November 2024

Volver Cómo la inteligencia artificial está mejorando la atención médica transformación hacia el cuidado del paciente del mañana

Volver Cómo la inteligencia artificial está mejorando la atención médica: transformación hacia el cuidado del paciente del mañana La inteligencia artificial (IA) redefine continuamente los límites de lo posible, con profundos impactos en diversas industrias. Su influencia es especialmente transformadora en el sector de la salud, donde la IA no solo mejora la eficiencia, sino que también revoluciona la atención al paciente y la toma de decisiones clínicas al simplificar procesos tradicionales.  Un área de especial interés es el tratamiento de enfermedades oculares, donde las soluciones de IA mejoran el diagnóstico temprano y la personalización de tratamientos. ¿Por qué es importante la innovación en salud? Se proyecta que el mercado global de IA en la salud crecerá hasta alcanzar casi 188 mil millones de dólares para 2030, abordando una necesidad crítica debido a la escasez global de trabajadores de salud, incluidos médicos y enfermeras (World Economic Forum). Este problema se agrava con las crecientes demandas de una población más longeva. Además, las tareas administrativas contribuyen al agotamiento de los profesionales de la salud, limitando su tiempo y energía para proveer una atención médica de calidad y calidez al paciente. La inteligencia artificial en la medicina puede aliviar estas cargas mediante: La automatización de procesos repetitivos, como la entrada de datos en registros electrónicos de salud La gestión de autorizaciones de seguros, permitiendo que el personal dedique más tiempo al cuidado del paciente La disminución de tiempo de análisis de laboratorios o imágenes médicas El diagnóstico de enfermedades en etapas que requieran tratamientos más simples, disminuyendo la demanda de pacientes en especialidades La IA tiene el potencial de modernizar los procesos manuales y lentos, optimizando el trabajo de los profesionales de la salud y mejorando su productividad. Un ejemplo de las ventajas del uso de la IA aplicada a enfermedades crónicas y sus complicaciones oculares es la facilitación de diagnósticos tempranos y más precisos. En EEUU., cerca de 100 millones de personas tienen afecciones crónicas no diagnosticadas, como diabetes o hipertensión, que frecuentemente derivan en complicaciones visuales, particularmente por la falta de tratamiento. La IA ayuda a cerrar estos vacíos, especialmente en la detección temprana de enfermedades, mejorando los resultados, reduciendo costos y disminuyendo la probabilidad de desarrollar complicaciones asociadas. ¿Cómo ayuda la tecnología en la salud? La IA impacta significativamente en los diagnósticos al mejorar la velocidad y precisión en el análisis de imágenes médicas, lo cual optimiza los resultados para los pacientes. Según las clínicas de Cleveland, en radiología, por ejemplo, los algoritmos de IA ayudan a evaluar radiografías y resonancias magnéticas, priorizando casos urgentes y detectando anomalías de manera más efectiva. Los estudios muestran el alto desempeño de la IA en diagnósticos y pronósticos médicos. Un modelo de aprendizaje profundo logró una precisión del 97% al diferenciar neumonía por COVID-19 de otros tipos de enfermedad pulmonar usando tomografía computarizada (International Journal of Biological Science). Un área con amplias oportunidades de mejora con tecnología, es oftalmología. El reconocimiento de imágenes impulsado por IA ya ha demostrado detectar con precisión enfermedades oculares originarias de problemas visuales discapacitantes, como la retinopatía diabética, el glaucoma y la degeneración macular. Esto permite una mejor gestión del paciente, abriendo posibilidades como la predicción de la progresión de la enfermedad y la facilitación de intervenciones más efectivas. Inteligencia artificial en la medicina: Detección de enfermedades de la retina La inteligencia artificial está transformando el sector de la salud al mejorar la detección y gestión de enfermedades de la retina. La prevalencia de la diabetes, que puede provocar complicaciones retinianas y patología ocular como la retinopatía diabética, se ha triplicado en los últimos 20 años. Actualmente, alrededor de 160 millones de personas sufren de retinopatía diabética, y se proyecta que este número alcanzará los 242 millones para 2045, incluidos 71 millones con retinopatía diabética con riesgo de desarrollar un problema visual que disminuya su capacidad de trabajar, su independencia y su calidad de vida (The Lancet Global Health). El diagnóstico temprano y el tratamiento oportuno pueden reducir el riesgo de ceguera por retinopatía diabética en hasta un 95%. Sin embargo, la detección a gran escala a menudo es poco práctica en regiones de bajos ingresos debido a las limitaciones de recursos. La imagen retiniana basada en IA en la salud puede mejorar significativamente la eficiencia de la detección de retinopatía diabética al automatizar los procesos de tamizaje. Los estudios han demostrado la capacidad de la IA para detectar retinopatía diabética con precisiones mayores al 90%, utilizando algoritmos de aprendizaje profundo aplicados a imágenes de fondo de ojo (Gulshan et al). Los sistemas que utilizan imágenes de fondo de ojo de campo ultrawide (UWF), que capturan una vista más amplia de la retina, han mostrado incluso una mayor precisión en la detección de lesiones periféricas de retinopatía diabética. Además de la detección, la IA puede ayudar en el pronóstico médico mediante la predicción del inicio y progresión de la retinopatía diabética.  Bora et al. desarrollaron un modelo para evaluar el riesgo de retinopatía diabética dentro de dos años, alcanzando una precisión del 70%. Otro sistema de Arcadu et al. alcanzó el 79% de precisión para predecir la progresión de la retinopatía diabética utilizando imágenes de retina. IA en la detección de glaucoma La IA en la detección de enfermedades como el glaucoma está desempeñando también un papel fundamental. El glaucoma, una enfermedad de los ojos que es una de las principales causas de ceguera irreversible, afecta a más de 70 millones de personas en todo el mundo. El diagnóstico temprano es crucial pero desafiante debido a la naturaleza asintomática de la enfermedad en etapas tempranas. La IA puede ayudar en la detección de enfermedades como el glaucoma al analizar imágenes del disco óptico y la capa de fibras nerviosas retinianas. Un sistema de aprendizaje profundo logró una precisión del 98% en la detección de neuropatía óptica glaucomatosa (Biomedicines). Otro enfoque que emplea datos de tomografía de coherencia óptica en 3D superó significativamente a la imagen tradicional en 2D en la identificación del glaucoma, lo que también