9 usos de la IA generativa en el cuidado de la salud
La inteligencia artificial generativa (IA) tiene el potencial de ser una fuerza transformadora en la atención médica, por ejemplo, al brindarles a los médicos y otros proveedores de atención médica las herramientas para analizar datos médicos, diagnosticar a los pacientes con mayor precisión y brindarles un plan de tratamiento personalizado más personalizado.
Por lo tanto, es fundamental que las organizaciones de atención médica comprendan y se preparen para las posibilidades que la IA generativa puede brindar a la industria.
Aquí hay nueve usos de la IA generativa en el cuidado de la salud:
Diagnóstico y Detección
La inteligencia artificial en el cuidado de la salud combinada con el análisis predictivo puede ayudar en la detección y el diagnóstico más tempranos de varias enfermedades, mejorando así los resultados de los pacientes. AI analiza grandes conjuntos de datos e identifica enfermedades en función de los datos introducidos en sus sistemas. La IA generativa permite a los médicos y otros proveedores de atención médica realizar diagnósticos oportunos y precisos y crear planes de tratamiento para los pacientes con mayor rapidez, lo que genera mejores resultados para los pacientes. (Lea también: Inteligencia artificial en el cuidado de la salud: identifique riesgos y ahorre dinero)
Medicina personalizada
Los algoritmos generativos de IA pueden analizar conjuntos masivos de datos médicos para descubrir patrones, predecir resultados y mejorar la atención y la salud. Los proveedores de atención médica pueden usar estas tecnologías de medicina personalizada para personalizar planes de tratamiento más informados y atención de seguimiento para los pacientes, lo que aumenta sus posibilidades de éxito. Al usar IA generativa, los proveedores de atención médica pueden comunicarse más fácilmente con los pacientes, por ejemplo, por correo electrónico y mensajes de texto. Ayudar a los pacientes a cumplir con sus recetas y/o planes de tratamiento. Además de conducir a mejores resultados, brindar a los pacientes una medicina personalizada puede reducir el costo total de la atención médica.
aumentar la inscripción
Al brindar información útil y recordatorios oportunos, la IA generativa en el cuidado de la salud puede alentar a más personas a inscribirse en planes de salud, especialmente durante los períodos de inscripción abierta. Por ejemplo, al proporcionar información sobre cambios en las pólizas o cualquier paso necesario que los asegurados deban tomar, la generación de IA puede aumentar la participación de los asegurados y alentarlos a completar los pasos que deben tomarse de manera oportuna.
Además, debido a que la IA generativa permite que el equipo de atención médica de una compañía de seguros genere texto rápidamente, pueden crear diferentes versiones de pólizas para diferentes grupos de consumidores. Por ejemplo, un empleado que se acerca a la jubilación necesita opciones diferentes a las de un empleado con niños pequeños.
descubrimiento de medicamento
Los algoritmos de IA generativa pueden analizar datos de ensayos clínicos y otras fuentes para identificar posibles objetivos para nuevos medicamentos y predecir los compuestos más efectivos. Esto puede acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos y traer nuevos tratamientos al mercado más rápido y a un costo más bajo.
Habilidad para interpretar datos médicos no estructurados.
Los datos médicos no estructurados, como registros de salud electrónicos, registros médicos e imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas, crean brechas durante el análisis que deben convertirse a un formato estructurado. La IA generativa puede detectar y analizar datos no estructurados de múltiples fuentes y transformarlos en un formato estructurado para brindar información integral a los proveedores de atención médica.
mantenimiento predictivo
Los hospitales y otras instalaciones de atención médica pueden usar inteligencia artificial generativa para predecir cuándo es probable que falle el equipo médico, lo que permite un mejor mantenimiento y reparaciones y menos tiempo de inactividad del equipo.
robot medico
Los hospitales utilizan robots médicos impulsados por IA para ayudar con los procedimientos quirúrgicos, como suturar heridas y brindar información sobre procedimientos quirúrgicos basados en datos médicos. Las instalaciones de atención médica pueden usar inteligencia artificial generativa para entrenar a estos robots para interpretar las condiciones de salud.
Desarrollar nuevas ideas de investigación.
La IA generativa en el cuidado de la salud también se puede utilizar para investigar ideas. Por ejemplo, los usuarios pueden utilizar ChatGPT en el campo de la atención médica para generar ideas haciendo preguntas y obteniendo ideas instantáneas o simplemente escribiendo los temas deseados. Por ejemplo, un usuario podría preguntar «¿Qué medicamentos tienen más probabilidades de curar las migrañas?».
evitar errores médicos
La IA generativa puede corregir errores durante el trabajo de documentación, corrigiendo automáticamente los errores tipográficos, lo que facilita la prescripción electrónica y garantiza que los datos completos sean correctos en los sistemas.
Desafíos generativos de IA
Si bien el uso de IA generativa en el cuidado de la salud tiene muchas ventajas, también existen algunas desventajas potenciales.
Por ejemplo, la IA generativa en el cuidado de la salud se usa para crear imágenes, videos y audio sintéticos; sin embargo, a menudo es difícil distinguir el contenido generado del contenido real, lo que plantea preocupaciones éticas, ya que la IA generativa puede manipular datos médicos reales de la salud.
Además, los pacientes usan herramientas de IA generativa para hacer preguntas, comunicarse y aprender más sobre sus condiciones médicas. Debido a esto, los usuarios de herramientas de generación de IA deben estar seguros de la precisión y autenticidad de la información generada, ya que la IA puede tener dificultades para mantenerse al día con los datos más recientes. Proporcionar información inexacta a los pacientes puede inducirlos a error y dañar su salud.
El uso de la IA generativa en el cuidado de la salud también plantea dudas sobre la protección de los datos médicos confidenciales de los pacientes y la protección de la privacidad de los pacientes. También es posible que alguien tenga acceso no autorizado a estos datos de atención médica y pueda hacer un mal uso de ellos.
Los algoritmos de IA generativa también son vulnerables al sesgo y la discriminación, especialmente si los algoritmos están entrenados en datos de atención médica que no son representativos de la población a la que sirven los datos. Esto puede conducir a un diagnóstico y/o planificación del tratamiento inexactos para la población objetivo. (Lea también: ¿Por qué la IA está sesgada?)
Además, los algoritmos generativos de IA pueden tomar decisiones médicas incorrectas o dañinas si se usan incorrectamente. Es posible que los proveedores de atención médica que confían demasiado en estos algoritmos no puedan emitir juicios por sí mismos.
El uso de inteligencia artificial generativa en el cuidado de la salud seguirá aumentando debido a la capacidad de generar imágenes, texto, audio y más, cambiando la forma en que los pacientes y los proveedores piensan sobre el cuidado de la salud.
