La inteligencia artificial en la medicina ppt
La inteligencia artificial en la sanidad es un término general que se utiliza para describir el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático, o inteligencia artificial (IA), para imitar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos. En concreto, la IA es la capacidad de los algoritmos informáticos para aproximarse a conclusiones basadas únicamente en los datos de entrada.
El objetivo principal de las aplicaciones de IA relacionadas con la salud es analizar las relaciones entre las técnicas clínicas y los resultados de los pacientes[1]. Los programas de IA se aplican a prácticas como el diagnóstico, el desarrollo de protocolos de tratamiento, el desarrollo de fármacos, la medicina personalizada y el seguimiento y cuidado de los pacientes. Lo que diferencia a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el ámbito sanitario es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y producir un resultado bien definido para el usuario final. La IA hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos procesos pueden reconocer patrones de comportamiento y crear su propia lógica. Para obtener ideas y predicciones útiles, los modelos de aprendizaje automático deben ser entrenados utilizando grandes cantidades de datos de entrada. Los algoritmos de IA se comportan de forma diferente a los humanos en dos aspectos: (1) los algoritmos son literales: una vez que se establece un objetivo, el algoritmo aprende exclusivamente a partir de los datos de entrada y solo puede entender lo que se ha programado para hacer, (2) y algunos algoritmos de aprendizaje profundo son cajas negras; los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible de la lógica que hay detrás de sus decisiones, aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado[2].
Inteligencia artificial: aplicaciones
En los últimos 7 años, las agencias reguladoras han aprobado cientos de dispositivos de inteligencia artificial (IA) para uso clínico. A finales de 2020, los pagadores comenzaron a reembolsar a los médicos y a los sistemas de salud por cada uso de determinados dispositivos de IA basados en imágenes. La experiencia con los dispositivos médicos tradicionales ha demostrado que el reembolso por uso puede dar lugar al uso excesivo de la IA. Revisamos los modelos actuales de pago de la IA en medicina y describimos cinco enfoques de reembolso alternativos y complementarios, entre los que se incluyen incentivar los resultados en lugar del volumen, utilizar compromisos de mercado anticipados y reembolsos limitados en el tiempo para las nuevas aplicaciones de IA, y recompensar la interoperabilidad y la mitigación de los sesgos. A medida que la IA se integra rápidamente en la atención sanitaria habitual, el diseño cuidadoso del pago de la IA es esencial para mejorar los resultados de los pacientes al tiempo que se maximiza la rentabilidad y la equidad.
El Dr. Parikh declara haber recibido subvenciones de los Institutos Nacionales de la Salud, la Fundación del Cáncer de Próstata, el Centro Nacional de Investigación de Cuidados Paliativos, la Fundación NCCN, la Fundación Conquer Cancer, Humana y la Administración de Salud de los Veteranos; honorarios personales y participaciones de GNS Healthcare, Inc. y Onc. AI; honorarios personales de Cancer Study Group, Thyme Care, Humana y Nanology; honorarios de Flatiron, Inc. y Medscape; pertenencia a la junta directiva (no remunerada) de la Coalition to Transform Advanced Care; y participación en un consorcio de liderazgo (no remunerada) en el National Quality Forum, todo ello fuera del trabajo presentado. El Dr. Helmchen no declara ningún conflicto de intereses.
Ejemplos de inteligencia artificial en medicina
El radiólogo y codirector de AIMI Matthew Lungren, a la izquierda, examina las radiografías que indican casos de neumonía detectados por un algoritmo. La patología humana combinada con la IA está detectando más problemas de salud que el ojo humano por sí solo, señalaron los investigadores durante una reciente conferencia del AIMI.
La notable capacidad de la inteligencia artificial para asimilar enormes cantidades de datos, dar sentido a las imágenes y detectar patrones que escapan incluso al ojo humano más experto ha hecho concebir la esperanza de que esta tecnología transforme la medicina. Para aprovechar todo el potencial de esta oportunidad será necesario el esfuerzo combinado de expertos en informática, medicina, política, matemáticas y ética, entre otros.
El famoso cardiólogo, investigador y escritor Eric Topol, de Scripps Research, ve tres áreas en las que la IA tiene el mayor potencial para transformar la medicina. El primero es la reducción de los errores médicos que conducen a un diagnóstico erróneo, dijo, señalando un reciente estudio de la Universidad de Nueva York que mostró que la patología humana combinada con la IA era mejor para encontrar cánceres de mama que cualquiera de los dos por separado, en particular en la reducción de mamografías falsas negativas que retrasan la atención a muchas mujeres. “Esto es realmente importante”, dijo Topol. “La IA puede ver cosas que el ojo humano no puede”.
Factor de impacto de la inteligencia artificial en medicina
Las tecnologías médicas impulsadas por la inteligencia artificial están evolucionando rápidamente hacia soluciones aplicables a la práctica clínica. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tratar con cantidades cada vez mayores de datos proporcionados por wearables, smartphones y otros sensores de monitorización móvil en diferentes áreas de la medicina. En la actualidad, solo entornos muy específicos de la práctica clínica se benefician de la aplicación de la inteligencia artificial, como la detección de la fibrilación auricular, las crisis de epilepsia y la hipoglucemia, o el diagnóstico de enfermedades basado en el examen histopatológico o las imágenes médicas. La implantación de la medicina aumentada es muy esperada por los pacientes porque permite una mayor autonomía y un tratamiento más personalizado, sin embargo, se encuentra con la resistencia de los médicos, que no estaban preparados para tal evolución de la práctica clínica. Este fenómeno también crea la necesidad de validar estas herramientas modernas con los ensayos clínicos tradicionales, debatir la actualización educativa del plan de estudios de medicina a la luz de la medicina digital, así como la consideración ética del seguimiento conectado en curso. El objetivo de este artículo es discutir la literatura científica reciente y ofrecer una perspectiva sobre los beneficios, las oportunidades futuras y los riesgos de las aplicaciones de inteligencia artificial establecidas en la práctica clínica sobre los médicos, las instituciones sanitarias, la educación médica y la bioética.