7 aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de la salud

La industria de la salud es una industria esencial que ofrece atención a millones de ciudadanos y, al mismo tiempo, contribuye a la economía local. La inteligencia artificial está beneficiando a la industria de la salud de muchas maneras. La tecnología de la información está revolucionando la industria de la salud al brindar una mano amiga. Como sabemos, la IA es el desarrollo de sistemas informáticos que son capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estos implican tareas pesadas como la toma de decisiones, la resolución de problemas complejos, la detección de objetos y mucho más. Los beneficios de las tecnologías, como un mayor nivel de precisión y un alto nivel de computación, que los humanos tardan días en resolver manualmente, se están implementando en el negocio de la atención médica para mejorar los servicios y mantener los datos organizados.

El aprendizaje automático es una aplicación de IA que ha impactado en varios dominios, incluidos el marketing, las finanzas, la industria del juego e incluso las artes musicales. Sin embargo, el mayor impacto de la inteligencia artificial está en el campo de la industria de la salud. Según un informe de PwC, la IA contribuirá con $15,7 billones adicionales a la economía mundial para 2030, mientras que el mayor impacto se estima en la industria de la salud.

Causas del crecimiento repentino de la IA en el cuidado de la salud

Reduzcamos la razón detrás del repentino crecimiento y la aplicación de Machine Learning en la industria de la salud. Hay dos puntos principales que han hecho que la IA tenga tanto impacto en el campo de la atención médica.

• Alta disponibilidad de datos médicos: con la disponibilidad de datos, la implementación de inteligencia artificial se vuelve mucho más fácil. La IA se basa en tecnologías como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático que requieren toneladas y toneladas de datos. Por lo tanto, se vuelve más fácil para la industria de la salud rastrear el registro de su empresa mediante una configuración de datos debidamente organizada.
• Desarrollo de algoritmos complejos: la introducción de algoritmos complejos condujo al desarrollo del aprendizaje automático en la industria de la salud. En particular, los datos médicos tienen un carácter dimensional muy alto, los datos son muy amplios, tienen miles y miles de atributos, el aprendizaje automático desempeñó un papel importante en la industria de la salud a través de la característica de resolución de problemas complejos.

Aplicaciones del Machine Learning en el Sector Sanitario

El creciente número de aplicaciones de aprendizaje automático en el cuidado de la salud permite que las industrias de atención médica administren sus datos y mejoren sus servicios de manera efectiva. Veamos un par de aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de la salud.  

1. Gestión de datos médicos

El aprendizaje automático en realidad está haciendo avanzar la industria del cuidado de la salud al implementar tecnología cognitiva para descifrar una gran cantidad de registros médicos y también para realizar cualquier diagnóstico de poder. El aprendizaje automático ayuda a predecir la intención de un usuario. La implementación del aprendizaje automático en el flujo de trabajo de una organización puede desarrollar una experiencia de usuario personalizada que le permita a la empresa tomar mejores decisiones y mejores acciones que mejoren la experiencia del cliente, lo que beneficia a la organización. Por lo tanto, el aprendizaje automático ayuda a almacenar, recopilar y reformar datos.

2. Ayuda en el Diagnóstico Médico

Según Global Market Insights, las imágenes médicas y el diagnóstico impulsados ​​por IA deberían experimentar un crecimiento de más del 40 % para superar los $2500 millones para 2024. Con la ayuda del aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo, la IA está revolucionando el campo del diagnóstico por imágenes en la medicina. La principal aplicación de la IA en el diagnóstico médico son las resonancias magnéticas. AI se ha hecho cargo del análisis complejo de las resonancias magnéticas y lo ha convertido en un proceso mucho más simple.

3. Detección de enfermedades en una etapa más temprana

El aprendizaje automático desempeñó un papel muy importante en las primeras predicciones de afecciones médicas como ataques cardíacos y diabetes. Hay muchos dispositivos portátiles basados ​​en IA que se están desarrollando para monitorear la salud de una persona y mostrar cualquier advertencia cuando los dispositivos observan algo inusual o poco probable. Por ejemplo: – Reloj Fitbit y Apple. Estos dispositivos controlan la frecuencia cardíaca, el ciclo de sueño, la frecuencia respiratoria, el nivel de actividad, la presión arterial, etc. de una persona. Lleva el registro de estas medidas 24×7.  

4. Machine Learning en Asistencia Médica

Como motor para los asistentes médicos ha crecido, el desarrollo de enfermeras virtuales basadas en inteligencia artificial ha aumentado según una encuesta reciente, los asistentes de enfermería virtuales corresponden a un máximo de 20 mil millones de dólares estadounidenses para 2027. Una enfermera virtual ayuda a monitorear las condiciones de los pacientes y seguimiento con el tratamiento entre las visitas al médico.

5. Aprendizaje automático en la toma de decisiones

La IA ha desempeñado un papel muy importante en la toma de decisiones no solo en el campo de la atención médica, sino que también ha mejorado las empresas al estudiar las necesidades de los clientes y evaluar cualquier riesgo potencial que pueda enfrentar una empresa. Un poderoso caso de uso de la inteligencia artificial en la toma de decisiones es el uso de robots quirúrgicos que pueden minimizar los errores y cualquier variación y eventualmente ayudarán a aumentar la eficiencia de sus cirujanos. Ayudan a implementar cirugías complejas con mayor flexibilidad y control que cualquier otro enfoque.  

6. Medicina personalizada

El análisis predictivo de Machine learning puede ayudar a los usuarios a obtener un trato personalizado. Generalmente, las enfermeras están obligadas a elegir entre un conjunto específico de diagnósticos o predecir el riesgo para el paciente utilizando una fórmula fija basada en la historia y la información genética disponible. Mientras que el aprendizaje automático en medicina predice los datos del paciente mediante el análisis del historial médico para generar múltiples opciones de tratamiento. Debido a que estos tratamientos se basan en los datos del usuario, es más probable que se adapten al paciente y sean más personalizados.  

7. Ayuda a analizar los errores en las recetas

El aprendizaje automático también puede detectar y analizar los errores en las recetas. La inteligencia puede inspeccionar los registros de salud del paciente con las recetas dadas para encontrar y corregir los posibles errores en la medicación.

Conclusión: en las industrias del cuidado de la salud, la inteligencia de varios modelos de ciencia de datos, sin ninguna inteligencia humana, puede proporcionar resultados precisos y eficientes en poco tiempo. Los modelos de aprendizaje automático ayudan a los sectores de la salud de muchas maneras, estableciendo sugerencias precisas y eficientes o reduciendo las tareas manuales de los profesionales de la salud, lo que les permite enfocarse en el área de investigación y mejorar su desempeño en casos urgentes.