La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en la escena de la atención sanitaria en los últimos años, dando lugar a nuevas innovaciones que prometen mejorar los resultados de salud de los pacientes y la eficiencia del flujo de trabajo. Desde el diagnóstico hasta el tratamiento y la atención domiciliaria, la IA ha demostrado su potencial para ayudar a los profesionales sanitarios y a los pacientes en todas las etapas del proceso de atención.
Algunos ejemplos reales de IA en la sanidad, muestran cómo puede mejorar la experiencia de los pacientes y del personal.
- Mejora de la precisión en el posicionamiento del paciente y la reconstrucción de imágenes de TC
Los departamentos de radiología siguen enfrentándose a los retos de aumentar el volumen de pacientes y garantizar la consistencia de la calidad de las imágenes, al tiempo que mejoran la eficiencia operativa. Dado que la tomografía computarizada (TC) es una de las modalidades de imagen más utilizadas, los departamentos de radiología tienen mucho que ganar con las soluciones basadas en la IA que ayudan a agilizar los flujos de trabajo de la TC y a maximizar la calidad de las imágenes.
Esto empieza por colocar al paciente en la posición correcta para el examen. En la TC, el mal posicionamiento del paciente es un problema común, que puede dar lugar a un aumento de la dosis de radiación para el paciente o al ruido de la imagen [1]. La tecnología de cámara con IA puede detectar automáticamente puntos de referencia anatómicos en un paciente para permitir un posicionamiento rápido, preciso y consistente del paciente. Además, la reconstrucción de imágenes con IA puede ayudar a reducir la dosis de radiación y mejorar la calidad de las imágenes de TC, lo que favorece la confianza en el diagnóstico.
- Aceleración de la adquisición de imágenes en RM
La resonancia magnética (RM) es otra modalidad de imagen que desempeña un papel cada vez más importante en el diagnóstico de precisión de las enfermedades. El creciente uso de la RM aumenta la presión para explorar de forma eficiente a más pacientes y acortar el camino desde la exploración inicial hasta el diagnóstico final. Al mismo tiempo, los departamentos de RM buscan formas de mejorar la satisfacción de los pacientes y los médicos que los derivan.
La reconstrucción de imágenes basada en la inteligencia artificial puede acelerar los exámenes de RM para aumentar la productividad del departamento y reducir el coste por examen, al tiempo que contribuye a la confianza en el diagnóstico con imágenes de alta resolución. Además, la tecnología aumenta la accesibilidad de la RM para los pacientes estresados, con ansiedad o con dolor. Como acorta los exámenes y proporciona exploraciones a la primera, independientemente del estado del paciente, éste pasa menos tiempo en el escáner, lo que mejora su experiencia.
- Ayudar a los radiólogos a leer las imágenes con mayor rapidez y precisión
Del mismo modo, la IA puede ayudar en la segmentación y cuantificación de imágenes en radiología, permitiendo así a los radiólogos centrarse en la interpretación de imágenes de mayor grado. La IA también puede actuar como un segundo par de ojos, sirviendo de complemento a la toma de decisiones del radiólogo al indicarle áreas de interés o hallazgos incidentales que puede haber pasado por alto.
Por ejemplo, se ha demostrado que los algoritmos de IA que recorren las imágenes de RM del cerebro en busca de cambios neurológicos sutiles a lo largo del tiempo mejoran la precisión del diagnóstico en pacientes con esclerosis múltiple en un 44%, al tiempo que reducen el tiempo de lectura [3]. Del mismo modo, la detección de nódulos pulmonares basada en la IA puede realizar la búsqueda de nódulos un 26% más rápido, detectando el 29% de los nódulos que antes se pasaban por alto en comparación con la inspección manual [4]. Para los radiólogos que tienen que interpretar más imágenes que nunca y que están presionados por el tiempo, esta ayuda basada en la IA puede suponer una diferencia significativa, al tiempo que beneficia al paciente.
- Apoyando la colaboración multidisciplinar en la atención del cáncer
Más allá del análisis de fuentes individuales de datos, también hay ejemplos de IA en la atención sanitaria que demuestran que puede ayudar a conectar datos de pacientes previamente desconectados y dispares, proporcionando nuevas perspectivas que ayudan a los profesionales de la salud en su toma de decisiones.
En la atención del cáncer, por ejemplo, la IA puede ayudar a integrar la información de distintos ámbitos clínicos, como la radiología, la patología, los sistemas de HCE y la genómica, proporcionando una visión clara e intuitiva del estado de la enfermedad del paciente. Esto puede ayudar a las juntas tumorales multidisciplinarias a tomar decisiones de tratamiento oportunas e informadas, para dar a cada paciente la mejor oportunidad de un resultado de tratamiento positivo.
En el futuro, la integración inteligente de los datos podría aportar más información sobre el pronóstico de un paciente, apoyando la selección de la mejor vía de atención para ese paciente en particular, basada en un análisis de los resultados del tratamiento de pacientes similares.
6.Previsión y gestión del flujo de pacientes para agilizar las operaciones del hospital
A nivel empresarial, la IA puede ayudar a gestionar y optimizar la utilización de los equipos, las camas y el personal proporcionando información predictiva. Dado que los recursos de los hospitales son cada vez más escasos, la capacidad de anticiparse y adaptarse a circunstancias que cambian rápidamente se ha vuelto más esencial que nunca.
Gracias al poder de la IA, podemos extraer patrones relevantes de grandes cantidades de datos hospitalarios históricos y en tiempo real para predecir y gestionar el flujo de pacientes. Esto genera información procesable que puede ayudar a responder a preguntas como: ¿qué paciente debe recibir primero una cama de cuidados intensivos? O bien: ¿qué paciente está listo para ser trasladado a una unidad de cuidados intensivos? Con esta información al alcance de la mano, los profesionales sanitarios pueden aprovechar al máximo sus valiosos recursos y gestionar las transiciones asistenciales con mayor eficacia, desde el ingreso hasta el alta, garantizando que cada paciente reciba la atención adecuada en el lugar adecuado y en el momento oportuno.
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