El autor es Gerente de Innovacion en Salud Christus Muguerza.
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchos sectores y la medicina no es la excepción.
La medicina siempre ha estado estrechamente vinculada a la tecnología, desde el uso de la tomografía computarizada o la cirugía laparoscópica. En los últimos años, el uso de software ha ido ganando terreno gracias a la implementación de expedientes electrónicos de salud y al consecuente aumento en la generación de datos.
A pesar de los impresionantes casos de uso que se han documentado, el uso de la IA en la medicina también presenta desafíos en entornos hospitalarios que a menudo pasan desapercibidos. Una de las primeras situaciones que deben abordar las instituciones de atención médica es la rigidez de las arquitecturas tecnológicas diseñadas para mantenerse aisladas y protegidas del mundo externo debido a las estrictas regulaciones en materia de privacidad de los datos personales. Es necesario modernizar la arquitectura tecnológica existente para garantizar la seguridad de los datos y al mismo tiempo permitir la integración de modelos de IA innovadores.
El segundo desafío al que nos enfrentamos consiste en involucrar a todos nuestros equipos en el proceso de implementación de la IA. No solo se requiere que los equipos de tecnologías de la información adquieran nuevas competencias relacionadas con el cómputo en la nube, sino que también los equipos legales deben participar en la regulación de los nuevos procesos o incluso atender reclamos en torno a esta tecnología.
Es imperativo tener en cuenta que, en la medida de lo posible, los sistemas de IA deben integrarse sin contratiempos a los procesos de trabajo normales en las instituciones, a fin de no ocasionar retrabajo al usuario final. Otra de las dificultades que nos encontramos es la decisión de si producir nuestros propios modelos de IA o integrar servicios de terceros. Si optamos por la primera opción, debemos reunir una cantidad sustancial de información precisa y relevante, con un balance adecuado de casos de diferentes poblaciones y edades. El desarrollo de modelos requiere perfiles altamente especializados en ciencia de datos y conocimiento en medicina para validar la fiabilidad de los modelos, someterlos a pruebas rigurosas. Por otro lado, la opción de contratar servicios de terceros es una solución viable, aunque se corre el riesgo de tener poca transparencia en la estructura de los modelos. Sin embargo, la implementación de modelos preexistentes puede ofrecer una rápida solución a nuestros problemas, sin la necesidad de pasar por el largo proceso de desarrollo. Ambas opciones tienen sus ventajas y desventajas, y es importante evaluar cuidadosamente nuestras necesidades, recursos y limitaciones para determinar la mejor solución para nuestro caso específico.
Debemos reconocer que la implementación de tecnologías de IA en el sector de la atención a la salud conlleva desafíos significativos. Sin embargo, es igualmente importante tener en cuenta que debemos aprovechar estas tecnologías para el beneficio de los consumidores que podrían incrementar su pronóstico de salud y bienestar, y con esto, alcanzar una mejor calidad de vida.
La IA está transformando la medicina tal y como la conocemos, los profesionales de la salud están siendo expuestos a grandes modelos de IA que facilitan sus tareas, lo que está cambiando su forma de trabajar. Además, los futuros modelos de IA se entrenarán sobre datos obtenidos por medio de IA previamente desplegada, lo que generará una retroalimentación continua y mejorará la precisión y eficacia de la atención médica. En resumen, la medicina asistida por IA es una realidad que llegó para quedarse y cambiará la forma en que practicaremos la atención médica en el futuro.