¿Qué es la IA en los servicios sanitarios?
¿Qué es la IA en los servicios sanitarios?
La inteligencia artificial (IA) transforma todos los aspectos de la sanidad, desde la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos hasta la atención de los pacientes, las operaciones y la administración de datos de atención médica. Esta guía explora cómo las organizaciones sanitarias pueden utilizar la IA para introducir eficiencias y mejorar los resultados para los pacientes y los profesionales de la salud en todo el sector.
Las organizaciones sanitarias se enfrentan a numerosos desafíos a medida que se esfuerzan por ofrecer mejores experiencias de atención a los pacientes. A medida que aumenta la demanda de servicios sanitarios de calidad, también aumentan los costos médicos, las preocupaciones regulatorias y los cuellos de botella operativos. Con frecuencia, los profesionales médicos se ven presionados para optimizar los recursos que se les proporcionan para mejorar los resultados de los pacientes y, al mismo tiempo, mantener la integridad médica.
La IA, específicamente la IA generativa, puede ayudar a las organizaciones sanitarias a abordar sus desafíos. La IA generativa es experta en analizar datos a escala e identificar patrones complejos que los humanos suelen pasar por alto. En el sector de la salud, las tecnologías de IA ayudan a procesar los vastos y diversos volúmenes de datos que recopilan los centros médicos, lo que introduce varios casos de uso innovadores. El personal médico puede usar aplicaciones de IA para aumentar su flujo de trabajo y lograr una entrega más precisa y eficiente. Del mismo modo, la investigación médica, la facturación, las recetas y otros procesos relacionados con la atención médica se benefician de la información basada en datos que ofrecen los sistemas de IA.
Al principio, los proveedores de servicios sanitarios dudaron en adoptar la IA debido a los costos de infraestructura, los riesgos éticos y los problemas de seguridad de los datos. Sin embargo, a medida que la IA evoluciona, los proveedores de la nube la respaldan mejor, lo que se traduce en un entorno compatible con la IA rentable, seguro y que cumple con las normas. Por ejemplo, las organizaciones utilizan Amazon Bedrock para crear aplicaciones de IA para el sector sanitario con modelos de IA populares y disfrutar de precios de pago por uso.
¿Cuáles son las aplicaciones de la IA en los servicios sanitarios?
Las tecnologías de inteligencia artificial permiten a los proveedores de atención médica superar los problemas relacionados con la gestión de la salud de la población, la investigación y la atención de los pacientes.
Investigación médica
El descubrimiento de fármacos, la investigación genética y los ensayos clínicos son fundamentales para el avance de las prácticas médicas. Sin embargo, estas disciplinas requieren un estudio cuidadoso, experimentos y validaciones que a menudo duran años. Durante las fases, los investigadores médicos deben consolidar grandes conjuntos de datos, verificar su precisión e identificar los patrones que conducen a nuevas hipótesis. Por sí solos, los investigadores corren el riesgo de sufrir inconsistencias en los datos, lo que puede retrasar los resultados de la investigación.
La IA puede identificar, clasificar y analizar conjuntos de datos clínicos con mayor rapidez. Con la IA, los investigadores pueden formular nuevos fármacos en una fracción del tiempo que tomaban anteriormente. La IA también apoya la investigación genética, en la que los científicos dedican tiempo al análisis multiómico y multimodal. Por ejemplo, cuando realiza investigaciones sobre el cáncer, Roche usa AWS HealthOmics para reducir el tiempo de análisis de 1 año a 3 meses. Con AWS HealthOmics, obtienen información de datos genómicos, transcriptómicos y otros datos ómicos para desarrollar una mejor terapéutica. También puede usar AWS HealthOmics para acelerar el desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos mediante la evaluación automática de la eficacia del fármaco candidato.
Diagnóstico
La población mundial corre el riesgo de contraer enfermedades evitables debido a los cambios en los estilos de vida. Los profesionales médicos de primera línea del establecimiento de salud tienen la tarea de consultar, diagnosticar y tratar a los pacientes con prontitud. Sin embargo, las tecnologías médicas convencionales no siempre son eficientes. Como tal, los médicos se ven agobiados con tareas administrativas en lugar de atender las necesidades del paciente.
Cuando se integra estratégicamente, la IA ayuda a agilizar el diagnóstico y a liberar un tiempo valioso para los profesionales médicos. La IA generativa y las tecnologías de visión artificial también pueden identificar tumores, fracturas y otras anomalías para una intervención médica oportuna. Por ejemplo, los técnicos de laboratorio utilizan AWS HealthImaging para almacenar grandes volúmenes de imágenes médicas en la nube, que los médicos pueden recuperar más adelante. HealthImaging es compatible con DICOM P10 y reduce los costos de almacenamiento hasta en un 40% con tecnologías avanzadas de compresión de archivos.
Además de reducir el tiempo de diagnóstico de enfermedades, las tecnologías de inteligencia artificial en los servicios sanitarios son igualmente útiles para tratar a los pacientes. Los médicos pueden aprovechar la IA para diseñar un plan de tratamiento mediante el análisis del historial médico del paciente, el diagnóstico actual y otros posibles riesgos. Las enfermeras pueden monitorear de forma remota a los pacientes con tecnologías de telesalud impulsadas por IA.
