{"id":24855,"date":"2022-04-13T09:22:40","date_gmt":"2022-04-13T14:22:40","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=24855"},"modified":"2025-10-21T09:55:00","modified_gmt":"2025-10-21T15:55:00","slug":"evaluacion-de-la-economia-de-la-salud-en-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/evaluacion-de-la-economia-de-la-salud-en-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Evaluation of health economics in Artificial Intelligence"},"content":{"rendered":"
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The study presents a review of models for health economic evaluation (HEEs) of Artificial Intelligence (AI) tools, to analyze their profitability and cost-effectiveness.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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AI has undergone significant development in the area of medical care. Advances in computer science, algorithms, as well as the digitization of health data, have encouraged the progress of AI in health and personalized care. Recently, ScienceDirect published a systematic review on health economics evaluation focused on AI in health entitled: \u201cSystematic review of health economics evaluations focused on artificial intelligence in health care: the tortoise and the tortoise\u201d. Cheetah".<\/p>

Its objective was to discuss the relevant methods, quality and challenges for the future of the implementation of AI in health. The authors reviewed 884 studies on AI in health, which included topics such as medical image analysis models, cost-effectiveness analysis of AI tools in health, among others.<\/p>

The studies were extracted from the PubMed and Scopus databases, with the purpose of identifying potential studies related to economic analysis in health, for which the following search terms (in English) were included: effects, health results, economic , cost, budget, quality, benefits and reduction. And to include AI terms, keywords such as: computerized, machine learning, deep learning, data driven, artificial intelligence, among others, were included.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Of the more than 800 studies, only 31 were eligible and 11 were excluded as not relevant as they did not include data on AI and HEE. Finally, only 20 were included in the sample.<\/p>

The authors found that in the 20 studies reviewed: \u201cEvidence on the economic impact on health is still limited, and robust evaluations are scarce and do not keep up with ongoing technological advances in AI, given that the reported results they focus predominantly on costs and rarely consider long-term impact.\u201d<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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The studies analyzed included topics such as computer-aided diagnosis, CT scans, machine learning or deep learning, in medical specialties such as cardiology, urology, surgery, ophthalmology, gastroenterology and dentistry.<\/p>

\u201cThe most common AI technology was the automated analysis of medical images at a variety of phases of the care process. Most studies (n = 17) compared an AI application with usual care and concluded that AI saves costs. Furthermore, a large number of studies did not report details on uncertainty characterization (n = 12), model assumptions (n = 11), and analytical methods (n = 14),\u201d the study mentions.<\/p>

In addition, they considered that the limitations can be attributed to the choice of the health economics method, which led the authors to find one of the study's findings. HEE applications in AI are quantitatively and qualitatively limited. \u201cThe fact that only a few evaluations are published, often of suboptimal quality, can seriously hamper the adoption of AI in clinical practice,\u201d they explained.<\/p>

Finally, the authors conclude that, in terms of health economics, innovation in AI is slowly pursued by the HEE, and suggest that many studies claim that they have a high profitability in AI projects, however, they do not carry out an analysis. HEE analysis.<\/p>

