descubrimiento de Fármacos (AIDD) que “emplea aprendizajes profundos de la biología humana que consisten en cientos de millones de puntos de datos moleculares, farmacológicos y clínicos estructurados que la compañía ha curado y armonizado. La compañía combina estos datos con algoritmos patentados de aprendizaje automático y basados ​​en redes para descubrir y promover nuevos candidatos a fármacos precisos y eficaces, así como biomarcadores que predicen la eficacia para subconjuntos de pacientes, en un amplio espectro de áreas terapéuticas que incluyen enfermedades huérfanas como las idiopáticas. fibrosis pulmonar.

5. Detección temprana de enfermedades sanguíneas mortales.

La tecnología de inteligencia artificial identifica cambios en las células sanguíneas, un indicador potencial de una enfermedad sanguínea. En la leucemia, por ejemplo, los algoritmos pueden analizar el historial médico de los pacientes, la morfología de las células sanguíneas y los datos genéticos y luego resaltar patrones tan sutiles que el procesamiento humano puede pasarlos por alto. Esto impulsa herramientas impulsadas por inteligencia artificial para ayudar a los profesionales médicos a “señalar” la presencia de posibles signos de leucemia en una etapa temprana.

Además, la IA puede monitorear los cambios que ocurren en los recuentos de células sanguíneas a tiempo y mejorar la precisión en la detección de marcadores de enfermedades.

Scopio Labs, por ejemplo, es el desarrollador de morfología celular de campo completo, una plataforma de imágenes impulsada por IA que escanea y comparte en tiempo real muestras de sangre en alta resolución.

Al analizar miles de células en minutos, la aplicación revolucionó la hematología y la morfología celular, permitiendo la detección temprana de enfermedades de base hematológica como cánceres, infecciones o anemia. La detección precoz de estas enfermedades mejora las posibilidades de recuperación del paciente y mejora la calidad de su vida.

6. Atención remota al paciente

La atención remota al paciente utiliza tecnología impulsada por inteligencia artificial para brindar servicios de atención médica y monitorear a los pacientes de forma remota. La telemedicina es una forma de atención remota al paciente que permite a los pacientes recibir tratamiento médico y consultas en tiempo real dondequiera que estén. ubicado en lugar de ver a un médico en persona. Esto garantiza que los pacientes, incluso en los lugares más remotos, reciban acceso a los servicios de atención médica y reduce los gastos de atención médica al reducir las visitas al hospital.

Utilizando algoritmos de IA, un dispositivo portátil que lleva un paciente diabético puede detectar y transmitir a pacientes y profesionales sanitarios lecturas anormales de niveles de glucosa. Esto activa ajustes en el plan de tratamiento de forma remota, lo que ayuda a mantener los costos médicos bajo control. Sin embargo, la IA puede hacer mucho más que controlar los niveles de glucosa.

VirtuSense, por ejemplo, utiliza IA para identificar de forma remota la “intención de los pacientes de salir de la cama entre 31 y 65 segundos antes de levantarse y envía alertas al personal adecuado de inmediato”, lo que contribuye a reducir el número de caídas.

7. Detección de fraude

Los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) están utilizando AI y ML para “combatir y prevenir el fraude, el despilfarro y el abuso.”

El fraude está afectando a los sistemas sanitarios a diferentes niveles y las partes interesadas ya han comenzado a utilizar algoritmos de IA como herramienta para luchar contra él.

Ya sea que se facture a las aseguradoras por servicios no prestados, kits o dispositivos de prueba defectuosos o cirujanos que realicen operaciones innecesarias para obtener pagos de seguros más altos, la IA ayuda a detectar fraude al procesar una gran cantidad de datos médicos y de facturación en busca de desviaciones y patrones irregulares. La IA puede detectar y duplicar la facturación, ayudando a prevenir el fraude y garantizando que los pacientes se beneficien de la atención adecuada.

