L’anàlisi predictiu basat en tecnologies com la Intel·ligència Artificial (IA), Machine Learning (ML) i Deep Learning, són una realitat que s’estan introduint progressivament a les organitzacions sanitàries, si bé la incorporació del seu veritable potencial i impacte real al sector salut continua representant encara un repte.
La seva contribució a la millora de la gestió sanitària, optimitzant processos i recursos, reduint costos i permetent simular escenaris de futur per decidir la millor planificació possible, l’han convertit en una prioritat a l’entorn de la transformació digital sanitària (1).
Actualment, les aplicacions d’Intel·ligència Artificial en Sanitat són cada cop més habituals per a la informatització d’algunes activitats de diagnòstic per donar suport a les decisions dels metges.
La IA aplicada a la gran massa de dades produïdes per les empreses sanitàries ofereix enormes beneficis, com ara:
- Planificar polítiques de prevenció de salut predictives i personalitzades
- Anticipar les sol·licituds d’ajuda
- Millorar la precisió de la detecció de signes i símptomes clínics
- Ús automatitzat dels resultats d’anàlisi de laboratori
- Formular protocols o plans de tractament personalitzats
- Analitzar els resultats dels efectes secundaris de les teràpies
- Preveure les situacions d’emergència i calcular les taxes de readmissió als centres sanitaris
- Predir la propagació d’una malaltia i facilitar la coordinació dels equips assistencials
La IA ens permet, doncs, entrar en una nova era de diagnòstic extremadament precoç, mitjançant la investigació i la identificació de símptomes o predisposició a contraure una malaltia concreta (3). En aquest sentit, un grup de treball liderat per científics de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) i publicat a la revista Journal of Biomedical and Health Informatics ha aconseguit distingir amb gran precisió les persones amb Alzheimer en què el deteriorament cognitiu és estable i les persones en què progressarà cap a la malaltia. La nova tècnica, que utilitza mètodes d’intel·ligència artificial específics per al reconeixement d’imatges de ressonància magnètica, supera en eficàcia la resta de mètodes que es fan servir en l’actualitat (2).
També és possible estimar els costos d’hospitalització per malalties crítiques i fer un seguiment de l’impacte de possibles campanyes de prevenció. D’això se’n beneficien especialitats mèdiques com la cardiologia i la radiologia.
Cal destacar que el sector de la imatge diagnòstica està experimentant una profunda transformació i els avantatges de la Intel·ligència Artificial són i seran extremadament significatius.
Un altre camp d’aplicació és el de la cirurgia assistida per robot. Ja hi ha usos molt significatius que testimonien com la IA és capaç de millorar les tècniques que ja s’utilitzen des de fa uns quants anys en l’àmbit de la cirurgia robòtica, especialment en la microcirurgia.
Un altre àmbit en què la Intel·ligència Artificial pot fer una contribució molt important és la millora de l’atenció sanitària mitjançant la promoció de la medicina preventiva i la identificació de nous fàrmacs (3).
Bibliografia:
1-El rol de la Intel·ligència Artificial a la gestió sanitària – Observatori La gestió importa (lagestioimporta.cat)
2-Intel·ligència artificial per detectar l’Alzheimer (uoc.edu)
3-Intel·ligència Artificial en Sanitat: estat actual, riscos i aspectes ètics, perspectives de futur | Canal PRP (prpchannel.com)
Mª Josep Navarro Gómez
Cap de Suport a la Gestió
