¿Cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial en el ámbito Sanitario?

La Inteligencia Artificial aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo en el ámbito sanitario pero ya estamos viendo todo el potencial que puede tener de revolucionar la atención sanitaria.

Cada día leo miles de noticias relacionadas con la IA, descubro nuevas herramientas o veo artículos sobre proyectos y aplicaciones de esta tecnología en diferentes ámbitos. A medida que la IA continúe desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones innovadoras en salud.

Pero, ¿cómo se puede aplicar la IA en el ámbito de salud que nos compete?

Este ha sido mi prompt de hoy en esta ocasión para Bard de Google y estas han sido sus respuestas que voy a enlazar con noticias de artículos de interés que voy leyendo sobre la aplicación de la IA en Salud. Esta ola nos va a arrollar más pronto que tarde, más vale que nos vayamos preparando y formando para ello.

Algunas de las aplicaciones más comunes de la IA en salud

Diagnóstico y pronóstico

 La IA se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos médicos para identificar patrones que los médicos humanos pueden pasar por alto. Esto puede conducir a diagnósticos más precisos y pronósticos más confiables. Por ejemplo, la IA se ha utilizado para desarrollar algoritmos que pueden detectar cáncer de mama con mayor precisión que los radiólogos humanos.

Tratamiento personalizado

 La IA se puede utilizar para personalizar los tratamientos para cada paciente. Esto se puede hacer teniendo en cuenta factores individuales, como la genética, el historial médico y la respuesta a los tratamientos anteriores. Por ejemplo, la IA se está utilizando para desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos para el cáncer que se adapten a las necesidades específicas de cada paciente

Cuidados preventivos

La IA se puede utilizar para identificar a las personas con mayor riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. Esto puede ayudar a los profesionales sanitarios a tomar medidas preventivas para evitar que estas enfermedades ocurran. Por ejemplo, la IA se está utilizando para desarrollar aplicaciones que pueden ayudar a las personas a controlar su presión arterial y su nivel de azúcar en sangre.

Administración

La IA se puede utilizar para automatizar tareas administrativas, como la gestión de registros sanitarios y la programación de citas. Esto puede liberar a los profesionales sanitarios para que se centren en la atención al paciente. Por ejemplo, la IA se está utilizando para desarrollar chatbots que pueden responder a las preguntas de los pacientes y programar citas.

Algunas noticias de casos de éxito de aplicación de la IA en el ámbito sanitario

El Centro Médico Sourasky de Tel Aviv se ha convertido en el primer hospital del mundo en integrar ChatGPT en su proceso de triage

La plataforma había llevado a cabo previamente una sesión de preguntas y respuestas de tres minutos por escrito, y el chatbot permite a los pacientes comunicarse utilizando un lenguaje natural y ayudar a explicarse mejor.

A continuación, el sistema presenta a los médicos un resumen de su afección, como punto de partida previo a la visita para el tratamiento.

Según Kahun, la herramienta de triaje permitirá a los médicos de Sourasky evaluar la condición de un paciente de manera más efectiva y eficiente, ofrecer sugerencias de diagnóstico y proponer los próximos pasos en la atención.

Alemana GPT

  • El uso de Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) en los sistemas de información de salud es un tema de creciente interés y discusión
  • El 19 de octubre de 2023 implementamos 8 PROMPTs de un Gran Modelo del Lenguaje a nuestra Historia Clínica Electrónica (HCE). Esta es la historia de cómo lo pensamos y cómo nos está yendo, puede ser útil para quien esté pensando en cómo sumar estas funcionalidades a una HCE

Uso de GPT-4 en el diagnóstico clínico

El grupo NEJM saca una nueva revista en 2024. ¿Adivináis la temática? Efectivamente y sí: Inteligencia Artificial.

La revista se llama NEJM AI y el primer número está disponible de forma gratuita.

Le he estado echando un vistazo y tiene artículos interesantes. Uno de ellos se titula «Use of GPT-4 to Diagnose Complex Clinical Cases» en el que, aunque habla de promesas interesantes en el campo del diagnóstico clínico, hace hincapié en la necesidad de abordar cuestiones éticas y regulatorias y garantizar la supervisión humana en su implementación, así como seguir haciendo pruebas y siendo críticos con los resultados.

El copiloto de Nuance AI ahora está completamente integrado en Epic EHR

Si bien la IA como concepto existe desde la década de 1950, no toda la IA es igual La IA 1.0 incluye IA simbólica, que intenta codificar el conocimiento humano en reglas computacionales, así como en modelos probabilísticos La era de la IA 2.0 comenzó con el aprendizaje profundo, en el que los modelos aprenden de ejemplos etiquetados con datos reales La IA 3.0 es la era de los modelos básicos y la IA generativa.

– Los médicos informaron de una reducción significativa de la carga administrativa.

– El 70% dijo que la herramienta de IA integrada en el EHR redujo la sensación de agotamiento.

– Redujo el tiempo dedicado a la documentación clínica en un 50%!!

– También informaron un aumento en el número de pacientes que pueden ver por día.

Así es como se implementa la IA generativa de manera responsable en un sistema de TI de atención médica.

La IA avanza en la atención sanitaria: GPT-3.5 y 4 destacan en el razonamiento clínico

Un nuevo estudio revela que las indicaciones de GPT-4 podrían imitar el razonamiento clínico de los médicos sin comprometer la precisión del diagnóstico.

Este es un gran paso adelante porque los estudios anteriores eliminaron preguntas e imágenes complejas de los exámenes médicos y los modelos de lenguaje grandes funcionaron bien solo en estas pruebas truncadas.

También demostraron un hallazgo importante:

«GPT-4 se comportó de manera similar con las indicaciones de la cadena de pensamiento de razonamiento convencionales e intuitivas, pero peor con las indicaciones de diagnóstico analítico y diferencial».

GPT-4 y las futuras iteraciones no serán mejores para proporcionar diagnósticos que los médicos, pero su uso significará una gran ayuda para los profesionales médicos. Los completará para hacerlos mejores en la toma de decisiones.

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