Las soluciones de IA están impulsando la transformación de la atención médica: desde aliviar la sobrecarga de trabajo de los médicos hasta ayudar a agilizar las tareas administrativas y acelerar las decisiones y los diagnósticos clínicos.
Las soluciones de IA son la receta para el progreso en la atención sanitaria. Hoy en día, la IA puede mejorar el análisis genómico, las imágenes médicas y el descubrimiento de fármacos. Además, los rápidos avances en la IA no solo mejoran los resultados sanitarios, sino que también reducen el agotamiento de los médicos y generan importantes ahorros de costes.
Sin embargo, crear una infraestructura preparada para la IA en entornos sanitarios, lo cuales tienen una gran cantidad de normativas, no es nada sencillo. Para que la IA pueda prosperar, los datos deben fluir con rapidez y seguridad desde las soluciones de diagnóstico en la periferia hasta las aplicaciones clínicas y los entornos de nube. Tanto si eres un proveedor, un pagador o una institución de investigación, NetApp puede eliminar los silos de datos y prescribir un curso muy eficiente para que la IA se desarrolle correctamente. Es un curso creado sobre análisis preparados para el mercado en tiempo real y soluciones de IA contrastadas.
Las engorrosas tareas administrativas sobrecargan a la plantilla y reducen los márgenes. Afortunadamente, hasta el 40 % de las tareas del personal de soporte y el 33 % de las tareas del personal profesional son buenas candidatas para la automatización.«Automation and Artificial Intelligence», Metropolitan Policy Program de Brookings, enero de 2019. La automatización de estas tareas con soluciones impulsadas por la IA mejora la eficiencia y libera al personal para que pueda realizar un trabajo de gran valor. Las soluciones de autoprogramación y procesamiento del lenguaje natural compran tiempo y reducen las frustraciones a las que se enfrentan el personal y los pacientes, a la vez que se reducen los costes operativos y se ofrecen márgenes cómodos.
En el caso de los diagnósticos y planes de tratamiento, la IA está cambiando las reglas del juego. Los médicos que usan la IA pueden analizar imágenes de resonancia magnética y de biopsia a una velocidad increíble y una precisión muy notable. Pero eso es solo el principio. Los médicos que usan la IA también pueden clasificar los hallazgos más relevantes que se encuentran en las exploraciones médicas, marcar anomalías agudas, priorizar casos que ponen en riesgo la vida, ayudar a gestionar enfermedades crónicas y planes de tratamiento, entre otras muchas cosas.
La naturaleza del descubrimiento de fármacos, similar a encontrar una aguja en un pajar, ha provocado un espectacular y continuo aumento de los costes en I+D. La IA está restableciendo el status quo. Las aplicaciones de aprendizaje automático reducen el tiempo que se necesita para identificar candidatos de moléculas prometedoras, de manera que los investigadores puedan centrar sus esfuerzos en lo realmente importante. Con un descubrimiento de fármacos más rápido a un menor coste, todo el mundo gana.
Con un acceso rápido a los datos para una miríada de variables y con análisis predictivos, la predicción de los riesgos ha alcanzado su madurez en la atención sanitaria. A nivel de pacientes, la evaluación de riesgos impulsada por la IA puede ayudar con intervenciones tempranas frente a enfermedades devastadoras y costosas. A un nivel superior, el Big Data y los análisis predictivos pueden incluso predecir epidemias. El reto consiste en gestionar de forma eficaz enormes cantidades de datos que generan los dispositivos que se llevan puestos y los ensayos clínicos, y llegar al lugar adecuado en el momento preciso.
NetApp resultó inmensamente valioso a la hora de ofrecer un rendimiento y una fiabilidad que garanticen que los flujos de datos sean constantes. Coincide perfectamente con nuestra potencia informática y, por tanto, nos permite mejorar la calidad de imagen, acelerar la canalización de datos y ejecutar cinco veces más datos en el mismo tiempo.
Dr. Hinrich Winther, Residente, Instituto de Diagnóstico y Radiología Intervencionista, MHH
¿Cómo se introducen los datos en los algoritmos y cómo se devuelven los resultados de los algoritmos a los sistemas clínicos? Ese es realmente el problema que estamos tratando de resolver y es aquí justamente donde la alianza con NetApp ha sido extremadamente útil.
Jorge Cardoso, Director técnico, Imágenes médicas de Londres, Kings College
La gestión de datos para la IA en el sector sanitario es una cuestión muy importante, por lo que sin lugar a dudas tendrás preguntas. A nuestros especialistas en soluciones de IA les encantaría revisarlos contigo (no te preocupes, no enrutamos tu consulta a través de ventas). Solo tienes que elegir una opción de contacto y nos pondremos en contacto contigo inmediatamente.