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La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria de la salud de varias maneras, desde mejorar el diagnóstico y el tratamiento hasta mejorar la experiencia del paciente y reducir los costos. Una de las ramas más prometedoras e innovadoras de la IA es la IA generativa. 

La IA generativa utiliza modelos de aprendizaje profundo, como redes generativas adversarias (GAN) o modelos de lenguaje grande (LLM), para aprender de una gran cantidad de datos y producir resultados realistas y diversos.

Según un informe de Market.us, el tamaño del mercado mundial de Gen-IA en el sector sanitario se valoró en 1.2 millones de dólares en 2022 y se espera que alcance los 8.9 millones de dólares en 2032, creciendo a una tasa compuesta anual del 22.7% durante el período previsto. 

Dado el amplio enfoque, esta tecnología emergente tiene un enorme potencial para revolucionar la atención médica de maneras sin precedentes, pero también plantea algunos desafíos y riesgos que deben abordarse.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA generativa en la atención sanitaria?

La IA generativa tiene muchas aplicaciones potenciales en la atención sanitaria, como por ejemplo:

• Aumento de datos: Las empresas pueden crear datos sintéticos que puedan aumentar los datos existentes y mejorar el rendimiento y la precisión de otros modelos de IA. Por ejemplo, crear imágenes médicas sintéticas que puedan ayudar a entrenar modelos de diagnóstico o predictivos con más datos y diversidad. 

La empresa estadounidense de atención médica CloudMedX es una plataforma informática que mejora los resultados de los pacientes mediante análisis predictivos. Utiliza IA para recopilar datos y crear imágenes holísticas de individuos y comunidades. Su plataforma de datos única y unificada tiene funciones operativas, clínicas y financieras, lo que significa que los proveedores de atención médica pueden encontrar todo lo que necesitan en un solo lugar. 

Los modelos predictivos de atención sanitaria de la empresa pueden predecir la progresión de la enfermedad y determinar las probabilidades de que los pacientes puedan tener complicaciones al procesar datos médicos y proporcionar puntuaciones de evaluación de riesgos. 

• Privacidad de datos: Utilizando IA generativa, las empresas de atención médica pueden crear datos anonimizados para proteger la privacidad y seguridad de los pacientes y proveedores. Por ejemplo, los registros sintéticos de pacientes se pueden utilizar para investigaciones o análisis sin revelar las identidades reales de los pacientes ni información confidencial.

• Generación de datos: Podemos crear nuevos datos o contenido que puedan proporcionar información o soluciones para problemas de atención médica. Por ejemplo, la startup Persado, con sede en EE. UU., utiliza IA generativa para crear contenido personalizado y persuasivo para la comunicación y la participación en la atención médica. Sus soluciones digitales, Plataforma de IA de motivación Persad PerScribed y Persado han ayudado a empresas de atención médica, aseguradoras y clínicas minoristas a realizar campañas efectivas. 

• Mejora de datos: La IA generativa puede mejorar los datos o el contenido existentes agregando más detalles o calidad. Por ejemplo, la tecnología puede ayudar a responder mejor a las consultas de los pacientes. Google DeepMind ha desarrollado MedPaLM, un modelo de lenguaje grande (LLM) entrenado en conjuntos de datos médicos que puede responder a consultas de atención médica. 

Nuance Communications, un proveedor de tecnología de IA conversacional avanzada para documentación clínica ambiental y soporte de decisiones a través de biometría de voz; y hardware especializado de detección ambiental, aprovecha Chat GPT de Open AI para mejorar las respuestas de los clientes y gestionar las tareas administrativas. 

• Síntesis de datos: La IA generativa puede sintetizar diferentes datos o tipos de contenido para crear un resultado completo y coherente. Empresa basada en IA Cebra medica vision ha desarrollado más de 11 algoritmos para ayudar a los profesionales médicos a detectar mejor las enfermedades. Su herramienta HealthMammo se basa en más de 350,000 informes de mamografías y detecta el cáncer con una tasa de éxito del 92 % en comparación con el 87 % entre los radiólogos.

¿Cuáles son los desafíos y riesgos de la IA generativa en la atención sanitaria?

La IA generativa sigue siendo una tecnología en evolución que enfrenta algunos desafíos y riesgos, tales como:

• Calidad y fiabilidad: La IA generativa puede producir resultados inexactos o poco realistas que pueden engañar o dañar a los usuarios. Por ejemplo, puede generar información médica falsa que puede afectar el diagnóstico o las decisiones de tratamiento o generar imágenes médicas falsas que pueden violar estándares éticos.

• Regulación y gobernanza: Puede que falten reglas o directrices claras para su desarrollo y uso en la atención sanitaria. Por ejemplo, puede haber dudas sobre la rendición de cuentas, la transparencia, la explicabilidad, la equidad y la seguridad en los entornos de atención médica.

• Ética y confianza: Dada la falta de contacto humano, la IA generativa puede plantear problemas éticos y sociales que pueden afectar la confianza y la aceptación de los usuarios. Los productos digitales que crea pueden generar contenido dañino u ofensivo que afecte la salud pública en el peor de los casos.

Conclusión

La IA generativa es un ecosistema de herramientas en rápida evolución que encierra una enorme promesa para la atención sanitaria. Puede abordar algunos desafíos de atención médica, como pandemias, enfermedades crónicas, escasez de personal y cargas administrativas. Sin embargo, la tecnología también conlleva sus propios desafíos y riesgos que deben considerarse y gestionarse cuidadosamente. Por lo tanto, es esencial desarrollar sistemas de IA generativa confiables y responsables que puedan beneficiar la atención médica sin comprometer su calidad e integridad.

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