La inteligencia artificial generativa (IA generativa) se ha convertido en una herramienta cada vez más popular en el sector de la salud. En paralelo al enorme protagonismo que el ChatGPT ha adquirido en los últimos meses, las distintas empresas que han aprovechado para desarrollar servicios para healthcare están ganando peso y relevancia.
En Estados Unidos, cuna de la evolución de la IA, startups del sector sanitario están utilizando la IA generativa para mejorar la eficiencia y la precisión en la atención médica, aunque todavía hay retos importantes que superar antes de que se pueda aplicar de manera efectiva en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
En este artículo, recabamos los principales avances recogidos por el Wall Street Journal en un reciente informe sobre la inteligencia artificial en el sector del healthcare así como los avances de la IA en el sector dental.
Aplicaciones actuales de la IA generativa en el sector de la salud
El Wall Street Journal menciona a Abridge AI y Syntegra, dos startups americanas que están aplicando la IA generativa de manera efectiva en el sector de la salud.
Abridge AI ayuda a los médicos a escribir notas después de ver a sus pacientes, lo que les permite ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia en la atención médica, mientras que Syntegra utiliza la IA generativa para crear copias realistas de los datos de los pacientes para la investigación médica, lo que ayuda a acelerar el proceso de investigación y desarrollo de nuevos tratamientos.
Otro ejemplo de la aplicación de la IA generativa en la atención médica es la mejora de la eficiencia operativa en hospitales. No en vano, la tecnología de IA generativa puede ayudar a los hospitales a optimizar sus procesos, desde la programación de citas hasta la gestión de la atención al paciente.
Según Jeff Cribbs, analista de tecnología de la atención médica en la firma de investigación y consultoría de mercado Gartner Inc., “la documentación asistida y los datos sintéticos son considerados de menor riesgo en términos de aplicar la IA generativa en la atención médica”, ya que tienen un impacto menos directo en los pacientes. Sin embargo, esta tecnología tiene un gran potencial para cambiar la forma en que se diagnostican y tratan las enfermedades.
Por ejemplo, se cree que la IA puede ayudar enormemente en el diagnóstico médico, ya que puede examinar grandes cantidades de literatura y datos médicos. Otra startup con sede en Palo Alto, California, llamada Atropos Health Inc., fundada en 2019, está utilizando una forma diferente de IA para ayudar a los médicos a responder preguntas clínicas.
“Las aplicaciones de la IA generativa, como ChatGPT, no son idóneas actualmente para ayudar a los médicos a tratar pacientes, ya que se basan en la literatura médica y popular existente para responder preguntas clínicas y, por lo tanto, no son precisas”, comenta el Dr. Brigham Hyde, cofundador y CEO de Atropos.
En cambio, Atropos utiliza millones de registros de pacientes anonimizados de fuentes como registros de pacientes basados en la nube de proveedores de atención médica para producir investigaciones observacionales. Los resultados son revisados por el director médico de la startup antes de ser compartidos con los médicos.
Retos futuros de la IA generativa en el sector de la salud
Aunque se espera que la tecnología de IA generativa tenga un gran potencial en el sector de la salud, todavía hay retos importantes que superar antes de que se pueda aplicar de manera efectiva en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Uno de los mayores desafíos es la validación y la precisión de los datos. Los expertos en salud son cautelosos sobre el uso de la IA generativa para el diagnóstico y tratamiento directo de pacientes debido a su tendencia a «alucinar» o inventar respuestas cuando no tienen suficiente información. Por lo tanto, la validación y la precisión de los datos son fundamentales para garantizar que la IA generativa se pueda utilizar de manera efectiva en el sector de la salud.
Otro desafío importante es el tiempo que llevará desarrollar aplicaciones de IA generativa para el diagnóstico y tratamiento directo de pacientes. Actualmente, las aplicaciones de la IA generativa para el diagnóstico y tratamiento directo de pacientes quedan todavía muy lejos.
Los expertos están trabajando para determinar las mejores aplicaciones de la IA generativa en la atención médica, pero todavía hay mucho trabajo por hacer antes de que pueda ser utilizada de manera efectiva en la atención al paciente.
La IA generativa en el sector odontológico
¿Y qué pasa en el mundo de los dentistas? La mayoría de las aplicaciones de IA en odontología se utilizan para el diagnóstico basado en imágenes radiográficas u ópticas, mientras que otras tareas no son tan aplicables debido a las limitaciones de disponibilidad y uniformidad de datos, y la capacidad computacional para manejar datos 3D.
En el sector odontológico, la IA generativa tiene el potencial de mejorar la precisión y eficiencia en el diagnóstico y tratamiento dental. Se vienen utilizando algoritmos de IA generativa para crear modelos dentales virtuales precisos y detallados a partir de imágenes de rayos X o escaneos 3D, lo que puede ayudar a los odontólogos a planificar y ejecutar tratamientos con mayor precisión.
En este reciente estudio de la revista Frontiers in Dental Medicine, se recogen todos los usos que en las últimas dos décadas han tenido estas iniciativas en el sector dental, con sus distintas aplicaciones en periodoncia, ortodoncia, maxilofacial…
Vale la pena bucear por el informe.
Una cosa parece clara: el aprendizaje automático de la IA puede ser una herramienta valiosa para ayudar a los profesionales dentales en múltiples etapas de los casos clínicos, pero se debe tener en cuenta que la toma de decisiones basada en la evidencia y el know-how de los propios profesionales de la odontología sigue siendo el estándar de oro. Se vienen meses y años en los que tocará estar muy encima para ver de qué manera modifica y evoluciona la IA nuestro sector.
