Sanidad
La aparición de nuevas soluciones de IA, muchas de ellas basadas en redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo, están generando gran optimismo en el campo de la salud. Los profesionales sanitarios confían en que la IA ayudará a mejorar la calidad de la atención, a reducir los errores médicos, al diseño personalizado de tratamientos, a ganar eficiencia y tiempo y a reducir costes, entre otros. La IA ofrece nuevas posibilidades y abre nuevos horizontes, ya que permitirá aprender de experiencias anteriores, ayudando a identificar los casos complejos de forma más rápida y reduciendo la carga de trabajo que generan los casos más habituales. La IA ayudará en la toma de decisiones clínicas, la detección temprana y el pronóstico de enfermedades y mejorará los diagnósticos y la elección de las terapias, mediante el análisis de grandes volúmenes de información.
Ya es habitual que los profesionales de la salud utilicen aplicaciones clínico-asistenciales para almacenar información sobre los pacientes, enfermedades, diagnósticos y sus tratamientos e informes médicos. La mayor parte de estas aplicaciones están conectadas a equipos de electromedicina, analizadores y otros dispositivos que generan grandes cantidades de datos. En el campo de la biomedicina y la investigación, se generan cantidades ingentes de datos a través de máquinas de secuenciación genómica, las modalidades de imágenes médicas de alta resolución como PET y RM, etc. que a su vez se interconectan con registros electrónicos de salud y con las aplicaciones de teléfonos inteligentes que monitorizan la salud del paciente. Uno de los grandes desafíos será posibilitar el uso de esta avalancha de información de manera fácil, intuitiva e interpretable y, al mismo tiempo, asegurar la privacidad de los datos.
Por otra parte, la Inteligencia Artificial ofrece una oportunidad real a la industria farmacéutica para revolucionar los programas de I+D, especialmente en las primeras etapas del desarrollo del producto, en la detección de posibles objetivos farmacológicos y los candidatos correspondientes. Además, ya existen iniciativas que permiten analizar decenas de billones de datos obtenidos de cada una de las muestras de tejido para comparar los datos de pacientes sanos y enfermos y sugerir tratamientos farmacológicos. Este tipo de conocimiento sería imposible de obtener de forma manual.
Otros proyectos permiten, por ejemplo, el diagnóstico temprano de la susceptibilidad de las personas a desarrollar cáncer de mama; el escaneado genético, en tan sólo minutos, de tumores de pacientes con cáncer cerebral, que antes tardaban meses o semanas; o la predicción temprana de futuros problemas de salud en bebés prematuros mediante el análisis en tiempo real de los datos que se recopilan rutinariamente en las unidades de cuidados intensivos neonatales.