Administración de datos de sanidad
Los médicos acceden y comparten la historia clínica electrónica (EHR) para el diagnóstico, el tratamiento, la facturación y otros fines médicos. Con la IA, pueden buscar los registros de pacientes apropiados u otros datos clínicos con mayor facilidad. Los sistemas de automatización de IA eliminan los silos de datos, lo que permite al personal médico recuperar la información que necesita en un instante. Los equipos pueden compartir datos administrativos y de EHR con mayor facilidad entre departamentos y organizaciones. De esta manera, la rehabilitación del paciente está más coordinada y recibe medidas correctivas basadas en observaciones en tiempo real.
Por ejemplo, los médicos pueden usar Amazon HealthScribe, que funciona con modelos de IA, para convertir las conversaciones que mantuvieron con los pacientes en notas médicas en lugar de transcribirlas manualmente.
Si bien la IA generativa democratiza el acceso a los datos en los establecimientos sanitarios, las partes interesadas en la atención médica deben tomar las medidas adecuadas para garantizar la privacidad de los pacientes, la seguridad de los datos y el cumplimiento de las leyes sanitarias. AWS Wickr es un servicio de mensajería en la nube que permite al personal médico comunicar la información de los pacientes de forma segura. Al desarrollar un sistema de telesalud para el Centro de Investigación de Telemedicina y Tecnología Avanzada del Ejército de los EE. UU., Deloitte integró Wickr con la red militar, lo que permitió a los médicos brindar cuidados críticos a los combatientes heridos con riesgos de seguridad mínimos.
Chatbot clínico y asistente virtual
Los médicos a menudo se ven abrumados por tareas mundanas que les roban el tiempo que pueden dedicar a mejorar la atención de los pacientes. Por ejemplo, es posible que necesiten recuperar el resultado de un diagnóstico de otro departamento, que resumirán más adelante al formular las opciones de tratamiento.
Los modelos de IA se destacan por comprender y responder a las conversaciones cotidianas. La integración de un chatbot de IA con el proceso clínico ayuda a los médicos a tomar decisiones rápidas y acelerar el tratamiento. Por ejemplo, los médicos utilizan Amazon Comprehend Medical para extraer términos médicos específicos de recetas, procedimientos o diagnósticos.
Del mismo modo, los pacientes pueden disfrutar de una experiencia más personalizada y positiva al interactuar con un asistente impulsado por IA. Por ejemplo, en lugar de llamar a una clínica para programar una cita, pueden indicar los detalles de su cita al asistente de salud virtual.
Automatización del flujo de trabajo administrativo
Las tecnologías de IA en los servicios sanitarios respaldan las funciones administrativas de los centros médicos. Desde la incorporación de pacientes hasta la facturación y las reclamaciones de seguros, las soluciones de IA pueden mejorar la eficiencia operativa al automatizar las tareas repetitivas y consolidar los datos de atención médica. Por ejemplo, el personal sanitario puede aprovechar el procesamiento inteligente de documentos (IDP) de AWS para extraer, procesar y clasificar la información de los registros médicos. IDP utiliza la IA para resumir grandes volúmenes de datos de salud y convertirlos en información útil.
Atención a los pacientes remota
En ocasiones, los pacientes requieren cuidados continuos después de salir de un establecimiento médico. Esto crea desafíos operativos y logísticos para los equipos médicos, especialmente cuando monitorean el estado del paciente. Para respaldar estos esfuerzos, los proveedores de atención médica implementan dispositivos de Internet de las cosas (IoT) que los pacientes usan cuando salen del centro. El dispositivo envía continuamente datos de salud a un servidor en la nube seguro, que luego analizan los modelos de IA. Por ejemplo, BioT, un proveedor de dispositivos de IoT médicos, usa AWS IoT Core para desarrollar un sistema de monitoreo remoto de pacientes más conectado. AWS IoT Core conecta los dispositivos médicos a la nube, lo que les permite intercambiar datos de forma segura.
Robótica sanitaria
Los sistemas robóticos han demostrado ser un asistente confiable en los procedimientos médicos. Con la IA, los robots sanitarios pueden impulsar aún más los flujos de trabajo clínicos. Por ejemplo, un brazo robótico de IA puede ayudar en procedimientos quirúrgicos o analizar muestras de tejido extraídas en biopsias.
Incluso en las operaciones diarias, la robótica impulsada por la IA ha demostrado ser útil. Diligent Robotics creó Moxi, un robot de IA que busca material para los médicos de primera línea. El robot, desarrollado con modelos de IA de Amazon SageMaker, alivia al personal de enfermería de las cargas de trabajo no relacionadas con los pacientes. Amazon SageMaker proporciona herramientas para crear aplicaciones de IA y analizar datos en una plataforma unificada.
¿Cómo comienzan las organizaciones a utilizar la IA en los servicios sanitarios?
