El Machine Learning, permite a los profesionales de la salud exprimir los datos disponibles, para hacer predicciones en una variedad de áreas (clínicas, operaciones, finanzas, etc.). Con las nuevas capacidades que aporta a la administración y a la atención sanitaria, beneficiará a todo el sector sanitario en su conjunto.
En los próximos años, se estima que los usos del big data y Machine Learning en farmacia y medicina podrían generar un valor de hasta 100 mil millones de dólares al año. Esta estimación se basa en la mejora de la toma de decisiones, la optimización de procesos y en una mayor eficiencia en la investigación y los ensayos clínicos. Por estas razones, entre otras, no es de extrañar que esta innovación se esté moviendo a gran velocidad en las principales multinacionales tecnológicas, que están haciendo un gran esfuerzo para alcanzar determinados objetivos médicos.
Mejora de la identificación y diagnóstico de enfermedades
Mejorar la eficiencia y la precisión de los diagnósticos es uno de los principales objetivos del Machine Learning. Una asociación entre IBM Watson Health y Quest Diagnostics, se centra en un área de gran relevancia como es la identificación y el tratamiento del cáncer. El proyecto, incluye mejoras en la medicina de precisión mediante la integración de la computación cognitiva y la secuenciación genómica de tumores.
La identificación temprana de la enfermedad de Alzheimer también se está mejorando con aplicaciones de inteligencia artificial. Hoy en día, robots habilitados para IA pueden diagnosticar a un paciente con Alzheimer en menos de un minuto en función de sus patrones de habla y voz. Mientras que para un médico puede ser más difícil detectar esos signos, los sistemas de IA son objetivos y cuantificables en su análisis, contribuyendo a un nivel de precisión del 82 por ciento.
Atención personalizada
A través de la combinación de datos de atención médica individuales y análisis predictivos, se pueden implementar tratamientos personalizados y eficaces en los procedimientos de atención médica. Por ejemplo, los especialistas en adicciones, que ayudan a los pacientes a cambiar comportamientos poco saludables, pueden beneficiarse de aplicaciones de Machine Learning como Somatix. En el caso de personas que intentan dejar de fumar, esta tecnología utiliza el reconocimiento de gestos de mano a boca para ayudar a las personas a entender o mejorar su comportamiento y formular el mejor método de tratamiento basado en sus acciones.
Registros de salud más inteligentes
Una mejor atención médica comienza con un buen registro de datos. El uso de tecnologías basadas en Machine Learning ha permitido reinventar la clasificación de documentos, avanzando en el proceso de recopilación y organización de registros individuales de pacientes. Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje avanzados que analizan datos, es posible mejorar enormemente la organización de documentos, contribuyendo a una mayor eficiencia.
La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres también está ayudando en los esfuerzos de digitalizar registros. Mediante la transformación de escritura a mano en caracteres digitalizados, los registros antiguos se pueden restaurar y combinar en un historial del paciente mucho más preciso.
Predicciones inteligentes
Anticiparse a cuándo puede ocurrir una epidemia u otra alarma sanitaria, puede dar a los profesionales la capacidad de aplicar una mejor solución. Utilizando la tecnología Machine Learning y la IA, los datos recopilados de satélites, la información histórica de la web, la temperatura, la precipitación media mensual y otros datos, pueden proporcionar información muy útil. Las máquinas vectoriales de apoyo y las redes neuronales artificiales, en combinación con estos datos, se han utilizado ya a predecir brotes de malaria. En el futuro, a medida que la tecnología siga mejorando, estas capacidades serán vitales para el bienestar de nuestra población.
Aunque ya se advierten muchas mejoras y avances en este tema, aún queda mucho camino por recorrer. Por cada logro que esta herramienta ha alcanzado, hay visiones más grandes e innovadoras pronosticadas para el futuro. La optimización del estándar de atención al paciente, la generación de mayores ingresos y la disminución de errores, está en marcha en la atención sanitaria con el Machine Learning … y estamos empezando.
¿Qué beneficios crees que son los más importantes del Machine Learning?
Desde OK Doctor te invitamos a que nos comentes tu experiencia con esta tecnología para que entre todos podamos avanzar para mejorar sus aplicaciones.