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Costos de atención medica bajarían gracias a la inteligencia artificial

Las pruebas de detección de Covid-19 hechas por IA son hasta 60 veces más rapídas en la detección que las hechas por humanos. Por este motivo, 72% de los líderes del sector sanitario ya está realizando pruebas con inteligencia artificial.

La inteligencia artificial y la medicina están entrando en una etapa en que ambas se están cruzando y complementando de manera importante.

Los datos se están convirtiendo en el eje principal para la transformación de la industria de la salud, esto debido a que la expectativa de vida ha aumentado cinco años en los últimos 20 años. De acuerdo con Ariel Capone, Head of LifeSciences de Grupo Assa (gA), “en 50 años, esa expectativa de vida se triplicará para la gente mayor de 60 años, impactando de manera importante en el aumento de las enfermedades crónicas”.

En opinión de Capone, es en ese tipo de padecimientos en los que se deben de enfocar, “pues no solamente debemos mejorar la calidad de vida, también los presupuestos de salud, incluyendo al área de tecnología.” El ejecutivo agregó que la innovación “es el gran motor de la industria de la salud, teniendo dos grandes puntos para lograr esta mejora: La experiencia del paciente, y la ética y la inteligencia artificial (IA).”

La experiencia del paciente es una deuda enorme que los sistemas de salud tienen con la gente, ya que “es gracias a ellos que se cambia la parte de la investigación y el desarrollo de los nuevos tratamientos”, dijo Capone.

El desafío que presentan la ética y la inteligencia artificial es uno de los más grandes que se tienen en el presente, para los cuales la agenda global todavía no tiene respuesta; enfrentarse a esto requiere nuevas formas de pensamiento, mismas que se deben formar en tiempos récord. “Los datos son la gran materia prima del siglo XXI y crecen de forma exponencial, pues la gente está hiperconectada, dejando huellas digítales por todos lados. Creo que el mundo análogo está sobre regulado y el digital está sub-regulado ¿Cómo podemos regular la privacidad de los datos sin limitar el progreso y la conectividad?” se pregunta Capone.

Pese a ello, el líder global de Ciencias de la Salud de gA asegura que en la empresa les gusta hablar de inteligencia aumentada, “que es mejor que la inteligencia humana, sin embargo, no la reemplaza.”

En el tema de experiencia del paciente, hay evidencia relevante que muestra la forma en que ésta ha mejorado, “me cuesta trabajo pensar en un ejemplo en el que no esté la tecnología”, reflexiona Ariel Capone, “yo las ubico así: lograr concentrar a los profesionales de la salud para hacerlos más asertivos, la detección temprana basada en algoritmo, presupuesto de salud y enfermedades crónicas.”

Un ejemplo de cómo la salud está siendo impactada de manera positiva por la tecnología, en especial por la inteligencia artificial, es cómo a través del reconocimiento facial se puede saber la gravedad de padecimientos como la psoriasis, enfermedad frecuente de la piel que acelera el ciclo de vida de las células cutáneas.

También se puede monitorear la salud de los pacientes mediante los wearables, gracias a ellos es posible medir los parámetros y cuándo van cambiando. “Ahora los pacientes serán quienes reciban la cita del médico. Éstas mejoras, usando estos gadgets, lo estamos pensando para la industria aseguradora y ayudará a beneficiar tanto a asegurados como a compañías”.

La “Encuesta de consumidores 2018 de Accenture sobre sanidad digital”, reveló que el 47% los encuestados usarían un médico virtual basado en inteligencia artificial que les ofreciera su servicio de salud.

Salud inteligente de cara al futuro

El papel de la inteligencia artificial en la salud será tan determinante que la Organización Mundial de la Salud (OMS) realizó en el 2018 la “Cumbre Mundial sobre el Buen Uso de la Inteligencia Artificial”, donde existía el plan estratégico 2018-2023, en el que se establecían tres objetivos estratégicos:

  • cobertura sanitaria universal para 1000 millones más de personas;
  • mejor protección frente a emergencias sanitarias para 1000 millones más de personas; y
  • mejor salud y bienestar para 1000 millones más de personas.