La tecnología de inteligencia artificial puede comparar una gran cantidad de datos de varias fuentes para determinar conexiones que podrían pasar desapercibidas mediante la verificación humana. Además, los algoritmos de aprendizaje automático se adaptan con el tiempo y mejoran su capacidad para identificar reclamaciones fraudulentas. Estos avances evitarían el fraude, lo que se traduce en un ahorro de dinero que puede utilizarse como se pretendía originalmente: por ejemplo, brindar atención de alta calidad a los pacientes.

8. Diagnóstico preciso y precoz del cáncer.

El cáncer mata a diez millones de personas cada año, siendo el principal causa de muerte en todo el mundo. Sin embargo, si se detectan y tratan en una etapa temprana, muchos casos de cáncer pueden curarse. Dado que el cáncer de pulmón es la principal causa de mortalidad por cáncer en todo el mundo, los científicos y médicos han diseñado una herramienta de inteligencia artificial que puede detectar con precisión el cáncer de pulmón en etapa temprana para acelerar el diagnóstico y orientar a los pacientes hacia el tratamiento.

Un equipo de expertos del Instituto de Investigación del Cáncer de Londres, la Fundación Royal Marsden NHS y el Imperial College de Londres han utilizado la radiómica para identificar si los crecimientos anormales en las tomografías computarizadas son cancerosos. La radiómica es un enfoque cuantitativo que utiliza análisis matemático avanzado para mejorar los datos disponibles para los médicos. En esto estudiarse utilizó la radiómica para extraer información esencial de imágenes médicas que el ojo humano fácilmente pasa desapercibidas.

El modelo de IA identificó con precisión grandes nódulos pulmonares cancerosos, un resultado que permite a los médicos tomar decisiones más rápidas sobre pacientes de riesgo medio que tienen crecimientos anormales en sus tomografías computarizadas. Esto permite un diagnóstico en etapa temprana que aumenta la tasa de supervivencia a cinco años en comparación con aquellos cuyo cáncer se detecta en una etapa posterior.

9. Edición de genes asistida por IA en el diseño de tratamientos

Enfermedades como la anemia falciforme, la fibrosis quística y la enfermedad de Tay-Sachs son causadas por errores en el orden de las letras del ADN que codifican las instrucciones de funcionamiento de cada célula humana. En algunos casos, estos errores se pueden corregir con un proceso de edición genética que reordena estas letras.

Otras enfermedades son causadas por problemas en la forma en que la maquinaria celular lee el ADN, un proceso conocido como epigenética. Tradicionalmente, un gen proporciona la receta para una proteína en particular y une moléculas llamadas factores de transcripción que indican a la célula qué cantidad de esa proteína en particular debe producir. Cuando este proceso no va según lo planeado, los genes hiperactivos o hipoactivos provocan enfermedades como cáncer, diabetes y trastornos neurológicos. Esto lleva a los científicos a buscar soluciones para restablecer la actividad epigenética normal.

Utilizando herramientas de inteligencia artificial, los investigadores han desarrollado la edición con dedos de zinc (ZF), una técnica que puede cambiar y controlar genes. Aunque los dedos artificiales de zinc son difíciles de diseñar para una tarea específica, según un estudiar Publicado en enero de 2023, en el futuro, esta técnica puede ayudar a corregir enfermedades causadas por múltiples factores genéticos, desde el autismo hasta las enfermedades cardíacas y la obesidad.

Conclusión

Con un proyección de más de 187 mil millones de dólares para 2030 a nivel mundial, La Inteligencia Artificial en la atención sanitaria se ha convertido en una constante de nuestras vidas y seguirá evolucionando. Para explorar sus beneficios, las organizaciones sanitarias y las empresas de tecnología deberán trabajar codo a codo para garantizar que la tecnología se utilice de forma responsable y ética. Las soluciones y herramientas impulsadas por la IA pueden abordar muchos de los desafíos que enfrentan los sistemas de salud, desde el desarrollo de fármacos y la atención remota de pacientes hasta la detección temprana del cáncer y las imágenes médicas. La IA puede contribuir a reducir costos, mejorar la calidad de la atención y salvar más vidas.