Aplicaciones de IA en la industria médica para mejorar la eficiencia

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Cuatro aplicaciones de IA para la atención médica

 

Actualmente, la atención médica es más compleja. Los costos crecientes1, un déficit global de empleados en el ámbito de la salud2 y las ineficiencias operativas acrecientan la necesidad de satisfacer la demanda de una atención eficiente y de alta calidad de manera urgente. Para los líderes de tecnología informática (TI) dedicados al cuidado de la salud, la meta de la eficiencia operativa surge junto con la presión de aprovechar más los enormes volúmenes de datos que se recopilan en toda la empresa.

 

Déficit de conocimiento de datos de la salud

 

Si bien la IA existe desde hace décadas, la mayoría de las organizaciones de la salud aún se encuentran en la etapa inicial de lo que significará la IA. La IA está ganando impulso en el campo de la atención médica debido a su capacidad para generar conocimiento a partir de enormes cantidades de datos, lo que resulta una ayuda muy necesaria para el personal sobrecargado de trabajo.

 

La cantidad y la granularidad de los datos médicos y de cuidado de la salud almacenados que supervisa un director de informática (CIO) ha aumentado de manera exponencial, pero solo se utiliza una parte de estos datos para mejorar la eficiencia y la calidad de la atención. Este enorme crecimiento en volumen y diversidad resulta una preocupación para los líderes de TI que se especializan en salud, ya que la velocidad con la que se acumulan los datos en la actualidad supera en gran medida la capacidad para analizarlos.

 

“Los proveedores de atención médica cuentan con una increíble cantidad de información, pero con poco conocimiento”, manifiesta el Dr. Roy Smythe, director de informática médica de Philips Healthcare. “Y lo que realmente quieren los médicos es conocimientos, para indicarles lo que efectivamente deben saber. Por ejemplo, de los 2000 diabéticos en su población de pacientes, ¿cuáles son los 10 que deben agregar para una intervención diferente? Son conocimientos que se necesitan”.

 

Aplicaciones de IA en la atención médica

 

El potencial de la IA para mejorar el sistema de salud es ilimitado. Ofrece una oportunidad única para que los datos clínicos tengan sentido y permite que la salud integral sea más predictiva y precisa. Entender bien todos los aspectos de las soluciones con IA requiere una amplia colaboración entre médicos, científicos de datos, diseñadores especializados en interacción y otros expertos. Aquí se presentan cuatro aplicaciones de inteligencia artificial para transformar la atención médica:

 

1. Mejorar el rendimiento y la eficiencia operativos

 

A nivel departamental y empresarial, la capacidad de la IA para examinar grandes cantidades de datos ayudará al sector administrativo del hospital a optimizar el rendimiento, a impulsar la productividad y a mejorar el uso de los recursos actuales, lo que ahorrará tiempo y costos Por ejemplo, en un departamento de radiología, la IA podría marcar la diferencia en la gestión de referencias, la programación de citas de los pacientes y la preparación para los exámenes. Las mejoras aquí pueden ayudar a optimizar la experiencia del paciente y permitir un uso más eficiente de las instalaciones en los lugares donde se realizan los exámenes.

 

2. Servir de apoyo para las decisiones clínicas

 

Las soluciones con IA ayudan a combinar grandes cantidades de datos clínicos para generar una visión más holística de los pacientes. Esto ayuda a los proveedores de atención médica a tomar decisiones, lo que produce mejores resultados en los pacientes y una mejor salud de la población. “La necesidad de conocimiento y de que esos conocimientos generen un respaldo de operaciones clínicas es enorme”, afirma el Dr.Smythe.  “Tanto la precisión de las intervenciones como el uso efectivo de los recursos humanos, son cuestiones contra las que luchan los médicos. Esto es esencial”.

 

3. Permitir la gestión de la salud de la población

 

La gestión de la salud de la población también se puede beneficiar de la IA, mediante la combinación de sistemas de apoyo para decisiones clínicas con la autogestión de los pacientes. A través del análisis predictivo con poblaciones de pacientes, los proveedores de atención médica podrán tomar medidas preventivas, reducir los riesgos para la salud y ahorrar costos innecesarios.

 

A medida que la población envejece, vemos que la gente se prepara para ello, en la medida de lo posible, y desea maximizar no solo el manejo de las enfermedades, sino también la calidad de vida. La posibilidad de agregar, analizar y activar datos sobre la salud de millones de usuarios permitirá que los hospitales vean cómo los factores socioeconómicos, de conducta, genéticos y clínicos se correlacionan y pueden ofrecer atención médica más específica y preventiva fuera de las cuatro paredes del hospital.

 

4. Empoderar a los usuarios para mejorar la atención al paciente

 

Tan solo en 2015, los pacientes informaron que trasladaban físicamente las radiografías, los resultados de pruebas y otros datos importantes de salud desde el consultorio de un proveedor de atención médica a otro3. Las múltiples derivaciones, donde los pacientes debían volver a explicar los síntomas a nuevos médicos y descubrían que su historia médica tenía deficiencias eran algo que ocurría con demasiada frecuencia. Actualmente, los pacientes exigen servicios de atención médica más personalizados, sofisticados y convenientes.

 

La gran motivación de la IA en la atención médica es que, a medida que los pacientes se comprometen más con el cuidado de su propia salud y comprenden mejor sus propias necesidades, la atención médica tendrá que ir hacia ellos y brindarles servicios médicos cuando los necesitan, no solo cuando están enfermos.

 

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1 US Centers for Medicare & Medicaid Services

2 WHO, ‘Global health workforce shortage to reach 12.9 million in coming decades’

3 HBR, ‘Giving Patients an Active Role in Their Health Care’

Homer Pien

Podcast # 98 Cómo la AI puede aportar productividad a las imágenes médicas

con el ejecutivo de Philips Homer Pien
Homerr Pien podcast
Escuchar el podcast (inglés)
El potencial de AI para mejorar la prestación de asistencia sanitaria es ilimitado, con una amplia gama de aplicaciones y potencial en el departamento de radiología, desde un diagnóstico mejorado, flujos de trabajo mejorados que, inevitablemente, conducirán a un cambio en el papel del radiólogo. Únase al presentador Dennis de Costa mientras habla sobre el futuro de la IA en el cuidado de la salud con Homer Pien, director de tecnología de Imaging en Philips.

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