IA puede reducir el error en diagnósticos médicos

Es común que cuando uno enferma, busque sus síntomas en google y realice su propio diagnóstico. Un estudio revela que solo el 66% de pacientes que se autodiagnostican lo hacen mal. Por ello, la importancia de acudir al médico. 

Como cualquier persona, los doctores en la industria médica también cometen errores. Inferencias causadas por experiencias anteriores, pueden causar diagnósticos médicos y tratamientos incorrectos. 

Los humanos utilizamos sesgos implícitos para procesar información más rápido. Esto puede llevar a un médico a realizar un mal diagnóstico o confundir alguna enfermedad con otra; especialmente si no tiene el cuidado de examinar todos los síntomas de un paciente. Otro sesgo cognitivo es la sobreconfianza, resulta más grave aún. Sobreconfianza es la razón por la cual los médicos que la padecen, crean que sus diagnósticos son más exactos que lo que realmente son. 

Los médicos pueden usar Inteligencia Artificial para mejorar su diagnóstico

Aún es complicado que la Inteligencia Artificial realice todo tipo de diagnósticos. Para hacer uso de Inteligencia Artificial tendríamos que recopilar gran cantidad de información por cada paciente a lo largo de varias etapas de su vida. Es aquí cuando intervienen regulaciones gubernamentales con respecto al uso de la información personal en el cuidado de la salud y la industria farmacéutica. 

AI en Radiología

Cada año se realizan alrededor de 6,500,000,000 estudios de Rayos X en todo el mundo, algunos resultan normales, otros no. Si un algoritmo tuviera acceso a todos los estudios, podría identificar aquellos que necesitan ser examinados con más detenimiento y dejar pasar aquellos que resulten normales. Lo anterior podría liberar tiempo a los médicos para ser  invertido en entrevistas con sus pacientes. 

Radiólogos profesionales que se apoyan de Inteligencia Artificial incrementan su exactitud al diagnosticar estudios Rayos X. Estudios de análisis por radiólogos en conjunto con Inteligencia Artificial han demostrado que se puede reducir el error de un diagnóstico de 2.9% a 0.5%. 

Lo anterior también es aplicable para otras especialidades como patología y dermatología. En dermatología el impacto de Inteligencia Artificial en diagnósticos de cáncer y melanoma es mayor. En 2019, una Red Neuronal Convolucional superó a 136 de 157 dermatólogos en una tarea de clasificación de melanoma. 

Los algoritmos aprovechan los datos, mientras más, mejor. Es a través de ellos que identifican patrones. Sin embargo, en algunas disciplinas es más complejo. Convertir ritmo cardiaco a datos para identificar patrones es sencillo. Algo muy diferente es para diagnosticar la salud mental de un paciente. 

Por razones de costo y localización geográfica, menos personas tienen acceso a un psicólogo que a un cardiólogo. Existen robots para conversar vía chat como una alternativa más accesible. Varios de ellos utilizan TCC (terapias cognitivo-conductuales). Un estudio revela que incluso algunas personas prefieren revelar más información personal o sensible con chatbots. 

AI en Psicología

En Psicología, también existen implementaciones de Inteligencia Artificial que puede predecir episodios de depresión en las personas al estudiar los patrones de su interacción con el teclado. 

La depresión es una enfermedad que afecta a más de 300 millones de personas en todo el mundo. Su diagnóstico resulta complicado debido a creencias sociales y a la variabilidad de intensidad y tipo de síntomas. La depresión impacta negativamente a funciones motrices, algunas pueden verse reflejadas en actividades cotidianas, como la interacción con dispositivos móviles. Una publicación médica sugirió la implementación de métodos de Inteligencia Artificial para identificar personas con tendencia depresiva a través de la aplicación en análisis de patrones al teclear. El estudio logró un intervalo de confianza del 95%. 

El uso de la Inteligencia Artificial en la industria médica puede ayudar a elevar la certeza de los diagnósticos, a desarrollar médicos más rápido y a liberarlos de tiempos para recuperar el tiempo de entrevista durante una consulta. 

La industria médica y farmacéutica genera grandes cantidades de información. Para ellos, es necesario transportarlos a distintas ubicaciones lógicas, como Centros de Datos propios, de terceros o soluciones en la nube pública y privada. La información que generan debe cumplir con estrictas regulaciones de seguridad y copias redundantes.

MCM Data Protect ayuda a la industria médica y compañías farmacéuticas a mantener copias de seguridad de su información. Ya sea a causa de un ataque cibernético, errores humanos o de plataformas, un respaldo de información  ayudará a su empresa a recuperarse ante éstos desastres. Las copias de los datos estarán almacenadas en plataformas redundantes y con acceso privado sin exponer sus datos a redes públicas como el Internet.