Inteligencia artificial en medicina

La inteligencia artificial en la medicina es un campo cada vez mayor de investigación y desarrollo. Hay muchas maneras diferentes en que la IA puede ayudar a mejorar la calidad de la atención médica. Sin embargo, hay algunos conceptos erróneos sobre cómo se puede usar y cómo se puede regular. Este artículo analiza algunas de estas preocupaciones y proporciona algunas respuestas.

Conceptos erróneos comunes

La inteligencia artificial (IA) se está volviendo cada vez más importante para la atención médica. Promete mejorar las tareas de percepción y entregar hallazgos relevantes a los sistemas de salud. Sin embargo, el impacto de AIS en la industria de la salud está lejos de ser un hecho. Para maximizar sus beneficios, debe emplearse para el propósito correcto.

Uno de los mayores desafíos en el uso de IA en el espacio de la salud es la cultura. Existe una percepción errónea persistente de que las computadoras son superiores a los humanos en ciertas áreas. A pesar de este mito, hay varias formas en que las máquinas pueden mejorar la experiencia humana.

El primer y más obvio ejemplo es el aprendizaje automático, que ayuda a las compañías de atención médica a prevenir enfermedades. Las aplicaciones de aprendizaje automático también predicen la respuesta del paciente a los tratamientos de medicamentos. El uso de IA de esta manera reduce las cargas administrativas en los médicos.

Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

Direcciones futuras

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la industria farmacéutica, permitiendo a los investigadores y tecnólogos comprender, diagnosticar y tratar mejor las anormalidades biológicas complejas como el cáncer. Usando la IA, los investigadores pueden desarrollar modelos predictivos, personalizar los regímenes de tratamiento y mejorar los resultados clínicos.

Usando datos, los sistemas de IA pueden aprender a reconocer anormalidades en imágenes médicas e identificar diagnósticos diferenciales. Esto permite a los patólogos mejorar las tasas de error de casos y garantiza que obtengan un mejor diagnóstico.

La IA también puede ayudar a encontrar biomarcadores que diferencien benignos de los nódulos malignos. Estos permitirán a los patólogos adaptar los planes de tratamiento a las necesidades particulares de los pacientes individuales.

La secuenciación habilitada para AI tiene la capacidad de ofrecer soporte de decisiones en tiempo real, así como facilitar la interacción mejorada con EHRS. Además, se pueden utilizar radiomics y otras tecnologías de diagnóstico para ayudar con la toma de decisiones.

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Reembolso de participantes de IA

La aparición de plataformas habilitadas para AI y programas de apoyo al paciente (PSP) transformará la relación entre biofarma y pacientes. Estas herramientas ayudarán a los proveedores a tomar decisiones más informadas y ayudarán a garantizar la seguridad de las interacciones farmacéuticas del paciente. También capacitarán a los pacientes para participar en el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, requerirán soluciones flexibles y deberán desarrollarse junto con el usuario final.

Si bien la adopción de IA en medicina aún está en su infancia, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos ha eliminado más de 200 dispositivos para su uso en el entorno clínico. Esto incluye una variedad de herramientas de diagnóstico basadas en inteligencia artificial.

Aunque la mayoría de las solicitudes de diagnóstico basadas en IA aún no han sido aprobadas para el pago, algunos pagadores comerciales han comenzado a reembolsar ciertas solicitudes de IA por uso. Se espera que estas nuevas soluciones basadas en IA sean más rentables y pueden ser especialmente atractivas en los mercados de un solo pagador.

Regulación de participantes de IA

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología poderosa que tiene el potencial de transformar las ciencias de la vida y la medicina. Sin embargo, también plantea desafíos regulatorios que los formuladores de políticas y los reguladores deben abordar. Estos incluyen la seguridad de los dispositivos médicos basados en IA y la determinación de cuándo y cómo usar la IA. La regulación de la IA es un paso crítico para permitir el rápido crecimiento de las aplicaciones de IA, al tiempo que garantiza que la salud del paciente esté protegida.

Inteligencia artificial de Allianz

La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) tiene la tarea de regular los productos médicos basados en IA. Ha iniciado nuevos enfoques regulatorios para acelerar el desarrollo y la aprobación del producto.

Están surgiendo nuevos jugadores y tecnologías innovadoras en el campo de la IA médica. Para abordar estos desafíos, la ICMRA ha publicado recomendaciones sobre cómo las autoridades reguladoras pueden adaptarse al panorama de atención médica cambiante.

Compartir datos entre organizaciones de atención médica

Por ejemplo, en el pasado, los médicos y los hospitales mantuvieron sus registros en un solo lugar. Hoy, más proveedores de salud y aseguradoras están interactuando. Esto ha mejorado la precisión de la recopilación de datos médicos. Sin embargo, la calidad de los datos no es uniforme.

El uso de datos de múltiples fuentes requiere una evaluación cuidadosa de su valor, así como sus implicaciones éticas. También es necesario crear una representación unificada de los datos.

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