7 utilidades del Machine Learning en la salud

Calidad, valor y resultados son tres palabras de moda que siempre acompañan a la asistencia sanitaria y que prometen mucho. Hoy en día, los especialistas sanitarios y las partes interesadas de todo el mundo buscan formas innovadoras de cumplir esta promesa. 

La asistencia sanitaria inteligente basada en la tecnología ha dejado de ser una fantasía, ya que los dispositivos médicos conectados a Internet están impidiendo que el sistema sanitario, tal y como lo conocemos, se desmorone debido al gran aumento de la población.

Y es que la tecnología está permitiendo a los profesionales sanitarios desarrollar modelos alternativos de dotación de personal, así como la capitalización de la propiedad intelectual, el proporcionar una atención sanitaria inteligente o la capacidad de reducir los costes administrativos y de suministro.

El Machine Learning (aprendizaje automático) en la sanidad es una de las áreas que está teniendo una aceptación gradual en el sector sanitario.

Google desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para identificar tumores cancerosos en las mamografías.

El número cada vez mayor de aplicaciones del aprendizaje automático en la atención sanitaria nos permite vislumbrar un futuro en el que los datos, el análisis y la innovación trabajan de la mano para ayudar a innumerables pacientes. Pronto, será bastante común encontrar aplicaciones basadas en ML integradas con datos de pacientes en tiempo real disponibles en diferentes sistemas sanitarios de múltiples países, aumentando así la eficacia de nuevas opciones de tratamiento que antes no estaban disponibles.

En este artículo, hablaremos de las 7 principales utilidades del Machine Learning en la atención sanitaria.

1. Identificación de enfermedades y diagnósticos

Una de las principales aplicaciones del ML en la sanidad es la identificación y el diagnóstico de enfermedades y dolencias que, de otro modo, se consideran difíciles de diagnosticar. Esto puede incluir cualquier cosa, desde cánceres que son difíciles de detectar durante las etapas iniciales, hasta otras enfermedades genéticas.

IBM Watson Genomics es un excelente ejemplo de cómo la integración de la informática cognitiva con la secuenciación de tumores basada en el genoma puede ayudar a realizar un diagnóstico rápido.

2. Descubrimiento y fabricación de fármacos

Una de las principales aplicaciones clínicas del aprendizaje automático se encuentra en el proceso de descubrimiento de fármacos en su fase inicial. Esto incluye también tecnologías de I+D como la secuenciación de nueva generación y la medicina de precisión, que pueden ayudar a encontrar vías alternativas para la terapia de enfermedades multifactoriales.

Actualmente, las técnicas de aprendizaje automático implican un aprendizaje no supervisado que puede identificar patrones en los datos sin proporcionar ninguna predicción.

3. Diagnóstico por imagen médica

El Machine Learning y el Deep Learning son los responsables de la innovadora tecnología llamada Computer Vision. A medida que el aprendizaje automático sea más accesible y que crezca su capacidad explicativa, se verán cada vez más fuentes de datos de imágenes médicas variadas que formen parte de este proceso de diagnóstico impulsado por la Inteligencia Artificial.

4. Medicina personalizada

Los tratamientos personalizados no sólo pueden ser más eficaces al combinar la salud individual con el análisis predictivo, sino que también están maduros para una mayor investigación y una mejor evaluación de la enfermedad. En la actualidad, los médicos se limitan a elegir entre un conjunto específico de diagnósticos o a estimar el riesgo del paciente basándose en su historial sintomático y en la información genética disponible.

Por suerte, el aprendizaje automático en medicina está avanzando a pasos agigantados. En los próximos años, veremos llegar al mercado más dispositivos con sofisticadas capacidades de medición de la salud, lo que permitirá disponer de más datos para estas tecnologías sanitarias de vanguardia basadas en el ML.

5. Modificación del comportamiento basada en el aprendizaje automático

La modificación del comportamiento es una parte importante de la medicina preventiva, y desde la proliferación del Machine Learning en la sanidad, están surgiendo innumerables startups en los campos de la prevención e identificación del cáncer, el tratamiento de pacientes, etc.

Las apps móviles para el cambio de comportamiento pueden ayudar en una gran variedad de enfermedades o trastornos, como en aquellas en las que un cambio de conducta es fundamental para conseguir mantener la salud o conseguir una curación. En la diabetes, por ejemplo, una aplicación móvil ayuda al enfermo a la autogestión, permitiendo un ajuste inmediato de la cantidad de insulina.

6. Registros sanitarios inteligentes

Mantener los registros sanitarios actualizados es un proceso exhaustivo, y aunque la tecnología ha contribuido a facilitar el proceso de introducción de datos, lo cierto es que incluso ahora, la mayoría de los procesos llevan mucho tiempo.

El papel principal del aprendizaje automático en la sanidad es facilitar los procesos para ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero. Los métodos de clasificación de documentos mediante máquinas vectoriales y las técnicas de reconocimiento OCR basadas en ML están cobrando fuerza poco a poco en el sector.

