¡La Inteligencia Artificial Transformará el Mundo de la Salud!

El mundo de la salud está repleto de datos complejos almacenados en múltiples lugares y en constante evolución. Esto lo convierte en un objetivo perfecto para la forma de inteligencia artificial conocida como aprendizaje automático. La Universidad de Oxford define el aprendizaje automático como 'el uso y desarrollo de sistemas informáticos capaces de aprender y adaptarse sin seguir instrucciones explícitas, utilizando algoritmos y modelos estadísticos para analizar e inferir patrones a partir de datos.' En los últimos años, el aprendizaje automático ya ha demostrado ser útil en el diagnóstico y puede ayudar en la eficiencia de la codificación médica. Pero hay muchos otros lugares donde el aprendizaje automático puede ser útil pero aún no ha avanzado. ¿Por qué es esto? Harshith Ramesh, co-CEO de Episource, un proveedor de servicios y software de ajuste de riesgos para grupos médicos y planes de salud, y un experto en aprendizaje automático, nos ayudará a comprender por qué el aprendizaje automático es un candidato perfecto para la industria de la salud, cómo ha ayudado hasta ahora en el diagnóstico y la codificación, y lo más importante, qué está frenando su avance en la atención médica. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que aprovecha los datos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando continuamente el rendimiento en una tarea específica con el tiempo. En la industria de la salud, esta tecnología se utiliza para detectar patrones en la información de salud del paciente y refinar sus algoritmos para ser más precisos a medida que aprende de los datos disponibles. La atención médica es especialmente adecuada para el aprendizaje automático debido al aumento exponencial en el volumen de datos del paciente en las últimas dos décadas. Hoy en día, alrededor del 30% de los datos del mundo son generados por la industria de la salud. Esto se debe, en parte, al uso generalizado del registro electrónico de salud, que ganó terreno por primera vez en la década de 1990. La digitalización de la información del paciente no solo ha aumentado la cantidad de datos disponibles, sino que también los ha hecho fácilmente accesibles para las aplicaciones de aprendizaje automático. Más allá de los EHR, los datos de atención médica también se generan a partir de un número creciente de fuentes, como dispositivos médicos, dispositivos portátiles, depósitos de datos, laboratorios y consultorios médicos. Esta gran cantidad de datos es fundamental para que los modelos de aprendizaje automático se vuelvan más precisos en la predicción de resultados del paciente, ayudando a las organizaciones de proveedores a desarrollar una imagen más completa de la salud del paciente a lo largo del tiempo. Los datos de atención médica también son más objetivos por naturaleza que los datos generados por otras industrias, lo que los hace especialmente compatibles con la tecnología de aprendizaje automático.