El Machine Learning es mucho más importante para el sector sanitario de lo que piensas
La sanidad es un sector en constante evolución. Continuamente se desarrollan nuevas tecnologías y tratamientos, lo que puede dificultar a los profesionales sanitarios mantenerse al día. En los últimos años, el Machine Learning (ML) se ha convertido en una de las palabras de moda en el sector sanitario. Pero, ¿qué es, por qué es tan importante para los datos de los pacientes y cuáles son las ventajas del ML en la asistencia sanitaria?
¿Qué es el Machine Learning?
El ML es un tipo específico de Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y detectar patrones sin demasiada intervención humana. En lugar de decirles lo que tienen que hacer, a los ordenadores que utilizan el ML se les muestran patrones y datos que les permiten llegar a sus propias conclusiones.
Los algoritmos de ML tienen diversas funciones, como identificar objetos en imágenes o analizar grandes volúmenes de conjuntos de datos. A medida que los datos de los pacientes estén más disponibles, esta tecnología de aprendizaje automático será cada vez más importante para los profesionales sanitarios y los sistemas de salud a la hora de extraer significado de la información médica.
¿Por qué es importante el Machine Learning para las organizaciones sanitarias?
Para el sector sanitario, el ML es especialmente valioso porque puede ayudarnos a dar sentido a las ingentes cantidades de datos sanitarios que se generan cada día en los historiales médicos electrónicos. El uso de algoritmos de ML en la sanidad puede ayudarnos a encontrar patrones y perspectivas que serían imposibles de encontrar manualmente.
Los proveedores sanitarios tienen ahora la oportunidad de adoptar un enfoque más predictivo, así como de crear un sistema más unificado con una mejor prestación de cuidados y procesos basados en las necesidades del paciente.
Algunos de los casos de uso más comunes del ML en la sanidad son la automatización de la facturación médica, el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el desarrollo de directrices de práctica clínica dentro de los sistemas sanitarios.
¿Cuáles son los beneficios de esta tecnología para los proveedores sanitarios y los datos de los pacientes?
Queda claro que el ML en sanidad se utiliza para mejorar la eficacia y la naturaleza general de la asistencia sanitaria mediante el uso de datos y la reducción de la intervención humana. ¡He aquí algunos de sus beneficios para el sector!
Personalización
Una de las ventajas más populares de esta tecnología es su capacidad para ofrecer la personalización de los servicios. En el sector sanitario, la personalización puede referirse a ofrecer recomendaciones personalizadas de tratamientos, productos de fitness, consejos para hacer ejercicio, recomendaciones de expertos sanitarios, etc. El factor de personalización también se utiliza en los chatbots para ayudar a hacerlos más avanzados e interactivos.
Desarrollo de nuevos tratamientos
Un modelo de ML también se puede utilizar para identificar información relevante en los datos que podría conducir al descubrimiento de fármacos, el desarrollo de nuevos medicamentos y nuevos tratamientos para enfermedades. Y es que, por ejemplo, el Machine Learning podría utilizarse para analizar datos de ensayos clínicos con el fin de encontrar efectos secundarios previamente desconocidos de los medicamentos. Esto podría ayudar a mejorar la atención al paciente y la seguridad y eficacia de los procedimientos médicos.
Reducción de costes
El ML también puede utilizarse para mejorar la eficiencia de la asistencia sanitaria, lo que podría suponer un ahorro de costes. Por ejemplo, puede utilizarse para desarrollar mejores algoritmos de gestión de historiales de pacientes o de programación de citas, lo que ayudaría a reducir la cantidad de tiempo y recursos que se pierden en tareas repetitivas.
Predicciones clínicas
Como cada cierto tiempo se detectan multitud de virus y enfermedades que antes ni siquiera existían o eran conocidos por la humanidad, el ML ayuda a los investigadores a detectar su evolución. En otras palabras, los expertos pueden averiguar si la enfermedad puede tener variantes más evolucionadas en el futuro. El Covid es el ejemplo perfecto, ya que gracias a algoritmos de aprendizaje automático, se predijeron sus posibles variantes una vez que la enfermedad se tornó en una pandemia.