La IA generativa beneficia a la industria sanitaria de varias maneras. Sin embargo, el uso responsable de la IA es esencial para proteger los intereses de los médicos, los pacientes y otras partes interesadas de la sanidad. Compartimos varios puntos a tener en cuenta a la hora de implementar la IA en los servicios sanitarios.
Recopilar y almacenar datos de salud
Las aplicaciones de IA en los servicios sanitarios recopilan, almacenan y comparten datos médicos en varios departamentos para garantizar que los equipos médicos compartan el mismo consenso sobre el bienestar del paciente. El inmenso volumen de datos de los pacientes transferidos entre las herramientas de IA plantea desafíos de seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos para los establecimientos médicos. Por ejemplo, los proveedores de atención médica que operan en los EE. UU. están obligados por la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de seguros de saludo (HIPAA), que destaca la responsabilidad de las organizaciones de proteger la información sanitaria. Por lo tanto, los proveedores de atención médica deben establecer un mecanismo seguro de almacenamiento e intercambio de datos para aprovechar al máximo los beneficios de la IA.
AWS HealthLake es un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y permite a los proveedores de servicios sanitarios almacenar y analizar datos médicos a escala. Con AWS HealthLake, puede consolidar los datos de salud en un almacenamiento en la nube escalable y seguro al que pueda acceder el personal médico autorizado. Por ejemplo, Cortica, que atiende a niños con autismo, usa AWS HealthLake para almacenar de forma segura los historiales médicos, las evaluaciones conductuales y los informes de laboratorio de los pacientes.
Implementar flujos de trabajo de RAG
La IA generativa aprende de los conjuntos de datos públicos, lo que permite que el modelo responda a preguntas sobre temas generales. Sin embargo, los modelos de IA no pueden responder preguntas sobre servicios, productos o información exclusivos de una organización a menos que estén capacitados con datos de salud específicos. Entrenar un nuevo modelo de IA desde cero requiere un esfuerzo, tiempo y costos sustanciales, para los que algunos proveedores de atención médica no están preparados.
En su lugar, las organizaciones pueden utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para lograr resultados similares. La RAG es una técnica que permite al modelo de IA acceder a la base de conocimientos de una organización. Cuando el modelo de IA recibe una consulta, busca en la base de conocimientos para proporcionar una respuesta precisa y actualizada.
Amazon Kendra es un servicio de búsqueda empresarial de alta precisión que permite a los desarrolladores añadir funciones de búsqueda para que los usuarios finales puedan descubrir información de todos los orígenes de datos. El índice GenAI de Amazon Kendra es un nuevo índice de Kendra diseñado para la búsqueda inteligente y RAG con el fin de ayudar a las organizaciones sanitarias a implementar modelos de IA de manera más eficiente. Por ejemplo, Orion Health usa Amazon Kendra para ofrecer a los clientes un acceso rápido y preciso a la información sanitaria mediante consultas conversacionales.
Validar los resultados de la IA
Los modelos de IA pueden producir respuestas menos precisas que parecen plausibles para el usuario. Estas imprecisiones pueden afectar la experiencia de la atención clínica y el bienestar de los pacientes en la atención médica. Por lo tanto, al implementar sistemas sanitarios basados en la IA, se requieren las medidas de seguridad adecuadas. Por ejemplo, el enfoque LLM como juez ayuda a los científicos de datos sanitarios a analizar y garantizar que la respuesta de un modelo de IA sea útil, correcta, completa y coherente.
En lugar de confiar únicamente en la IA, los expertos en salud deberían participar en la toma de decisiones clínicas. De esta manera, todas las decisiones son revisadas por un profesional autorizado antes de aplicarlas en el diagnóstico, el tratamiento y otros flujos de trabajo de atención médica.
Las organizaciones sanitarias pueden usar las barreras de protección de Amazon Bedrock para implementar las medidas de seguridad adecuadas en consonancia con las prácticas de IA responsables. Filtra las alucinaciones de las respuestas de la IA y le ayuda a crear y personalizar medidas de protección de la privacidad y la veracidad en una única solución. Con una característica avanzada de razonamiento automatizado, las barreras de protección de Amazon Bedrock puede verificar y explicar a los médicos por qué el modelo de IA produce una respuesta específica.
¿Cómo puede AWS cubrir sus necesidades de IA en los servicios sanitarios?
Desde permitir la intervención temprana hasta reducir las cargas de trabajo clínico, la adopción de la IA en los servicios sanitarios está cobrando impulso. Las tecnologías de IA transforman la prestación de atención a los pacientes, agilizan el flujo de trabajo sanitario, aceleran la investigación médica y mucho más. Tanto los trabajadores de la salud como los pacientes se benefician del potencial casi ilimitado que ofrece la IA generativa. Sin embargo, las implementaciones de IA en los servicios sanitarios deben ir acompañadas de salvaguardias éticas, seguridad de los datos y controles de cumplimiento.
La IA generativa de AWS en la sanidad y las ciencias biológicas ofrece soluciones que ayudan a las organizaciones sanitarias a innovar, implementar y escalar aplicaciones de IA de forma segura para mejorar la experiencia de atención de los pacientes.