La inteligencia artificial mejora la eficacia de los tratamientos, ayuda en la toma de decisiones clínicas, reduce los tiempos de investigación y asiste en la detección temprana de enfermedades.
La inteligencia artificial (IA) está siendo una gran revolución en el ámbito sanitario gracias a sus importantes ventajas para la atención de los pacientes y el trabajo de los profesionales, suponiendo determinadas innovaciones significativas en cuestiones relacionadas con el tratamiento y el diagnóstico.
Sus múltiples usos e infinitas aplicaciones han hecho que esta tecnología sea esencial para progresar también en el ámbito de las investigaciones, no obstante, la IA no solo ha promovido grandes mejoras en el ámbito asistencial, ya que ha supuesto un gran salto cualitativo –tanto en la atención sanitaria como en la práctica clínica diaria–.
El empleo de la inteligencia artificial en los hospitales implica el uso de modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos y aprovechar el Big Data para decidir cuál es el mejor tratamiento. Además, dichas herramientas aportan los siguientes beneficios:
- Mejora la eficacia de los tratamientos al perfeccionar la capacidad del diagnóstico.
- Ayuda en la toma de decisiones clínicas.
- Complementa la experiencia formativa de los profesionales.
- Reduce los tiempos de investigación.
- Asiste en la detección temprana de enfermedades.
- Y aumenta la calidad de vida de los pacientes.
Como se puede comprobar, la IA ha beneficiado enormemente a las investigaciones científicas y médicas, ya que su aplicación optimiza el tiempo y reduce costes. No obstante, es importante mencionar que su introducción en la salud ha tenido un impacto sin precedentes gracias a sus numerosas funcionalidades.
El robot inyector de esperma solo sirvió para introducir un espermatozoide en el óvulo, por lo que el papel de los embriólogos sigue siendo crucial.
Usos de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario
La IA demuestra eficacia en la detección y prevención de determinadas enfermedades, mejorando notablemente la calidad de vida de los pacientes. En este sentido, destaca la creación de sistemas informáticos capaces de diagnosticar determinados tipos de cáncer, detectar cardiopatías ocultas y generar algoritmos para predecir el riesgo de que una persona padezca alguna psicopatología.
Por otro lado, la aplicación de la inteligencia artificial ha mejorado enormemente la capacidad de diagnóstico y la eficacia de los tratamientos. Aquí destaca la creación de una gran cantidad de programas informáticos dirigidos a la detección de enfermedades infecciosas, renales y reumatológicas. Y en cuanto al tratamiento, la IA también se ha utilizado para predecir posibles reacciones adversas o para determinar el grado de adhesión por parte de los pacientes.
Por último, en lo que respecta a la toma de decisiones médicas, esta tecnología recopila, analiza y procesa los datos gracias a nuevos softwares de gestión y apoyo.
Ejemplos reales de cómo la inteligencia artificial se ha introducido en la medicina
La combinación de la inteligencia artificial y la robótica ha dado lugar a la creación de un robot de asistencia en cirugías. Concretamente, 'robot-assisted surgery' actúa como una extensión del profesional sanitario, brindando la posibilidad de realizar operaciones quirúrgicas a distancia.
Por otro lado, la Universidad de Valencia desarrolló un nuevo sistema de IA para detectar el cáncer de mama a través del análisis de mamografías. Dicha innovación ha demostrado ser bastante eficaz, asimismo, el número de diagnósticos precoces alcanza el 89%.
Pero, ¿qué papel tendrá la inteligencia artificial en un futuro?
Sorprendentemente, Microsoft está "en camino de cumplir el objetivo de la medicina de precisión: un cambio en la práctica clínica que será posible gracias a los diagnósticos de precisión, la terapia de precisión y las tecnologías de atención conectada".
Para lograr este objetivo, la Big Tech quiere "colaborar con organizaciones de ciencias de la vida y de la salud con un apetito similar por la transformación, experiencia complementaria y un compromiso para impulsar el cambio requerido". Además, explorará herramientas de diagnóstico a partir de nuevas modalidades, como los modelos básicos multimodales, la democratización de imágenes médicas, la inmunómica, la ingeniería de proteínas y la investigación biomédica.
Fuente 20 Minutos
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