La OMS los llamó los objetivos de los “tres mil millones” y para poder alcanzarlos, las tecnologías serán vitales, por ejemplo, las historias clínicas electrónicas son esenciales para asegurar la continuidad asistencial. Y la inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante en la vigilancia de las enfermedades y en las defensas contra los brotes.

Frente a esta realidad, tanto la industria de la salud y como la de tecnología están obligados a repensar la manera de hacer más disruptivos los modelos de negocio. “Me gusta pensar en el “Amazon efffect”, dentro de poco tiempo Amazon podría ser de los grandes actores de la salud, impulsando su visión holística del negocio: reducción de costos, reemplazando a varios intermediarios, desplegando la fidelización y experiencia del cliente, haciendo leverage data, podrían generar un volumen inmenso de datos, aun no explotados, a favor del paciente”, comenta Ariel Capone.

Para esta generación de datos los asistentes virtuales pueden jugar un papel importante, “un dato no menor es que estos nuevos jugadores tienen la posibilidad de crear un nuevo segmento”, y aunque no es secreto, en estos negocios de plataforma todo esta en el uso que dan a la nube o plataforma. “El negocio es conseguir más (empresas como) AWS y generar más suscripciones de Amazon Prime” menciona el VP de gA. La estrategia es la misma: datos, sumados a tecnología, unidos a visión holística de la experiencia del cliente.

Existen oportunidades claras de utilizar la inteligencia artificial para que los servicios de salud sean más accesibles y eficaces. Al hacer que la recopilación y el manejo de datos sean más eficientes, la IA puede reducir los costos de la atención, haciendo que los servicios sean más asequibles para los pacientes.

Tanta esperanza existe en los datos que la misma OMS considera que la recopilación de más y mejor data posibilitará que los servicios se adapten a las necesidades de las personas, para que así se tengan mejores resultados sanitarios y mayor eficiencia en los sistemas de salud.

Esta misma inteligencia artificial podría ayudar a predecir de mejor manera eventos como la pandemia que sufrimos en este 2020, esto a partir de los datos que se van recopilando sistemáticamente.

Para Ariel Capone, el riesgo está en quedarse sin presupuesto para la investigación y desarrollo. “Todas las compañías siguen viendo con gran preocupación que queda mucho por hacer desde el punto de vista de eficiencias operativas, antes que el presupuesto para las áreas de desarrollo e investigación sea víctima de los recortes.”

Aun así, de acuerdo con el estudio “IA en el Sector Sanitario: Encuesta de Accenture a Directivos” realizada en el año 2018, un 72% de los líderes del sector sanitario ya está realizando pruebas con IA o tiene previsto adoptar esta tecnología en los próximos años.

Otra industria que está acelerando a la industria de la salud y farmacéutica es la biotecnológica, llevando a pensar en nuevas formas de llevar los negocios, mismos que van más allá de la parte clínica y llegan hasta la cadena de suministro.

Ariel Capone menciona que un ejemplo es la vacuna del Covid-19 y la atención que genera quién desarrollará primero la cura, “pero hay otra cosa que es menos visible en la que estamos trabajando, al anunciarse la vacuna ¿cómo se producirá en gran escala y cómo se distribuirá? Muchas empresas con las que estamos trabajando ya están fabricándola, pensando que la fase 3 de la vacuna les será favorable.”

Pero, a meses de que esa cura esté en el mercado, tecnologías como la inteligencia artificial serán una herramienta que puede seguir ayudando a prevenir más contagios. El instituto de investigación Damo Academy, perteneciente a Alibaba, desarrolló un algoritmo que puede identificar 20 nuevos casos de Covid-19 en 20 segundos, teniendo una precisión en la detección de hasta 96%, gracias a tomografías computarizadas y siendo hasta 60 veces más rápidas en la detección que las hechas por humanos.

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