Sin sorpresa, la inteligencia artificial continúa siendo un foco crítico en todo el ecosistema de salud digital. HIMSS Media realizó una encuesta sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático, con resultados que lo confirman. Las respuestas indicaron un optimismo generalizado sobre la aplicación de la inteligencia artificial en entornos de atención médica, particularmente en el tratamiento de enfermedades crónicas. De los encuestados, el 77 por ciento dijo que ya está utilizando inteligencia artificial para respaldar las decisiones clínicas.
Con el aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas, los encuestados consideran que la IA y el aprendizaje automático tienen un gran potencial de transformación para mejorar la atención, y más de la mitad de los encuestados mencionan afecciones como el cáncer, la enfermedad cardíaca y la diabetes como áreas prioritarias para aprovechar estas innovaciones. El 33 por ciento de los encuestados ya estaba elaborando estrategias para la IA y el aprendizaje automático dentro de sus organizaciones.
El uso de la inteligencia artificial en la salud. Al igual que con cualquier nueva forma de innovación de salud, determinar cómo abordará las necesidades clínicas debe ocurrir antes de que se produzca la implementación para garantizar la mejor estrategia.
Un libro electrónico HIMSS Insights explora el lado clínico de las tecnologías emergentes de IA, como los chatbots de clasificación. Este aspecto de la IA podría combatir un desafío con el que los clínicos están muy familiarizados: los pacientes que buscan respuestas y posiblemente se informan mal de sus condiciones al buscar sus síntomas. En un chatbot orientado hacia el paciente, los pacientes pueden ingresar sus síntomas, responder preguntas sobre ellos y luego contar con información y recursos con apoyo médico que ofrecen orientación en una respuesta curada.
Otro aspecto de la inteligencia artificial en la atención médica que muestra una promesa inmensa para transformar la experiencia del clínico es el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Procesamiento natural del lenguaje. “La tecnología [NLP] permite a las computadoras derivar datos computables y procesables del texto, especialmente cuando el texto se registra en forma de lenguaje humano natural (es decir, frases, oraciones, párrafos). Esta tecnología permite a los humanos registrar información en el método más natural de comunicación humana (texto narrativo), y luego permite a las computadoras extraer información procesable de ese texto. La PNL también es capaz de analizar las construcciones gramaticales a menudo no estándar comunes en la jerga médica. La comprensión del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) es un subconjunto de la PNL que utiliza el razonamiento, la inferencia y la búsqueda semántica para ayudar a los clínicos a tomar decisiones y actuar.
Lo más emocionante de la tecnología de la PNL es que registra información en forma de lenguaje humano natural y luego permite a las computadoras extraer información procesable de ese texto. Esto hace posible la inclusión de la narrativa de un paciente, un componente central de los registros médicos.
El Proyecto de Historia de la Salud [HIMSS]se basó en la premisa de que un componente central de los registros médicos es la información narrativa y textual que transmite la historia única del paciente, así como los pensamientos y la justificación del clínico para las decisiones de tratamiento. Las casillas de verificación y las listas desplegables simplemente no pueden captar estos matices.Cuando el registro consiste solo en respuestas enlatadas, todos los pacientes con diabetes, por ejemplo, terminan luciendo igual en el papel. Las interfaces de usuario que limitan a un médico a registrar información sobre la historia del paciente mediante casillas de verificación y listas desplegables no son un pastel. "Es un problema que crea carga e insatisfacción para los médicos que se ven obligados a trabajar de una manera que es natural para las computadoras, no para los humanos".
Entonces, ¿cómo puede la PNL aliviar este desafío? Una forma de hacerlo es, en última instancia, reducir la brecha entre la narrativa y la capacidad para procesar y codificar conceptos importantes. La PNL hace que los datos no estructurados sean relevantes y procesables. Deriva un significado contextual de las notas textuales del clínico y desbloquea partes críticas del registro para usos tanto clínicos como administrativos.
Tomará tiempo para que la inteligencia artificial en el cuidado de la salud demuestre su promesa, pero en base a nuestra investigación y las aplicaciones que estamos explorando actualmente, la promesa de estas innovaciones valdrá la pena.
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