{"id":13512,"date":"2024-03-06T09:54:47","date_gmt":"2024-03-06T09:54:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=13512"},"modified":"2024-03-06T09:54:47","modified_gmt":"2024-03-06T09:54:47","slug":"usos-ia-sanidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/usos-ia-sanidad","title":{"rendered":"9 usos de la IA Generativa en Sanidad"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) generativa<\/a> tiene el potencial de ser una fuerza transformadora en la atenci\u00f3n sanitaria, por ejemplo proporcionando a los m\u00e9dicos y otros profesionales sanitarios las herramientas para analizar los datos m\u00e9dicos, diagnosticar con mayor precisi\u00f3n a los pacientes y ofrecerles planes de tratamiento m\u00e1s personalizados.<\/p>\n

Por ello, es fundamental que las organizaciones sanitarias comprendan y se preparen para las posibilidades que la IA generativa podr\u00eda tener en todo el sector.<\/p>\n

Usos de la IA generativa en el \u00e1mbito de la sanidad<\/span><\/h2>\n

He aqu\u00ed nueve usos de la IA generativa en la sanidad:<\/p>\n

1. Diagn\u00f3stico y detecci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

La IA<\/a> en la sanidad, combinada con el an\u00e1lisis predictivo<\/a>, puede ayudar a detectar y diagnosticar antes diversas enfermedades para mejorar los resultados de los pacientes. La IA analiza grandes conjuntos de datos e identifica enfermedades bas\u00e1ndose en los datos introducidos en su sistema. La IA generativa permite a los m\u00e9dicos y otros profesionales sanitarios realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s oportunos y precisos<\/strong>, as\u00ed como elaborar m\u00e1s r\u00e1pidamente planes de tratamiento para sus pacientes, lo que se traduce en mejores resultados para ellos. (Lee tambi\u00e9n: La IA en la sanidad: identificar riesgos y ahorrar dinero)<\/p>\n

2. Medicina personalizada<\/span><\/h3>\n

Los algoritmos generativos de IA pueden analizar conjuntos de datos m\u00e9dicos masivos para descubrir patrones, predecir resultados y mejorar la atenci\u00f3n y el bienestar. Los profesionales sanitarios pueden utilizar estas t\u00e9cnicas de medicina personalizada para personalizar planes de tratamiento m\u00e1s informados, as\u00ed como la atenci\u00f3n de seguimiento de sus pacientes, aumentando las posibilidades de \u00e9xito. Con la IA generativa, los profesionales sanitarios pueden comunicarse m\u00e1s f\u00e1cilmente con los pacientes<\/strong>, por ejemplo por correo electr\u00f3nico y SMS, para ayudarles a cumplir sus prescripciones y\/o planes de tratamiento. Adem\u00e1s de mejorar los resultados, ofrecer a los pacientes una medicina personalizada tambi\u00e9n puede reducir el coste total de la asistencia sanitaria.<\/p>\n

3. Aumentar la inscripci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

Al ofrecer informaci\u00f3n \u00fatil y recordatorios oportunos, la IA Generativa en sanidad puede animar a m\u00e1s personas a inscribirse en planes de salud, especialmente durante los periodos de inscripci\u00f3n abierta. Por ejemplo, al proporcionar informaci\u00f3n sobre los cambios en las p\u00f3lizas o los pasos necesarios que deben dar los asegurados, la IA generativa puede impulsar el compromiso de los asegurados<\/strong> y animarles a completar los pasos que deben dar en el momento oportuno.<\/p>\n

Adem\u00e1s, como la IA generativa permite a los equipos sanitarios de las aseguradoras generar texto r\u00e1pidamente, pueden crear diferentes versiones de sus p\u00f3lizas adaptadas a diversos segmentos de consumidores. Por ejemplo, los empleados pr\u00f3ximos a la jubilaci\u00f3n necesitan opciones diferentes que los trabajadores con hijos peque\u00f1os.<\/p>\n

4. Descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/span><\/h3>\n

Los algoritmos generativos de IA pueden analizar datos de ensayos cl\u00ednicos, as\u00ed como de otras fuentes, para identificar posibles objetivos para nuevos f\u00e1rmacos<\/strong> y predecir los compuestos que probablemente sean m\u00e1s eficaces. Esto podr\u00eda acelerar el desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos y poner en el mercado nuevos tratamientos m\u00e1s r\u00e1pidamente y a menor coste.<\/p>\n

