La atención médica está experimentando una revolución sin precedentes con un único responsable, la aplicación de la Inteligencia Artificial. La investigación, el diagnóstico y el tratamiento de múltiples enfermedades han catalogado a esta tecnología de crucial para el futuro de la Sanidad.
No obstante, la Inteligencia Artificial no se ha limitado a mejorar el ámbito asistencial, sino que, ya se conocen beneficios del uso de esta tecnología tanto en la atención sanitaria como en la práctica clínica diaria.
El impacto de esta tecnología puede alcanzar mejoras en los resultados en salud de aproximadamente un 30-40%, reducciones del coste de atención al paciente de hasta un 50% y un gran impulso en la investigación de nuevos tratamientos según establece un informe de Frost & Sullivan.
Por este motivo, está aumentando el interés en el desarrollo de soluciones de IA para el ámbito sanitario. Así, el informe “Artificial Intelligence in Healthcare Market” de la revista MarketsandMarkets prevé que la atención sanitaria genere un mercado que supere los 67.400 millones de dólares en 2027.
La combinación de tecnología y ciencias de la salud ha captado también la atención de los países desarrollados como EEUU, China, Israel, Reino Unido, y en la UE, Finlandia, Alemania, Francia o Estonia entre otros. El motivo es el gran potencial de crecimiento de este sector, la creación de empleo de muy alto nivel profesional o la generación de patentes. La combinación supone la apertura a un mercado laboral repleto de oportunidades para quienes desean una trayectoria profesional en este sector.
Múltiples aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Salud
La precisión diagnóstica, la eficiencia operativa y la calidad de la atención médica son, sin lugar a duda, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector sanitario más destacadas. A continuación, se detallan algunas de las principales áreas en las que la Inteligencia Artificial está revolucionando la Sanidad
Diagnóstico por imágenes médicas
La IA ha demostrado ser especialmente útil en el análisis de imágenes médicas como radiografías, tomografías, resonancias magnéticas y mamografías. Según un estudio de la Radiological Society of North America (RSNA), los algoritmos de IA han alcanzado una precisión de hasta el 94% en la detección de anomalías en imágenes radiológicas, como en el caso del cáncer de mama, comparado con un 88% de precisión de los radiólogos experimentado.
Algoritmos de machine learning y deep learning pueden detectar patrones y anomalías con una precisión notable, lo que permite a los radiólogos realizar diagnósticos más rápidos y certeros. Por ejemplo, en el diagnóstico del cáncer de mama, la IA ha demostrado ser capaz de identificar lesiones en etapas tempranas, mejorando así las tasas de supervivencia.
Beneficios
Mayor precisión en el diagnóstico y detección temprana de enfermedades, reducción de errores humanos y optimización del tiempo de respuesta.
Triaje y prioridad de pacientes
Los sistemas de IA se utilizan para triajar pacientes de manera más eficiente en situaciones de emergencia o en hospitales con gran volumen de casos. Durante la pandemia de COVID-19, sistemas de IA como los utilizados en hospitales del Reino Unido ayudaron a clasificar a los pacientes críticos con un 90% de precisión en la identificación de aquellos que necesitaban intervención urgente según NHS AI Lab.
Al evaluar de forma automática y rápida los síntomas, la historia clínica y otros datos del paciente, la IA puede asignar un nivel de prioridad y recomendar acciones inmediatas para el personal médico. Según Accenture, el uso de IA para la clasificación de pacientes puede reducir los tiempos de espera en urgencias en un 40%, mejorando la atención y optimizando recursos.
Beneficios
Reducción de tiempos de espera y optimización de la atención en urgencias, mejora de la gestión hospitalaria.
Medicina personalizada y predicción de tratamientos
Gracias a la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo genómicos, clínicos y radiológicos, se ha impulsado la medicina personalizada. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones genéticos que permiten desarrollar tratamientos a medida para cada paciente, lo que aumenta la eficacia de las terapias.
MarketsandMarkets predice un crecimiento anual del 37% en el mercado de telemedicina apoyada por IA hasta 2028, impulsado por la mayor adopción de dispositivos conectados y wearables de salud. Además, según un estudio de Deloitte, la implementación de IA en telemedicina ha demostrado reducir las visitas presenciales innecesarias en un 30% y mejorar la satisfacción de los pacientes en un 25%.
Beneficios
Mayor accesibilidad a la atención médica, mejora en la monitorización de pacientes crónicos y reducción de visitas presenciales innecesarias.
Soporte en la toma de decisiones
Los sistemas de IA están siendo utilizados como herramientas de soporte para la toma de decisiones clínicas. Un análisis de IBM Watson Health indica que los sistemas de soporte basados en IA pueden mejorar las decisiones clínicas en un 95% de los casos, al proporcionar recomendaciones basadas en datos clínicos y patrones históricos de tratamientos.
Al analizar datos de pacientes y compararlos con grandes bases de datos médicas, la IA puede recomendar diagnósticos y tratamientos basados en evidencias, ayudando a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas.
Beneficios
Mayor respaldo basado en datos para los profesionales de la salud, reducción de variabilidad en los diagnósticos y tratamientos.
Gestión administrativa y operativa
La IA no solo se aplica en la atención clínica, sino también en la gestión operativa de los hospitales. PwC estima que los hospitales que implementan IA en sus procesos logísticos y administrativos han incrementado su eficiencia operativa en un 35% en comparación con aquellos que no lo hacen.
