La IA tiene el potencial de transformar la atención médica y los resultados de salud, sin embargo, el éxito de esta depende en gran medida de la calidad de los datos disponibles.
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la prestación de atención médica al mejorar los resultados de salud, la seguridad del paciente, la asequibilidad y el acceso a atención médica de alta calidad. Según especialistas la IA puede ser fundamental para construir una infraestructura capaz de atender a una población cada vez más envejecida, utilizar conocimientos cada vez mayores de las enfermedades y mejorar las opciones para tratamientos de precisión, así como combatir la escasez ya agotamiento del personal médico.
La IA ha demostrado ser capaz de ayudar a diagnosticar enfermedades de manera precisa y tempana, así como predecir riesgos de salud y personalizar los tratamientos según las necesidades de los pacientes. Asimismo, la IA ha sido estudiada para ayudar a prevenir errores médicos, detectar complicaciones de forma temprana y mejorar los procesos de monitorización de pacientes.
De igual manera, la IA es clave para la transformación de la salud debido a su potencial de automatización, lo cual puede ayudar a automatizar tareas repetitivas no solo en la atención médica sino en los departamentos administrativos, lo que derivaría en reducción de costos y agilización de la atención médica.
El obstáculo de los datos
Aunque la IA tiene un gran potencial, existen desafíos importantes. La precisión y completitud de los datos subyacentes son esenciales para que los algoritmos de IA funcionen correctamente. Actualmente, la falta de estandarización y accesibilidad de los datos de salud dificulta el desarrollo de herramientas de IA sólidas.
Especialistas internacionales en IA y salud realizaron una serie de recomendaciones a través de una perspectiva reciente publica en npj Nature Medicine. Para aprovechar todo el potencial de la IA en el cuidado de la salud, líderes de organizaciones sanitarias y responsables políticos deben centrarse en cuatro áreas de acción prioritarias:
- Datos de alta calidad para una IA potente: Se necesita identificar y garantizar la disponibilidad confiable de elementos de datos de alta prioridad para aplicaciones de IA prometedoras.
- Construyendo la infraestructura de la confianza: Es crucial demostrar que las herramientas de IA son efectivas y seguras para poblaciones de pacientes específicas. Se requieren evaluaciones en el mundo real para garantizar el rendimiento y detectar sesgos potenciales.
- Compartir datos para una mejor IA: Los datos internos de alta calidad no son suficientes. Se necesita compartir datos de manera confiable entre los sistemas de salud para crear una imagen diversa de la salud de los pacientes en diversas geografías.
- Incentivos para el progreso de la IA: La falta de pago directo y la desalineación de incentivos financieros obstaculizan la adopción de la IA. Se necesitan políticas que recompensen a las organizaciones por la implementación de herramientas de IA que mejoren los resultados y reduzcan los costos.
En este sentido, los datos se han convertido en el recurso más valioso de la atención médica y un aspecto crítico para su transformación. Los próximos pasos que tomen los líderes y las autoridades de salud deberán enfocarse en los datos, para permitir el desarrollo pleno de la IA democratizar sus beneficios en los resultados de salud la seguridad, la asequibilidad y la equidad en la atención médica.
