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Una mirada al paciente y al médico con la IA del futuro

IA en 10 años: medicina personalizada y accesible a nivel mundial
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La inteligencia artificial está aquí y ya está revolucionando la medicina. En laprimera partede nuestra mirada sobre la marcha inexorable de la IA en su ingreso hacia las áreas de la medicina y el bienestar, exploramos cómo la IA mejora el diagnóstico, la infraestructura clínica y la atención preventiva. Comience allí para obtener unaintroducción acerca de las actitudes, regulaciones y la tecnología subyacente, incluyendo el papel de Lenovo en todo, desde la administración hospitalaria hasta el desarrollo de algoritmos.

Toda esa poderosa transformación sirve como unaherramientatanto para pacientes como para proveedores, y esa tendencia continuará durante la próxima década. Ahora, dado que es improbable que la IA sustituya a los médicos y deba ajustarse a las restricciones de privacidad de los datos del paciente, ¿dónde ocurrirán los grandes cambios?

La IA en cinco años: máquinas más inteligentes y asistentes virtuales

Adelantémonos unos cinco años y veamos cómo puede haber cambiado el campo. Los saltos incrementales en la tecnología aumentarán la ubicuidad y la fuerza de los ejemplos anteriores, ¿pero dónde ocurrirá el cambio real?

Tenga en cuenta todo lo que sucede tras bambalinas al usar un asistente virtual en un teléfono inteligente. Desde el reconocimiento de voz que aprendesuvoz para sondear entre resultados de búsqueda en vivo hasta el aprovechamiento de comportamientos pasados para compartir resultados entre varios dispositivos, todo esto ocurre instantáneamente y la mayor parte de nosotros ni siquiera consideramos elfundamento detrás del funcionamiento de las tecnologías de IA. Tease espera que ocurra un fenómeno similar en la tecnología de diagnóstico.
“Imagínese que va al hospital para realizarse una tomografía o una resonancia magnética”, comentó Scott Tease, director ejecutivo de informática de alto rendimiento e inteligencia artificial de Lenovo. “Antes de que el médico o técnico revise las imágenes, un algoritmo interpretará los datos y marcará cada irregularidad. Esto dinamiza el servicio de salud, atrae su atención sobre los problemas y ayuda a garantizar que nada se pase por alto. De hecho, estos procesos están siendo revisados por organismos reguladores en este momento”.
La resolución y el análisis mejorados permitirán un escaneo y diagnóstico remotos, incluso de síntomas pequeños y sutiles.

Es posible que los médicos tengan una mayor capacidad de adoptar este uso de IA, ¿pero qué pasa con el vasto número de datos de seguimiento? La posibilidad de que los dispositivos de seguimiento de salud comuniquen esta información automáticamente a clínicas en circunstancias donde haya riesgo potencial genera cierta incertidumbre.
“Existe una preocupación real de que se genere un agotamiento ante las alertas, algo que no veo que cambie por lo pronto”, indicó el Dr. Dan Stevens, un ex médico clínico y actual gerente global de productos de salud en Lenovo. “Lo más probable, al menos a corto plazo, es que los datos derivados de dispositivos que forman parte del vestuario sean un complemento útil de diagnóstico disponible a pedido”.
También podemos ver cómo la creciente demanda de “comodidad”, que todo sea accesible a través de un sitio web o una aplicación, dan forma a la atención al paciente de bajo riesgo. Dado esto, la IA puede tender hacia la atención médica estilo bots de chat, donde una serie de preguntas específicas combinadas con biometría ayudarán a las personas a encontrar la atención adecuada.

