¿Cómo está cambiando la ciencia de datos la industria de la salud?

La industria de la salud es una de las industrias más importantes. Después de todo, la salud es vital para nuestra calidad de vida e incluso para nuestra supervivencia. Y es por eso que la integración de la ciencia de datos y la inteligencia artificial en la industria de la salud es tan importante. Esta combinación puede aportar mucho a la humanidad, desde crear nuevos medicamentos hasta incluso encontrar curas para muchas enfermedades. La ciencia de datos está cambiando la industria de la salud de muchas maneras al mejorar el análisis de imágenes médicas, proporcionar medicamentos predictivos, crear una base de datos global de registros médicos, etc.  

¡Y eso es solo el comienzo! Quién sabe a dónde puede conducir esta integración de la ciencia de datos y la atención médica en el futuro. Entonces, veamos cómo se implementan todos estos métodos en el cuidado de la salud utilizando Data Science, ya que sin duda requerían científicos altamente calificados que tuvieran un conocimiento detallado tanto de biología como de tecnología.

1. Análisis de imágenes médicas

El análisis de imágenes es una parte muy importante de la asistencia sanitaria. Esto puede incluir tomas de imágenes usando una resonancia magnética, rayos X, mamografía, tomografías computarizadas , etc. Por lo general, hay profesionales de la salud capacitados que leen estas imágenes y descubren si hay algo fuera de lo común usando las diferencias en resolución, modalidad, tono, dimensiones, etc. de estas imágenes. Sin embargo, los algoritmos basados ​​en el aprendizaje profundo se pueden usar para analizar datos que consisten en millones de estas imágenes y encontrar mejores formas de diagnosticarlas. Estos pueden reducir el error humano en la detección de tumores, delineación de órganos, estenosis arterial, etc. y también brindan resultados mucho más rápidos, lo que puede ser la diferencia entre la vida y la muerte. Por ejemplo, una empresa con sede en Amsterdam llamada Aidenceha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede ayudar a los radiólogos a detectar, cuantificar e informar las lesiones pulmonares de las tomografías computarizadas para que se pueda realizar un tratamiento efectivo lo antes posible.

2. Genética y Genómica

Comprender mejor nuestros genes podría ser un camino para comprender mejor las enfermedades y también cómo diagnosticarlas y curarlas en las personas. Por lo tanto, combinar la ciencia de datos con la investigación del ADN permite a los científicos comprender mejor cómo la salud y el bienestar individuales están vinculados a nuestros genes y cuál es la relación entre el ADN, las enfermedades y las sustancias químicas para tratarlas. La ciencia de datos permite a los científicos recopilar y analizar datos de problemas genéticos que ocurren en individuos en respuesta a enfermedades y medicamentos y cómo manejarlos mejor. Genómica profundaes una empresa que utiliza inteligencia artificial, ciencia de datos y biología para evaluar los efectos de diversos fármacos sobre los biomarcadores de enfermedades en biología celular a nivel de ADN y ARN para que puedan obtener fármacos con el máximo beneficio.

3. Creación de fármacos

El proceso de creación de nuevos medicamentos requiere mucho tiempo de prueba y error hasta que esos medicamentos se consideran lo suficientemente adecuados para su lanzamiento al público. En los EE. UU., puede tomar alrededor de 12 años obtener la aprobación de un medicamento por parte de la FDA. Sin embargo, la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden acortar significativamente este proceso para que los mejores medicamentos estén disponibles gratuitamente en el mercado lo antes posible. La idea es que los algoritmos de ML puedan predecir cómo se comportarán los medicamentos en el cuerpo utilizando modelos matemáticos y simulaciones con una precisión lo suficientemente alta como para que no sea necesario realizar todos los experimentos en un laboratorio real. Los algoritmos de inteligencia artificial también pueden probar sintéticamente compuestos químicos contra los datos de todos los tipos de células posibles, mutaciones genéticas, etc., lo que proporcionaría una imagen más clara que nunca posible utilizando experimentos de valor real.

