La IA está invadiendo todas las áreas de la industria del cuidado de la salud: sala de examen, diagnóstico, pronóstico, opciones de tratamiento y exclusiones, administración de HMO, asignaciones de seguro médico, etc. La próxima vez que vaya al consultorio de un médico, anote cuántos datos están recopilando ¡tú! ⁃ Editor TN
El paciente sufre de dolor abdominal, junto con síntomas en lugares atípicos, lo que dificulta el diagnóstico. Un examen astuto revela la causa: una forma inusual de apendicitis. Sin embargo, el crédito no va al radiólogo. En cambio, una máquina de imágenes construida con tecnología de inteligencia artificial, que puede aprovechar el conocimiento de decenas de millones de escaneos similares, reconoce la anomalía y hace el diagnóstico.
Ese escenario ya no es material de ciencia ficción. Presionado para reducir costos y aumentar la productividad, los fabricantes de equipos médicos y las empresas de tecnología están invirtiendo cada vez más en IA. Ya existen varios sistemas de este tipo, y el crecimiento podría aumentar en los próximos años, particularmente en el campo de las imágenes de diagnóstico.
"Según nuestro análisis de las capacidades de IA, así como las discusiones con ejecutivos y expertos de la industria, estamos viendo una serie de aplicaciones en todo el espectro de la atención médica, desde la prevención hasta el diagnóstico y el seguimiento", dice Michael Jungling, director de Morgan Stanley Research's Equipo de tecnología y servicios médicos.
En un informe reciente, Jungling y sus colegas descubrieron que, si bien los obstáculos para el desarrollo y la implementación de MedTech AI están por delante, incluidas las preguntas sobre las regulaciones y la privacidad de los datos del paciente, la implementación exitosa de AI en el campo podría aumentar la productividad y reducir los costos de tratamiento e impulsar el crecimiento en toda la cadena de valor de la atención médica.
Morgan Stanley estima que el mercado global de IA en el cuidado de la salud podría aumentar de $ 1.3 mil millones hoy a $ 10 mil millones por 2024, creciendo a una tasa anual compuesta de 40%. Para los inversores, las grandes empresas MedTech y los proveedores de equipos, así como los proveedores de tecnología de inteligencia artificial y los disruptores emergentes emergentes podrían presentar oportunidades.
AI, Machine Learning y MedTech
La IA tiene como objetivo imitar procesos cognitivos humanos, como el aprendizaje y el razonamiento a través de algoritmos y grandes conjuntos de datos. El método más popular es el aprendizaje automático, en el que se entrena un modelo en un conjunto de datos, como las exploraciones intestinales de millones de pacientes, para analizar y clasificar de forma independiente nuevos conjuntos de datos. Cuanto más complejo y grande es el volumen de datos, más se mejora la capacidad de razonamiento cognitivo del modelo.
La IA médica tiene un gran potencial, desde la gestión de la diálisis hasta la optimización de la dosificación del paciente y la detección temprana de enfermedades. Sin embargo, mucho depende de la potencia y el diseño de la propia IA. “Los plazos para la adopción de MedTech habilitado para IA probablemente estarán determinados por los beneficios económicos tangibles producidos por el producto y la facilidad de uso e integración en los flujos de trabajo existentes”, dice Jungling.
Todavía estamos en las primeras etapas. Con implementaciones relativamente modestas de inteligencia artificial, como la inteligencia de asistencia, que ayuda a reducir los procesos manuales y las tareas simples pero repetitivas, como la programación de citas, deja al personal médico calificado con más tiempo para trabajos especializados y que generan ingresos.
Las formas más avanzadas de IA podrían ayudar a los profesionales médicos a tomar decisiones, evaluando imágenes de diagnóstico y creando planes de tratamiento. Esta forma de inteligencia artificial, conocida como aprendizaje automático no supervisado, puede evaluar datos no estructurados sin procesar y buscar patrones. “Dicha funcionalidad podría conducir a mejoras dramáticas en la productividad, especialmente en entornos clínicos donde la oferta de profesionales altamente calificados es limitada”, dice Jungling.
La IA eventualmente podría realizar tareas como diagnósticos sin la intervención del usuario, pero tales escenarios permanecen en el futuro.
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