En esta ocasión exploraremos cómo la IA impulsa la SDBV y su impacto en la atención médica.
La IA como motor de la SDBV
Las herramientas de salud digital impulsadas por IA tienen el potencial de influir significativamente en la prestación y los resultados de la atención sanitaria. A continuación, se pueden ver algunos ejemplos:
1. Diagnóstico preciso y personalizado. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos clínicos y de imágenes para identificar patrones y señales tempranas de enfermedades. Algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir diagnósticos con alta precisión, lo que acelera la toma de decisiones clínicas.
2. Optimización de procesos asistenciales. La IA automatiza tareas administrativas, como la programación de citas y la gestión de registros médicos. Esto libera tiempo para que los profesionales de la salud se centren en la atención directa al paciente.
3. Medicina personalizada. La IA utiliza datos genómicos y clínicos para adaptar tratamientos a las necesidades individuales de cada paciente. Esto mejora la eficacia de los tratamientos y reduce los efectos secundarios.
4. Predicción y prevención. Los modelos de IA pueden predecir brotes de enfermedades y ayudar a implementar medidas preventivas. Esto es especialmente relevante en la gestión de enfermedades crónicas.
Además, la IA puede mejorar el compromiso y la capacitación del paciente. Muchas plataformas digitales de salud utilizan la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre actividades de salud y bienestar. Estas plataformas pueden realizar un seguimiento de los progresos del paciente y fomentar cambios de comportamiento que conduzcan a una mejora de los resultados sanitarios. Por ejemplo, una plataforma impulsada por IA puede enviar recordatorios personalizados para el cumplimiento de la medicación o sugerir rutinas de ejercicio personalizadas.
El impacto de la IA en la atención sanitaria ha sido tan importante en los últimos años que organizaciones como la Organización Mundial de la Salud (OMS) han puesto en marcha iniciativas destinadas a promover la integración de la IA en la atención sanitaria. La Estrategia Mundial de Salud Digital de la OMS pretende aprovechar nuevas tecnologías como la IA para mejorar tanto el acceso como la calidad de la atención sanitaria, con el objetivo de lograr la cobertura sanitaria universal para todos en 2030.
Desafíos y oportunidades
Sin embargo, a pesar de los beneficios, la adopción de la IA en la SDBV también enfrenta desafíos, entre los que se encuentran:
1. Infraestructura tecnológica. Se requiere una infraestructura sólida para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. La inversión en tecnología es esencial para aprovechar al máximo la IA.
2. Regulación y ética. La IA debe cumplir con estándares éticos y regulaciones de privacidad. La transparencia en los algoritmos y la protección de los derechos del paciente son fundamentales.
3. Colaboración interdisciplinaria. La IA requiere la colaboración de profesionales de la salud, ingenieros y científicos de datos. Juntos, pueden diseñar soluciones que realmente beneficien a los pacientes.
Conclusiones
La IA tiene el potencial de revolucionar la prestación de asistencia sanitaria y mejorar los resultados de los pacientes, reduciendo al mismo tiempo los costes sanitarios. De esta forma, la SDBV, impulsada por la IA, nos acerca a un sistema de salud centrado en el paciente y basado en resultados tangibles. A medida que avanzamos, debemos abordar los desafíos con determinación y aprovechar las oportunidades para transformar la atención médica del futuro.
Ponentes en las XVI Jornadas de Gestión y Evaluación en Salud 2022
Josep M. Pomar
Francesc Moreu
Corpus Gómez
Francesc Iglesias
Marisa Merino
Carlos Alberto Arenas
Jaume Raventós
Yolanda Puiggròs
Vicenç Martinez Ibañez
José María Martínez
Autores eventuales