4. Asistencia Virtual para Pacientes

Hay muchos pacientes en la industria de la salud y no suficientes profesionales de la salud. Además, muchos pacientes tienen dolencias muy graves y solo necesitan algo de apoyo. Esto se puede hacer utilizando aplicaciones móviles impulsadas por ciencia de datos e inteligencia artificial que generalmente usan chatbots para brindar un servicio personalizado a los pacientes. Estos chatbots pueden proporcionar un diagnóstico básico para síntomas comunes utilizando una red de datos que vincula los síntomas con las causas, responder preguntas comunes, crear una cita con un médico para casos más graves y también recordar a los pacientes que tomen sus medicamentos a tiempo. Esto reducirá la presión sobre los médicos al resolver problemas comunes de los pacientes y también les permitirá concentrarse en casos que son realmente críticos y que necesitan apoyo urgente. Por ejemplo, Su.MDes una aplicación médica popular que brinda consejos de bienestar, detalles y síntomas sobre muchas afecciones existentes y también la opción de ver a un médico eventualmente. Utiliza tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla para interactuar con los pacientes a nivel personal y brindar una mejor interactividad.

5. Medicación predictiva para pacientes

La ciencia de datos y la inteligencia artificial se pueden utilizar para crear medicamentos o tratamientos predictivos para los pacientes. Esto significa que los algoritmos pueden usar varias formas de datos, como notas clínicas, datos de pacientes, tipos de síntomas, hábitos, enfermedades, antecedentes comunes, etc. y tratar de encontrar cuál es el problema según los síntomas o cuál debe ser la respuesta precisa. . La predicción de los resultados individuales para la intervención rápidao la aplicación PRIORI es un excelente ejemplo de esto. Puede predecir los cambios de humor en pacientes con trastorno bipolar para que puedan manejarse en consecuencia. Esto es posible porque uno de los signos de futuros cambios de humor es un cambio en los patrones del habla del paciente. Así, PRIORI puede reconocer los cambios en los patrones del habla a medida que ocurren y advertir a los pacientes con trastorno bipolar ya sus familias que está a punto de ocurrir un cambio de humor. Esto se puede hacer usando una alerta de voz en la aplicación que dice «Tal vez debería hablar con su médico pronto».

6. Gestión de datos de pacientes

Las técnicas modernas de ciencia de datos pueden crear registros completos de datos de pacientes a los que pueden acceder los profesionales médicos para comprender todo el historial médico de un paciente. Luego, varios algoritmos de aprendizaje automático podrán utilizar esta enorme cantidad de datos de pacientes para ayudar a diagnosticar enfermedades comparándolas con pacientes que muestran síntomas similares. Una tecnología que ya hace uso de esto es CancerLinQ . Utiliza análisis de big data para recopilar datos de pacientes anónimos de todo Estados Unidos para que todos puedan aprender las mejores prácticas uniformes. Esto permite que diferentes clínicas de cáncer comparen sus tratamientos con todos los demás y realicen mejoras cuando sea necesario. CancerLinQ también proporciona estos datos a los investigadores para que puedan trabajar en la erradicación permanente del cáncer.

Es muy importante señalar que estas no son las únicas formas en que la ciencia de datos está cambiando la industria de la salud. La ciencia de datos y el aprendizaje automático se utilizan en oncología para entrenar algoritmos que pueden identificar tejido canceroso a nivel microscópico con la misma precisión que los médicos capacitados. Además, estas tecnologías se pueden utilizar en Patología para diagnosticar diversas enfermedades mediante el análisis de fluidos corporales como la sangre y la orina. Varias enfermedades raras pueden manifestarse en características físicas y pueden identificarse en sus etapas prematuras mediante el análisis facial.en las fotos de los pacientes. Por lo tanto, la implementación a gran escala de la ciencia de datos y sus tecnologías relacionadas en la industria de la salud solo puede mejorar las capacidades de diagnóstico de los expertos médicos y, en última instancia, conducir a una mejora general en la calidad de la atención médica en todo el mundo.