Claro está que la telemedicina hizo posible hace años la consulta a un médico desde la comodidad del hogar, pero un médico electrónico podría reducir radicalmente los costos. Incluso si una persona real interviene para la revisión y aprobación, una entrevista dirigida por IA y una evaluación de datos ciertamente aumentarían la eficiencia.
“El diagnóstico de IA es un continuo complejo”, agregó Stevens. “Tanto la comodidad, la evaluación de riesgos y la precisión juegan un papel importante. Es improbable que veamos que el enfoque del bot de chat se haga cargo de nada que presente síntomas peligrosos”.
IA en 10 años: medicina personalizada y accesible a nivel mundial

Supongamos que los cambios descritos hasta ahora avanzan, impulsados por los avances tecnológicos y una amplia adopción.Las ideas erróneas sobre la IAtambién seguirán desmoronándose, y el despliegue exitoso de tecnología asistida por IA puede aumentar la confianza pública en la vida algorítmica. ¿Quién puede adivinar cómo las flotas de vehículos autónomos circulando sin problemas por las calles y carreteras de la ciudad cambiarán la percepción de la gente?

La IA también emplea una infame“caja negra”, el genio esencial del aprendizaje profundo se desenvuelve detrás de un velo. Conocemos la entrada y la salida de datos, claro, pero rara vez el proceso paso a paso de la IA llega a su conclusión. Puede ser difícil confiar en una respuesta cuando el trabajo subyacente está oculto (y puede contenersesgo accidental).
La confianza probablemente aumentará durante la próxima década, pero incluso sin esa adopción, las cosas pueden transformarse bruscamente, tanto como esto puede pasar en el regulado mundo de la medicina.

La secuenciación genómica es, en sí misma, una revolución. El mapeo del genoma abre una ventana a las condiciones heredadas, la susceptibilidad a la enfermedad, respuestas potenciales al tratamiento y muchas otras introspecciones. Sin embargo, el proceso lleva tiempo y un considerable poder de parte de computadoras de alto rendimiento.
Lenovo se propuso recientemente estudiar la idea deincentivar el secuenciamiento a niveles poblacionales, lo que permitiría reducir 150 horas de tiempo de cálculo a algo mucho más manejable. Una solución propuesta, que se escala más fácilmente que la mayoría, registra solo 5,5 horas para un genoma completo. Imagine esa cifra después de otros 10 años de innovación.

La supercomputadora MareNostrum, ubicada en una iglesia de Barcelona, donde Lenovo ayuda a impulsar investigaciones genómicas de alta envergadura.

“¿Qué pasaría si pudiéramos secuenciar a todos y desarrollar una medicina verdaderamente personalizada?” se preguntó Tease. “Si la IA y la supercomputación reducen el tiempo de cómputo a niveles tan bajos que sea factible el realizarlo a pedido, prácticamente cualquiera podría obtener esa ventaja diagnóstica e identificar el tratamiento individualizado ideal”.
Incluso más allá de ese tipo de despliegue masivo, Tease imagina un mundo donde la IA mejora el acceso a una atención de calidad.
“Un paciente en cualquier parte del mundo podría compartir una muestra de sangre y datos biométricos profundos”, dijo. “La IA interviene para el análisis inicial, buscando patrones, en el diagnóstico del paciente y en la recomendación de pasos a seguir. Luego, según sea necesario, el caso escala al experto adecuado, que ahora tiene toda esa información a su alcance”.
Sume a esto la posibilidad de ayudar y tratar mediante herramientas de realidad aumentada, y tanto la eficiencia como la calidad se disparan mientras los costos caen en picado. Cómo se desarrollará eso en el espacio regulatorio será interesante ypotencialmente difícil, aunque la adopción temprana nos da razones para ser optimistas.

Para hacer que el futuro sea aún más brillante, tenga en cuenta que la potencia de los algoritmos de IA dependen directamente de los datos disponibles. Esos datos esenciales, la piedra angular para éxito del aprendizaje automático, impulsarán el análisis de macrodatos en la atención médica acasi $70 mil millones de dólares para 2025. ¿Quién puede predecir cómo la IA de 2030 empoderará tanto a los pacientes como a los proveedores?
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