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.

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.