Desde la organización de las listas de espera quirúrgicas hasta la asignación de recursos y personal, los sistemas de IA optimizan la logística hospitalaria, reduciendo costes y mejorando la eficiencia.
Beneficios
Mejora en la gestión de recursos, optimización de los procesos internos y reducción de costes operativos.
Investigación biomédica
En la investigación biomédica, la IA está revolucionando el descubrimiento de fármacos y tratamientos. Algoritmos avanzados pueden identificar nuevas dianas terapéuticas y predecir la eficacia de nuevos medicamentos en función de características moleculares.
La aplicación de IA en la investigación de fármacos ha acelerado el proceso de descubrimiento de medicamentos en un 30-40%, según un informe de Accenture. Esto se debe a la capacidad de la IA para identificar y predecir nuevas dianas terapéuticas con mayor rapidez. Un ejemplo destacado es el uso de IA en la identificación de nuevas moléculas para el tratamiento de enfermedades como el cáncer y las patologías neurodegenerativas.
Beneficios
Aceleración del proceso de investigación y desarrollo de fármacos, reducción de costes en la investigación y mayor efectividad en los tratamientos.
Chatbots y asistentes virtuales de Salud
Los chatbots de salud son herramientas de IA diseñadas para interactuar con los pacientes, responder preguntas básicas, brindar información y asesoría inicial. Estos asistentes virtuales están disponibles 24/7 y se han utilizado especialmente durante la pandemia de COVID-19 para resolver dudas sobre síntomas y medidas preventivas.
Beneficios
Mejora en la accesibilidad a la información médica y alivio de la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.
Oportunidades y cambios en el mercado laboral de la Salud
La integración de la inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario está teniendo un impacto significativo en el mercado laboral, transformando no solo los tipos de roles que se requieren, sino también las habilidades y competencias necesarias para los profesionales de la salud. Esta transformación genera tanto nuevas oportunidades laborales como la necesidad de adaptarse a los cambios tecnológicos.
Nuevas Oportunidades Laborales
Un estudio de Accenture estima que para 2025, la IA creará más de 2 millones de nuevos puestos de trabajo a nivel global en el sector sanitario, especialmente en áreas relacionadas con el análisis de datos médicos, la ingeniería de machine learning, la gestión de plataformas de telemedicina, y la especialización en robótica médica. Estos nuevos roles requieren una sólida formación en tecnologías avanzadas, conocimiento en análisis de datos y competencias técnicas en herramientas digitales.
Por ejemplo, los analistas de datos médicos y los científicos de datos serán esenciales para gestionar y extraer información valiosa de los grandes volúmenes de datos generados por dispositivos médicos, sistemas de telemedicina y registros electrónicos de salud. Asimismo, los ingenieros de IA especializados estarán encargados de desarrollar y optimizar algoritmos para diagnósticos automatizados, triaje inteligente y asistencia virtual en la toma de decisiones.
Transformación y Desaparición de Roles Tradicionales
La automatización de tareas rutinarias en hospitales, como la gestión administrativa, la organización de citas o el procesamiento de información clínica, está reduciendo la necesidad de personal en ciertos roles administrativos tradicionales. Según el Foro Económico Mundial, entre el 15% y el 30% de los empleos en tareas rutinarias del sector podrían ser reemplazados o transformados por la automatización, lo que implica un cambio en las competencias requeridas.
Sin embargo, esta automatización no solo reduce algunos roles, sino que también permite que los profesionales de la salud se enfoquen en tareas más complejas y en la atención directa al paciente, mejorando la calidad de los servicios. La transformación de estos roles pone de relieve la importancia de la actualización constante de habilidades, ya que el personal sanitario deberá familiarizarse con las nuevas tecnologías y la gestión de datos.
Aumento de la Demanda de Habilidades Técnicas y Digitales
La creciente implementación de sistemas de IA y tecnologías emergentes en sanidad ha generado una alta demanda de profesionales con habilidades técnicas y digitales. Según Accenture, el 54% de todos los empleados en el sector sanitario necesitarán actualizar significativamente sus habilidades para mantenerse al día con los avances tecnológicos y el manejo de herramientas de IA.
Las competencias más demandadas incluyen el análisis de datos, el manejo de software avanzado para el diagnóstico, la gestión de plataformas de telemedicina y el conocimiento en ciberseguridad, dado el aumento de datos sensibles almacenados digitalmente. La transición hacia una atención médica impulsada por la IA también requiere de habilidades interpersonales y de comunicación, ya que los profesionales deben ser capaces de interpretar y aplicar recomendaciones basadas en datos de manera ética y comprensible para los pacientes.
En resumen, la adopción de la IA en el sector sanitario está redefiniendo el panorama laboral, creando nuevas oportunidades en roles técnicos especializados y automatizando tareas rutinarias. Para aprovechar al máximo estas oportunidades, es crucial que los profesionales de la salud y los futuros trabajadores se preparen adquiriendo nuevas habilidades técnicas y digitales. La IA promete no solo transformar la forma en que trabajamos, sino también mejorar la eficiencia y la calidad de la atención médica, lo que beneficiará tanto a los trabajadores como a los pacientes.
Este enfoque permitirá al sector sanitario estar mejor preparado para los retos y oportunidades que surgen en un entorno cada vez más digital y automatizado.
