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Inteligencia artificial en medicina: herramientas para la práctica clínica

Google implementa algoritmos de salud para predecir futuros resultados

Inteligencia artificial en medicina: herramientas para la práctica clínica
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La integración de la inteligencia artificial en el sector médico está siendo cada vez más rápida y fructífera, y las herramientas y soluciones IA tienen una gran proyección de futuro para la mejora de la atención primaria y la práctica clínica. Uno de los grandes beneficios que puede proporcionar es la réplica de decisiones médicas sin intervención humana gracias a algoritmos que realizan asociaciones entre datos y predicen resultados futuros de una forma más ágil.

Actualmente la Inteligencia Artificial trabaja sobre cuatro campos principales, que son el diagnóstico, la investigación, la gestión y el análisis de sistemas. Aun así, el abanico de aplicaciones específicas es más elevado: desde la gestión de la historia clínica electrónica y análisis de datos hasta automatización y estandarización de procesos y administración sanitaria, pasando por la optimización del diagnóstico para mejorar las vías de tratamiento de los pacientes.

La pandemia de COVID-19 ha acelerado el cambio dentro de los sistemas de salud y ha impulsado el interés en algoritmos automatizados capaces de ayudar a los hospitales

La intervención de la inteligencia artificial es vital para el sector médico, que recibe un gran volumen de información sobre medicamentos que es muy difícil de gestionar sin herramientas técnicas. Google es una de las empresas tecnológicas que ha decidido apostar por el desarrollo de nuevas soluciones de IA, ya que una de las principales problemáticas que ha detectado es la dificultad de crear bases de datos estándares debido al método de almacenamiento de la información digital. Ha implementado algoritmos de salud en las aplicaciones API Healthcare Natural Language y AutoML Entity Extraction for Healthcare para gestionar la estructuración de datos y convertirlos en información útil y de fácil acceso, mejorando la productividad de los profesionales.

Por un lado, API Healthcare Natural Language busca normalizar la información médica con el objetivo de que sea comprensible para los pacientes, que tienen un conocimiento estándar de la industria. Por otro lado, AutoML Entity Extraction for Healthcare mejora la atención primaria, ya que permite a los profesionales sanitarios crear sus propias herramientas para extraer información relevante de los E-pacientes.

Palabras de la Digipedia: Algoritmo, Inteligencia Artificial, Algoritmo de Salud, E-paciente.

Fuentes: HIT Infrastructure, Health Europa

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