Cómo el aprendizaje automático está redefiniendo la industria de la salud

La industria mundial de la salud está en auge. Según una investigación reciente, se espera que supere la marca de los 2 billones de dólares este año, a pesar de las débiles perspectivas económicas y las tensiones comerciales mundiales. Los seres humanos, en general, están viviendo vidas más largas y saludables.

Cada vez hay más conciencia sobre la donación de órganos en vida. Los robots se utilizan para extirpaciones de vesícula biliar, reemplazos de cadera y trasplantes de riñón. El diagnóstico precoz de los cánceres de piel con el mínimo error humano es una realidad. Las cirugías reconstructivas de seno han permitido que las sobrevivientes de cáncer de seno participen en la reconstrucción de sus glándulas.

Todos estos trabajos eran impensables hace sesenta años. Ahora es un momento emocionante para el sector de la atención médica mundial a medida que avanza en su viaje hacia el futuro.

Sin embargo, dado que es probable que la población mundial de 7700 millones alcance los 8500 millones para 2030, satisfacer las necesidades de salud podría ser un desafío. Ahí es donde los avances significativos en el aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a identificar los riesgos de infección, mejorar la precisión de los diagnósticos y diseñar planes de tratamiento personalizados.

fuente: Deloitte Insights – Perspectiva global de atención médica para 2020

En muchos casos, esta tecnología puede incluso mejorar la eficiencia del flujo de trabajo en los hospitales. Las posibilidades son infinitas y emocionantes, lo que nos lleva a un segmento esencial del artículo:

Aplicación de Machine Learning en Salud

¿Entiendes el concepto del índice LACE?

Diseñado en Ontario en 2004, identifica a los pacientes que están en riesgo de readmisión o muerte dentro de los 30 días posteriores al alta hospitalaria. El cálculo se basa en cuatro factores: duración de la estadía del paciente en el hospital, agudeza de la admisión, enfermedades concurrentes y visitas a la sala de emergencias.

El índice LACE es ampliamente aceptado como un barómetro de la calidad de la atención y se basa en la teoría del aprendizaje automático. Usando los registros de salud anteriores de los pacientes, el concepto ayuda a predecir su futuro estado de salud. Permite a los profesionales médicos asignar recursos a tiempo para reducir la tasa de mortalidad.

Áreas en el cuidado de la salud evolucionan debido al aprendizaje automático

Este avance tecnológico ha comenzado a sentar las bases para una colaboración más estrecha entre las partes interesadas de la industria, opciones de cirugía asequibles y menos invasivas, terapias holísticas y nuevos modelos de atención. Aquí hay cinco ejemplos de innovaciones de ML actuales y emergentes:

1. Descubrimiento de drogas

Desde la selección inicial de compuestos farmacológicos hasta el cálculo de las tasas de éxito de un medicamento específico en función de los factores fisiológicos de los pacientes, el Instituto del Cáncer Knight en Oregón y el Proyecto Hanover de Microsoft están aplicando actualmente esta tecnología para personalizar combinaciones de fármacos para curar el cáncer de la sangre.

El aprendizaje automático también ha dado lugar a nuevas metodologías, como la medicina de precisión y la secuenciación de última generación, que pueden garantizar que un fármaco tenga el efecto adecuado en los pacientes. Por ejemplo, hoy en día, los profesionales médicos pueden desarrollar algoritmos para comprender los procesos de las enfermedades y diseñar tratamientos innovadores para dolencias como la diabetes tipo 2.

2. Reclutamiento optimizado de pacientes para ensayos clínicos

Inscribir voluntarios para ensayos clínicos no es fácil. Hay que aplicar muchos filtros para ver quién es apto para el estudio. Con el aprendizaje automático, es fácil recopilar datos de pacientes, como registros médicos anteriores, comportamiento psicológico, historial de salud familiar y más.

Además, la tecnología también se usa para monitorear las métricas biológicas de los voluntarios y el posible daño de los ensayos clínicos a largo plazo. Con datos tan convincentes en la mano, los profesionales médicos pueden reducir el período de prueba, reduciendo así los costos generales y aumentando la efectividad del experimento.

3. Tratamientos personalizados

Cada cuerpo humano funciona de manera diferente. Las reacciones a un alimento, medicamento o estación difieren. Por eso tenemos alergias. Cuando ese es el caso, ¿por qué la personalización de las opciones de tratamiento en función de los datos médicos del paciente sigue siendo una idea tan extraña?

El aprendizaje automático ayuda a los profesionales médicos a determinar el riesgo de cada paciente, según sus síntomas, registros médicos anteriores y antecedentes familiares utilizando microbiosensores. Estos dispositivos diminutos monitorean la salud del paciente y señalan anomalías sin prejuicios, lo que permite capacidades más sofisticadas para medir la salud.

4. Detección temprana del cáncer de piel

Cisco informa que la conexión de máquina a máquina en el cuidado de la salud global está creciendo a una tasa del 30% CAGR, ¡que es la más alta en comparación con cualquier otra industria!

El aprendizaje automático se utiliza principalmente para extraer y analizar datos de pacientes para descubrir patrones y realizar el diagnóstico de tantas afecciones médicas, una de ellas el cáncer de piel.

Más de 5,4 millones de personas en los EE. UU. son diagnosticadas con esta enfermedad anualmente. Desafortunadamente, el diagnóstico es un proceso virtual y lento. Se basa en exámenes clínicos prolongados, que comprenden una biopsia, una dermatoscopia y un examen histopatológico.