7. Ensayos clínicos e investigación

El aprendizaje automático tiene varias aplicaciones potenciales en el campo de los ensayos clínicos y la investigación. Como diría cualquier persona de la industria farmacéutica, los ensayos clínicos cuestan mucho tiempo y dinero y pueden tardar años en completarse en muchos casos.

La aplicación de análisis predictivos basados en Machine Learning para identificar posibles candidatos a ensayos clínicos puede ayudar a los investigadores a extraer un conjunto de puntos de datos muy variados, como visitas médicas previas, redes sociales, etc. El aprendizaje automático también se ha utilizado para garantizar el seguimiento en tiempo real y el acceso a los datos de los participantes en el ensayo, así como para encontrar el mejor tamaño de la muestra que se va a probar y aprovechar el poder de los registros electrónicos para reducir los errores basados en los datos.

Los proveedores de atención sanitaria deben dejar de considerar el Machine Learning como un concepto del futuro y, en consecuencia, adoptar las herramientas que el mundo actual está poniendo hoy a nuestra disposición.

¿Cómo el Big Data ayuda a mejorar los resultados de los pacientes?

Imagina un dispositivo médico portátil que te avise de si tus actividades diarias te ponen en riesgo de desarrollar diabetes. O una aplicación que brinde asesoramiento médico inmediato y personalizado en función de tu perfil genético. 

Tecnologías innovadoras como estas ya están a la vuelta de la esquina. Miles de herramientas de recopilación de datos se utilizan a diario en el sector sanitario con el fin de transformar la prestación de atención médica y ayudar a mejorar los resultados de los pacientes.

¿Qué importancia tiene el Big Data en salud?

El big data hace referencia a una cantidad masiva de información sobre un tema determinado. En el ámbito sanitario, la digitalización de los historiales y la rápida mejora de las tecnologías médicas han allanado el camino para que los datos tengan un gran impacto.

Muchas industrias utilizan el big data para conocer a sus clientes y adaptar sus productos o servicios en consecuencia. En sanidad, las fuentes de big data incluyen historiales médicos de pacientes, historiales hospitalarios, resultados de exámenes médicos e información recogida por máquinas de pruebas sanitarias (como las utilizadas para realizar electrocardiogramas, también conocidos como ECG).

La investigación biomédica en la sanidad pública también proporciona una gran parte de ese big data que, si se gestiona y analiza adecuadamente, puede servir como información significativa para pacientes, médicos, administradores e investigadores por igual. 

Los investigadores en salud pública pueden generar big data para predecir futuras pandemias y prepararse para ellas.

¿Por qué es importante recopilar datos sanitarios?

La recopilación y el análisis de datos permiten a médicos y administradores sanitarios tomar decisiones más informadas sobre tratamientos y servicios.

Los médicos que disponen de suficientes datos de valor sobre sus pacientes pueden identificar los signos de alerta de una enfermedad grave antes de que se manifieste. Tratar la enfermedad en una fase temprana puede ser más sencillo y costar menos en general que tratarla una vez que ha progresado.

A su vez, los hospitales y otros grandes centros médicos pueden utilizar el big data para obtener una imagen completa de la experiencia del paciente. Las herramientas de recopilación de datos permiten a los equipos asistenciales fusionar datos que, de otro modo, quedarían archivados en clínicas u hospitales. 

Así pues, el big data asegura una comunicación rápida y precisa entre pacientes y proveedores basada en el historial médico completo del primero.

Entonces, ¿cómo mejora el big data los resultados de los pacientes?

Anteriormente, la recopilación de datos e información para uso médico era costosa y duradera. Hoy en día, las tecnologías innovadoras pueden recopilar datos de manera digital y convertirlos en un formato fácilmente legible. 

Y es que los profesionales de la salud ahora tienen la posibilidad de generar soluciones sanitarias basadas en big data que ayudan a mejorar los resultados de los pacientes de muchas maneras:

• Capacitándoles para que se comprometan con sus propios historiales médicos mediante historias clínicas de fácil acceso.
• Informando a los proveedores del estado de salud de los pacientes para que puedan evaluar más rápidamente los métodos de tratamiento.
• Ahorrándoles tiempo y dinero.
• Mejorando el acceso a una atención sanitaria de calidad con la agilización de los procesos administrativos y ayudando a los administradores a tomar decisiones basadas en datos.
• Aprovechando los hallazgos basados en datos de valor para predecir y resolver problemas médicos.

El big data permite a los profesionales sanitarios y a los administradores de la sanidad profundizar y conocer mejor a sus pacientes y la atención que les prestan. 

¿Cómo el Big Data ayuda a mejorar los resultados de los pacientes?

La recopilación de datos de alta calidad en el sector sanitario requerirá pues la optimización de las herramientas de recopilación de datos, así como el uso adecuado de dichas herramientas tanto por parte de los pacientes como de los proveedores.