“Al no reemplazará a los médicos, sino que los aumentará, permitiéndoles practicar una mejor medicina con mayor precisión y mayor eficiencia”.
– Por Benjamin Bell (cirujano científico escocés)
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han recibido un gran interés en los últimos años debido a su potencial para establecer nuevos paradigmas en la prestación de atención médica. Se dice que el aprendizaje automático transformará muchos aspectos de la prestación de atención médica, y la radiología y la patología se encuentran entre las especialidades que se encuentran entre las primeras en aprovechar esta tecnología.
Los profesionales de imágenes médicas en los próximos años podrán utilizar un conjunto de herramientas de diagnóstico habilitado para IA en rápida expansión para detectar, clasificar, segmentar y extraer características cuantitativas de imágenes. Eventualmente conducirá a una interpretación precisa de los datos médicos, mejores procesos de diagnóstico y mejores resultados clínicos. Los avances en el aprendizaje profundo (DL) y otras metodologías de IA han mostrado eficacia en el apoyo a la práctica clínica para mejorar la precisión y la productividad.
Obstáculos para la integración de la IA en la atención médica
Aunque la IA puede potenciar los procesos de atención médica y diagnóstico con la integración de la automatización, existen algunos desafíos. La falta de datos anotados dificulta el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje profundo. Además, la naturaleza de caja negra conduce a la opacidad de los resultados de los algoritmos de aprendizaje profundo. La práctica clínica enfrenta desafíos críticos al incorporar la IA en los flujos de trabajo de atención médica.
Los desafíos clave para la implementación exitosa de IA en la práctica de atención médica son los siguientes:
1- Cuestiones éticas y legales para el intercambio de datos
2- Capacitación de profesionales de la salud y pacientes para operar modelos complejos de IA
3- Gestión del cambio estratégico para poner en práctica las innovaciones de IA
1- Cuestiones éticas y legales que dificultan el acceso a conjuntos de datos de alta calidad para desarrolladores de IA
Ya sea integrando inteligencia artificial en imagen medica o empleando tecnología de aprendizaje profundo para maniobrar los procedimientos de diagnóstico clínico, los conjuntos de datos de atención médica de alta calidad son la clave del éxito. A medida que tendemos a descubrir los obstáculos críticos para desarrollar modelos de IA para el cuidado de la salud, se descubrió que los problemas éticos y legales han sido hasta ahora el mayor obstáculo para desarrollar modelos de aprendizaje automático impulsados por IA.
Dado que la información de salud de los pacientes está protegida por ley como privada y confidencial, los proveedores de atención médica deben cumplir con estrictas políticas de privacidad y seguridad de datos. Sin embargo, mantiene a los profesionales de la salud bajo la obligación ética y legal de no proporcionar sus datos a ningún tercero. En consecuencia, impide que los desarrolladores de IA accedan a conjuntos de datos de alta calidad para desarrollar datos de entrenamiento de IA para modelos de aprendizaje automático de atención médica.
Además de las ambigüedades en las leyes existentes y los desafíos asociados con el intercambio de datos entre organizaciones, los líderes de atención médica también identificaron las condiciones y circunstancias externas como desafíos. Como resultado de estos desafíos, surgieron incertidumbres sobre las responsabilidades relacionadas con el diseño y la implementación de los sistemas de IA y lo que está permitido, lo que generó preocupaciones legales y éticas.
2- Capacitación de profesionales de la salud y pacientes para usar modelos complejos de IA
La incorporación de sistemas de IA podría mejorar la eficiencia de la atención médica sin comprometer la calidad y, de esta manera, los pacientes podrían recibir una atención mejor y más personalizada. Las investigaciones, evaluaciones y tratamientos se pueden simplificar y mejorar mediante el uso de sistemas de inteligencia artificial que son inteligentes y eficientes. Sin embargo, implementar IA en el cuidado de la salud es un desafío porque debe ser fácil de usar y generar valor para los pacientes y los profesionales de la salud.
Se espera que los sistemas de IA sean fáciles de usar y fáciles de usar, autodidactas y que no requieran conocimientos o capacitación previos extensos. Además de ser fáciles de usar, los sistemas de IA también deben ahorrar tiempo y nunca exigir diferentes sistemas operativos digitales para funcionar. Para que los profesionales de la salud operen de manera eficiente las máquinas y aplicaciones impulsadas por IA, los modelos de IA deben ser simples en términos de características y funcionalidad.
3- Gestión del cambio estratégico para poner en práctica las innovaciones de IA
Los expertos en atención médica señalaron que la implementación de sistemas de inteligencia artificial en el consejo del condado será difícil debido a la capacidad interna del sistema de atención médica para la gestión estratégica del cambio. Para la promoción de capacidades para trabajar con estrategias de implementación de sistemas de IA a nivel regional, los expertos destacaron la necesidad de infraestructura y empresas conjuntas con estructuras y procesos familiares. Las metas, los objetivos y las misiones organizacionales debían lograrse a través de esta acción para obtener una mejora duradera en toda la organización.
Los profesionales de la salud solo determinan parcialmente cómo una organización implementa el cambio, ya que el cambio es un proceso complejo. En el Marco consolidado para la investigación de implementación (CFIR), debemos centrarnos en las capacidades organizacionales, los climas, las culturas y el liderazgo, que juegan un papel en el «contexto interno». Mantener una organización y un sistema de prestación que funcionen es parte de la capacidad de poner innovaciones en la práctica de la atención médica.
Mejora de la atención médica mediante la integración de la inteligencia artificial en imágenes médicas a través de la anotación de datos
Una técnica de imagen que nos permite ver el interior del cuerpo sin tener que abrirlo quirúrgicamente se conoce como técnica de imagen médica. (MIT). El uso de IA en el diagnóstico clínico ha demostrado algunas de sus aplicaciones más prometedoras, incluyendo radiografía de rayos xtomografía computarizada, resonancia magnética nuclear y ecografía.
El aprendizaje automático mejorará la experiencia del paciente de radiología en cada paso. Gran parte del enfoque inicial para la aplicación del aprendizaje automático en imágenes médicas se ha centrado en el análisis de imágenes y el desarrollo de herramientas para que los radiólogos sean más eficientes y productivos. Las mismas herramientas a menudo permitirán un diagnóstico y una planificación del tratamiento más precisos o ayudarán a reducir los diagnósticos perdidos, lo que conducirá a mejores resultados para los pacientes.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen un papel mucho más amplio en radiología más allá de la toma de decisiones clínicas y pueden ayudar a mejorar la experiencia del paciente durante todo el proceso de obtención de imágenes, desde la programación inicial del examen de imágenes hasta el final del diagnóstico y el seguimiento.
Echando un vistazo a las tendencias en torno al sistema de atención médica, podemos ver que el aprendizaje automático tiene aplicaciones que van más allá del diagnóstico y las imágenes médicas. Puede mejorar el proceso de adquisición de datos para garantizar la imagen de la más alta calidad para cada examen y ayudar a los departamentos de imágenes a maximizar el rendimiento operativo de manera eficiente.
Conclusión
Dado que la industria médica se encuentra en los albores de una nueva ola de innovación tecnológica impulsada por la IA, es hora de que los proveedores de salud establezcan una hoja de ruta para incorporar la IA en su práctica clínica. A medida que la población mundial continúa creciendo, los profesionales de la salud deben invertir en tecnologías que puedan mejorar la atención al paciente y transformar los flujos de trabajo clínicos. La aplicación de la inteligencia artificial a la prestación de servicios de salud está, sin duda, a la cabeza de las tecnologías que pueden revolucionar los procesos clínicos.