5. Capacidad de interpretar datos m\u00e9dicos no estructurados<\/span><\/h3>\n

Los datos m\u00e9dicos no estructurados, como las historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas, las notas m\u00e9dicas y las im\u00e1genes m\u00e9dicas, por ejemplo, radiograf\u00edas y resonancias magn\u00e9ticas, crean lagunas durante el an\u00e1lisis y deben convertirse a un formato estructurado. La IA Generativa es capaz de detectar y analizar datos no estructurados<\/a><\/strong> de m\u00faltiples fuentes y convertirlos en un formato estructurado para ofrecer una visi\u00f3n completa a los profesionales sanitarios.<\/p>\n

6. Mantenimiento predictivo<\/span><\/h3>\n

Los hospitales y otros centros sanitarios pueden utilizar la IA generativa para predecir cu\u00e1ndo pueden fallar los equipos m\u00e9dicos, de modo que puedan gestionar mejor su mantenimiento y reparaciones, reduciendo el tiempo de inactividad de los equipos.<\/p>\n

7. Robots m\u00e9dicos<\/span><\/h3>\n

Los hospitales utilizan robots m\u00e9dicos basados en IA para ayudar en las operaciones quir\u00fargicas, como suturar heridas y proporcionar informaci\u00f3n sobre procedimientos quir\u00fargicos basada en datos m\u00e9dicos. Los centros m\u00e9dicos pueden utilizar la IA generativa para entrenar a estos robots a interpretar las condiciones de salud.<\/strong><\/p>\n

8. Desarrollo de nuevas ideas de investigaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

La IA generativa en sanidad tambi\u00e9n puede utilizarse para investigar ideas. Por ejemplo, los usuarios pueden aprovechar ChatGPT<\/a> en sanidad para generar ideas haciendo preguntas y obteniendo ideas al instante o simplemente escribiendo un tema deseado. Por ejemplo, un usuario podr\u00eda preguntar “\u00bfQu\u00e9 f\u00e1rmacos tienen m\u00e1s posibilidades de curar las migra\u00f1as?”.<\/p>\n

9. Evitar errores m\u00e9dicos<\/span><\/h3>\n

La IA Generativa tiene la capacidad de corregir errores<\/strong> durante el trabajo de documentaci\u00f3n, corrigiendo autom\u00e1ticamente los errores ortogr\u00e1ficos, lo que resulta \u00fatil para las recetas electr\u00f3nicas, y garantizando que el sistema rellene los datos correctos.<\/p>\n

Desaf\u00edos de la IA Generativa<\/span><\/h2>\n

Aunque el uso de la IA generativa en la sanidad tiene muchas ventajas, tambi\u00e9n puede tener algunos inconvenientes.<\/p>\n

Por ejemplo, la IA generativa en sanidad se utiliza para crear im\u00e1genes, v\u00eddeos y audio sint\u00e9ticos; sin embargo, a menudo es dif\u00edcil diferenciar este contenido generado del contenido real, lo que da lugar a problemas \u00e9ticos, ya que la IA generativa puede manipular datos sanitarios reales.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los pacientes utilizan las herramientas de IA generativa para hacer preguntas, comunicarse y aprender m\u00e1s sobre sus afecciones m\u00e9dicas. Por ello, los usuarios de las herramientas de IA generativa deben determinar la exactitud y veracidad de la informaci\u00f3n generada<\/strong>, ya que a la IA puede costarle mantenerse al d\u00eda de los datos m\u00e1s recientes. Y proporcionar a los pacientes informaci\u00f3n inexacta puede inducirles a error y perjudicar su salud.<\/p>\n

El uso de la IA generativa en la asistencia sanitaria tambi\u00e9n plantea cuestiones sobre la seguridad de los datos m\u00e9dicos sensibles de los pacientes y la protecci\u00f3n de su intimidad. Y tambi\u00e9n existe la posibilidad de que alguien acceda a estos datos sanitarios sin autorizaci\u00f3n y pueda hacer un mal uso de ellos.<\/p>\n

Los algoritmos de IA generativa tambi\u00e9n pueden ser susceptibles de sesgo y discriminaci\u00f3n, especialmente si los algoritmos se entrenan con datos sanitarios que no representan a la poblaci\u00f3n a la que deben servir. Esto puede causar diagn\u00f3sticos y\/o planes de tratamiento inexactos para la poblaci\u00f3n objetivo.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los algoritmos generativos de IA que no se utilizan adecuadamente pueden tomar decisiones m\u00e9dicas incorrectas o perjudiciales. Y los profesionales sanitarios que dependen demasiado de estos algoritmos pueden no ser capaces de emitir juicios por s\u00ed mismos.<\/p>\n

Debido a su capacidad para generar im\u00e1genes, texto, audio y mucho m\u00e1s, el uso de la IA generativa en el sector sanitario seguir\u00e1 aumentando, transformando la forma en que los pacientes y los proveedores perciben la asistencia sanitaria.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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