En la actualidad, el sector sociosanitario se enfrenta a una amplia variedad de desafíos que van desde las largas listas de espera, los colapsos en urgencias, la falta de divulgación o personal sanitario, hasta el agotamiento y el desgaste de una industria que se posiciona como la piedra angular de cualquier sociedad avanzada.
Son muchas las recetas que se han dispensado para aliviar al sector, y cuando hablamos sobre Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML), automatización o digitalización, enseguida se entremezclan sensaciones de entusiasmo y temor.
Sin embargo, existe una tecnología segura al servicio de los pacientes y de los profesionales sanitarios que facilita el día a día asistencial y la toma de decisiones. Gracias a ella, es posible aliviar la carga diaria del personal y de los equipos, mientras se consigue una mejora en la salud, la atención y la experiencia digital de los pacientes.
A continuación, exploraremos algunos casos de uso que están suponiendo grandes avances en el campo de la salud.
Modelos de IA Analítica Avanzada
No cabe duda de que Open IA y ChatGPT han supuesto una revolución sin precedentes, pero cuando hablamos de inteligencia artificial, existe todo un mundo de posibilidades que va más allá de la IA Generativa. Un ejemplo de ello es el caso de los modelos de IA Analítica Avanzada que, aunque no se encuentren en el foco de la actualidad, llevan años mejorando las ciencias de la salud.
Consisten en un método de entrenamiento y de análisis matemático-científico-algorítmico de los datos para calcular, en tiempo real y según una serie de variables o fuentes de datos, cuáles son las siguientes mejores acciones a tomar. De esta forma, se facilita la toma de decisiones u opiniones médicas gracias al estudio científico de los datos disponibles de los pacientes, como puede ser el historial médico.
Algunos centros hospitalarios ya están utilizando modelos de IA Analítica para analizar las imágenes en triajes o pruebas diagnósticas. Estos modelos permiten detectar anomalías en las imágenes médicas como radiografías, encefalogramas, ecografías o resonancias, y poder priorizar casos y orientar soluciones médicas de forma rápida y eficaz. Además, pueden mejorar la eficiencia de la atención en urgencias, uno de los grandes problemas hospitalarios a los que se enfrenta el sector. En este sentido, la divulgación sociosanitaria para un mejor uso de las urgencias se vuelve esencial para evitar los colapsos.
IA y Digitalización: la alternativa y el camino a seguir
Además de facilitar la toma de decisiones diarias y aumentar la rapidez en triajes o en atención primaria, existe otro caso de uso para los modelos de IA Analítica Avanzada que está estrechamente ligado a la digitalización y la automatización. Con esto, nos referimos a modelos cuyos resultados activan procesos automatizados, en tiempo real, gracias a la integración con sistemas digitales como dispositivos IoT, Apps móviles o canales digitales.
Un ejemplo concreto de las ventajas de estos modelos es una App móvil para pacientes con diabetes que ha desarrollado una innovadora organización sanitaria. Esta aplicación se conecta con el dispositivo de medición de glucosa en sangre, lo que permite a los pacientes monitorizar sus niveles y recibir alertas o notificaciones push en caso de una alteración o anomalía para una gestión anticipada. Las aplicaciones o casos de uso que se pueden desarrollar en base a este proyecto son incalculables: desde el control de la diabetes hasta la detección y gestión inmediata de protocolos de Código Ictus y su derivación eficaz a los centros hospitalarios correspondientes. Todo ello gracias a la activación de procesos, alertas y comunicaciones en tiempo real.
En SAS escuchamos cuidadosamente las necesidades de nuestros clientes del sector sociosanitario para ayudarles a impulsar una toma de decisiones eficiente, así como a mejorar sus procesos y la experiencia de los pacientes a través de soluciones específicas como SAS CI360.
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