You can consult the study at the following link:<\/p>

https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1098301521031934<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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SCIENCE DIRECT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1098301521031934<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El estudio presenta una revisi\u00f3n sobre los modelos sobre la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica en salud (HEEs, en ingl\u00e9s) de las herramientas de Inteligencia Artificial (IA), para analizar su rentabilidad y su costo-efectividad. La IA, ha experimentado un desarrollo importante en el \u00e1rea de la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Los avances en las ciencias de la computaci\u00f3n, los algoritmos, as\u00ed como la digitalizaci\u00f3n de datos de salud, han incentivado en progreso de la IA en salud y la atenci\u00f3n personalizada. Recientemente, ScienceDirect, public\u00f3 una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica sobre la evaluaci\u00f3n de la econom\u00eda en salud, enfocada en IA en salud titulada: \u201cRevisi\u00f3n sistem\u00e1tica de las evaluaciones econ\u00f3micas de la salud centradas en la inteligencia artificial en el cuidado de la salud: la tortuga y el guepardo\u201d. Su objetivo fue discutir los m\u00e9todos pertinentes, calidad y retos para el futuro de la implementaci\u00f3n de la IA en salud. Los autores revisaron 884 estudios sobre IA en salud, que incluyeron temas como modelos de an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, an\u00e1lisis de costo-efectivad de herramientas de IA en salud, entre otros. Los estudios fueron extra\u00eddos de las bases de datos de PubMed y Scopus, con el prop\u00f3sito de identificar estudios potenciales relacionados con an\u00e1lisis econ\u00f3micos en salud, por lo que se incluyeron los siguientes t\u00e9rminos de b\u00fasqueda (en ingl\u00e9s): efectos, resultados de salud, econ\u00f3mico, costo, presupuesto, calidad, beneficios y reducci\u00f3n. Y para incluir t\u00e9rminos de IA se incluyeron palabras clave   como: computarizado, aprendizaje autom\u00e1tico, aprendizaje profundo, impulsado por datos, inteligencia artificial, entre otros. De los m\u00e1s de 800 estudios solo fueron elegibles 31 y se excluyeron 11 por no considerarlos relevantes ya que no incluyeron datos sobre IA y HEE. Finalmente, solo 20 fueron incluidos en la muestra. Los autores encontraron que en los 20 estudios revisados: \u201cLa evidencia sobre el impacto econ\u00f3mico en la salud a\u00fan es limitada, y las evaluaciones s\u00f3lidas son escasas y no se mantienen al d\u00eda con los avances tecnol\u00f3gicos en curso en IA, dado que los resultados informados se centran predominantemente en los costos y rara vez consideran el impacto a largo plazo\u201d. Los estudios analizados incluyeron temas como diagn\u00f3stico asistido por computadora, tomograf\u00edas computarizadas, aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje profundo, en especialidades m\u00e9dicas como cardiolog\u00eda, urolog\u00eda, cirug\u00eda, oftalmolog\u00eda, gastroenterolog\u00eda y odontolog\u00eda. \u201cLa tecnolog\u00eda de IA m\u00e1s com\u00fan fue el an\u00e1lisis automatizado de im\u00e1genes m\u00e9dicas en una variedad de fases del proceso de atenci\u00f3n. La mayor\u00eda de los estudios (n = 17) compararon una aplicaci\u00f3n de IA con la atenci\u00f3n habitual y concluyeron que la IA ahorra costos. Adem\u00e1s, una gran cantidad de estudios no informaron detalles sobre la caracterizaci\u00f3n de la incertidumbre (n = 12), los supuestos del modelo (n = 11) y los m\u00e9todos anal\u00edticos (n = 14)\u201d, menciona el estudio. Adem\u00e1s, consideraron que las limitaciones pueden atribuirse a la elecci\u00f3n del m\u00e9todo de econom\u00eda de la salud, lo que llev\u00f3 a los autores a encontrar uno de los hallazgos del estudio. Las aplicaciones de HEE en IA est\u00e1n limitada cuantitativa y cualitativamente. \u201cEl hecho de que solo se publiquen unas pocas evaluaciones, a menudo de calidad sub\u00f3ptima, puede dificultar gravemente la adopci\u00f3n de la IA en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica\u201d, explicaron. Finalmente, los autores concluyen que, en cuanto a la econom\u00eda de la salud, la innovaci\u00f3n en IA es perseguido lentamente por la HEE, y sugieren que muchos estudios afirman que cuentan con una gran rentabilidad en proyectos de IA, sin embargo, no realizan un an\u00e1lisis de HEE. Puedes consultar el estudio en el siguiente enlace: https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1098301521031934 BIBLIOGRAF\u00cdA SCIENCE DIRECTO https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1098301521031934<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":24856,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3399,156,3393,160],"tags":[145],"class_list":["post-24855","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-analitica","category-big-data","category-inteligencia-artificial-y-ciencia","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24855","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24855"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24855\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/24856"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24855"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24855"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24855"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}