Herramientas de IA están impactando la medicina y salud pública
La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en distintas áreas profesionales que de forma estratégica transforman la capacidad de gestión y entendimiento de la información para obtener mayor precisión y eficacia en sus soluciones.
A través del análisis de datos, automatización de tareas y proyección sobre diagnósticos, la IA está ahora cambiando la forma en la que se emiten valoraciones médicas respecto a ciertos padecimientos.
Además, en el país ya se están desarrollando soluciones basadas en IA para reducir listas de espera y gestionar compras de medicamentos.
Fernando Sánchez, CTO de Four Consulting, explica que en un país como Costa Rica la IA tiene un gran potencial en el ámbito de la investigación médica.
"Un aspecto muy considerable es la capacidad que tiene la Inteligencia Artificial para acelerar los procesos de análisis y hallazgo de soluciones bajo contextos médicos. En situaciones de crisis de la salud, la IA podría incluso ser crucial para agilizar los mecanismos para consolidar investigaciones y encontrar soluciones que finalmente salvarán vidas.
Un gran ejemplo es la incursión en interpretación de imágenes médicas, la IA puede detectar indicios de enfermedades en etapas tempranas, lo que significa que la IA podría emitir conclusiones y posteriores diagnósticos a través del análisis de patrones y comportamientos con información almacenada, proporcionando a los médicos una herramienta valiosa para anticipación de tratamientos", señaló el experto.
Además, detalla que en analítica hay tres fases que convergen dentro del esquema de uso de IA en la medicina y son:
- Fase descriptiva: Se describen contextos como identificación de células, tejidos, otros, facilitando la comprensión del médico y mejorando la detención temprana.
- Fase predictiva: IA realiza predicciones sobre el desarrollo de una enfermedad identificando patrones que muestra la posibilidad de algún padecimiento, lo cual es importante para la prevención.
- Fase prescriptiva: no solo se predice posibles enfermedades, sino que también se pueden sugerir cursos de acción para su tratamiento, permitiendo la toma de decisiones con base en datos.
"Esta integración de las fases brindaría a cualquier equipo de médicos una herramienta poderosa que ayudaría a aliviar la carga de trabajo e incidir en la precisión del diagnóstico y tratamiento, a futuro podemos ver aplicaciones en escenarios de cáncer o enfermedades aún más complejas", agregó Sánchez Ramírez.
Compra de medicamentos y listas de espera
Por su parte, Carlos Fernández, CEO de Prides, explica que han desarrollado soluciones para la optimización de compras de medicamentos.
"Un país centroamericano nos ha pedido que les ayudemos a mejorar un problema que todos los sistemas de seguridad social y de salud del mundo tienen y que es comprar medicamentos, hacerlo bien y a tiempo, este es un proceso multifactorial en el que muchas cosas afectan el resultado final, el pronóstico por consiguiente de cuándo, cuánto y para quién comprar normalmente es muy complejo, las inversiones de los países en medicamentos son del orden de los cientos de millones de dólares, por consiguiente los errores se pagan muy caros y los medicamentos que se compran de más se vencen, se destruyen y los que no se compran tienen impacto en la salud de la población.
Hemos hecho un modelo de IA para mejorar el pronóstico del consumo de medicamentos, en el que los ingresos son los consumos históricos, en este caso estamos hablando de decenas de millones de registros de consumo de medicamentos en todo el país, lo hemos pasado por una red neuronal especializada y hemos obtenido un pronóstico de consumo por medicamento, establecimiento y para cada uno de los meses del 95% de precisión, eso lo que significa es que esa institución ahora tiene esa herramienta para pronosticar con mucho mayor rigor qué es lo que se debe comprar y cuándo, para aprovechar las economías de escala tan importantes en estas compras", detalló durante el V Foro de Telecomunicaciones organizado por Cámara de Infocomunicación y Tecnología (Infocom), en el marco de los 50 años de Cámara Costarricense – Norteamericana de Comercio (Amcham).
También dio a conocer alternativas que están planteando para reducir las listas de espera en sistema de seguridad social pública.
"Otro ejemplo que también tiene que ver con salud a nivel país es el de las listas de espera, no solo en Costa Rica, sino en todos los países que las listas de espera son un problema eterno que al igual que en el caso de los medicamentos, para poder gestionar estas listas de pacientes normalmente son multifactoriales.
Así que la optimización en la gestión es algo complejo donde se requiere ayuda de la IA, la que hemos seleccionado para resolver este problema concreto es muy nueva, se conocen como redes neuronales genéticas y se les llama así porque en ellas se aprovecha todo el conocimiento que la genética, la evolución ha creado en el mundo; se empieza con una población inicial de soluciones para la gestión de las listas de espera, esa población se evalúa, de esa evaluación se seleccionan los que mejor resuelven el problema que le hemos planteado, luego se cruzan las soluciones, las nuevas características van mutando y se evalúan nuevamente para ver si esas mutaciones contribuyen o no a la optimización en forma mejor a la solución, finalmente se reemplazan las soluciones originales y se vuelve otra vez a repetir el ciclo hasta que se obtiene una gestión de lista de espera más eficiente", detalló el especialista.
