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La IA revoluciona la atención médica: una nueva era de avances médicos

PorBrenda KananaBrenda Kanana
3 minutos de lectura
Cuidado de la salud
  • El uso de IA en la industria de la salud está creando espacio para nuevas soluciones que mejoran la atención de los pacientes y los flujos de trabajo clínicos. 
  • Los avances en las tecnologías basadas en IA han demostrado ser bastante prometedores para mejorar la precisión del diagnóstico.
  • Según el Foro Económico Mundial, el mercado de inteligencia artificial en el ámbito sanitario alcanzará los 188.000 millones de dólares en 2030. 

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector sanitario y se espera que resuelva los problemas persistentes en la atención al paciente. Desde la reducción de errores hasta la reconstrucción de la confianza entre pacientes y profesionales médicos, la IA está lista para impulsar una nueva era de avances médicos. Los progresos en las tecnologías basadas en IA han demostrado ser muy prometedores para mejorar la precisión del diagnóstico, optimizar los flujos de trabajo y garantizar el éxito de los pacientes.

Dispositivos portátiles y algoritmos de IA

El uso de la IA en el sector sanitario está dando lugar a soluciones innovadoras que mejoran la atención al paciente y los flujos de trabajo clínicos. Los dispositivos portátiles que utilizan algoritmos de IA, como el próximo monitor de salud y estado de ánimo de Apple tracaprovechan los datos de los relojes inteligentes para ofrecer sugerencias de salud personalizadas y zonas de entrenamiento. Asimismo, los dispositivos del Internet de las Cosas Médicas (IoMT), que emplean IA avanzada, proporcionan funciones de monitorización remota para detectar problemas precoces y mejorar los resultados de los pacientes.

Los dispositivos portátiles y las aplicaciones móviles permiten a los profesionales sanitarios monitorizar remotamente y en tiempo real las métricas de salud de los pacientes, lo que mejora la participación y el cumplimiento terapéutico, y facilita intervenciones oportunas. La tecnología de reconocimiento basada en IA también puede registrarmaticlos datos de salud.

Según el Foro Económico Mundial, el mercado de la IA en el sector sanitario alcanzará los 188.000 millones de dólares en 2030. Se estima que, en ese mismo año, nos faltarán aproximadamente 10 millones de médicos, enfermeros y matronas a medida que la población envejezca y requiera más atención sanitaria.

La promesa de la IA en el diagnóstico de enfermedades

Los algoritmos de IA y el aprendizaje profundo presentan perspectivas prometedoras en diversos campos de la salud. Una investigación de la Oficina de Contabilidad del Gobierno demostró que diversas tecnologías de aprendizaje automático (ML) pueden diagnosticar enfermedades en una etapa temprana y ofrecer un análisis consistente de los datos médicos.

Por ejemplo, FPT Software aplicó análisis predictivo de IA para detectar neumotórax y tumores renales. Estas soluciones ganadoras fueron reconocidas en dos concursos de tecnología sanitaria: el de Neumotórax y el Gran Desafío KiTS-2019.

Otro estudio ha descubierto que la IA puede iniciar el seguimiento de las imágenes radiológicas para prevenir retrasos y omisiones en la atención. Ladenttemprana de enfermedades, la resolución más eficaz de los errores de diagnóstico y la reducción de los retrasos son clave para obtener mejores resultados para los pacientes y reducir los costos de la atención médica.

De igual manera, los investigadores están acercándose al posible uso de lentes de contacto inteligentes capaces de monitorizar los niveles de glucosa en sangre como herramienta para detectar y controlar la diabetes. Hace diez años, Google y Novartis lanzaron la iniciativa conjuntamente, pero un artículo de investigación publicado hace un mes por la Universidad de Yonsei (República de Corea) ha demostrado una mejora real en los ensayos con animales y humanos de esta tecnología.

Abordar los desafíos y el camino a seguir

Si bien el futuro de la IA en la atención médica es prometedor, persisten desafíos. Las implicaciones de los modelos predictivos en las opciones de tratamiento y la necesidad de un aprendizaje continuo de algoritmos son algunos de los problemas que reflejan la dificultad de implementar la IA en la práctica médica.

La cooperación institucional y la creación de políticas éticas de IA son cruciales para abordar estos desafíos de forma adecuada. Además, a medida que los sistemas regulatorios cambian a nivel mundial, las organizaciones sanitarias deben adaptarse para cumplir con las normativas y proteger la seguridad del paciente. 

Aún estamos en las primeras etapas de la penetración de la IA en los sistemas sanitarios globales. Sin embargo, todo indica que nos encontramos en el umbral de algo enorme en lo que respecta a pronósticos, medicina preventiva y tratamientos mejorados por IA. No obstante, la mayoría de los observadores enfatizan que lo que realmente se necesita es proporcionar a los profesionales los medios para mejorar los resultados, en lugar de desmantelar todo el sistema.

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Brenda Kanana

Brenda Kanana

Brenda cuenta con más de cuatro años de experiencia especializada en criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías emergentes. Ha trabajado en Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic y ahora forma parte de Cryptopolitan . Su licenciatura en Sociología por la Universidad Técnica de Mombasa le permite estar al tanto de las necesidades de sus lectores.

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