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La medicina del futuro, ¿Qué precio estamos dispuestos a pagar?

Redacción Por Redacción
2 octubre, 2023
en Norberto Maldonado
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Norberto Maldonado

 

La medicina es una de las muchas áreas de la vida que está evolucionando con el uso de tecnologías de avanzada, pero ¿qué pasa con los datos que integramos para obtener un diagnóstico certero?

Diferentes tecnologías disruptivas, como: la Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning; la hiperautomatización, el Internet de las Cosas (IoT), la Automatización Robótica de los Procesos, entre otros, han venido a revolucionar la forma en la que realizamos nuestras actividades cotidianas. Es innegable que la tecnología esta con nosotros en cada segundo del día. Incluso, si no estamos haciendo uso de algún dispositivo o aplicación, nuestros datos están siendo usados.

Por su naturaleza, entre las industrias que más datos de usuarios han podido recuperar son: cuidado de la salud, retail, educación y redes sociales. En teoría, los datos que como usuarios introducimos a ciertas aplicaciones, se dan con el objetivo principal de aumentar nuestra interactividad con esos medios; la realidad es que estos datos pueden ser usados de distintas formas, dependiendo de quien está detrás de la toma de decisiones respecto a su uso.

Sin duda, el mundo de la medicina con ayuda de la tecnología ha evolucionado a ser más personalizada, predictiva, preventiva y participativa. En este caso, vamos a explicar cómo algunas tecnologías están ayudando al mundo de la medicina, cómo nos podemos beneficiar de ellas en términos de efectividad, pero también los costos que estamos teniendo como usuarios.

• Machine Learning. Mediante el uso de esta tecnología, es posible analizar imágenes computarizadas de los pulmones de diversos pacientes obtenidas a través de radiografías, con el fin de detectar la presencia de enfermedades como la neumonía, el COVID-19 u otros trastornos respiratorios.
El modelo de aprendizaje se entrena mediante un conjunto de técnicas que, en este caso, se basan en la detección de objetos para predecir si una nueva imagen de tórax se clasifica como normal o muestra signos de alguna enfermedad. Esto conlleva diversos beneficios inmediatos, como el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, la atención más oportuna a los pacientes, la mejora en la precisión de los diagnósticos y la contribución efectiva a cambiar vidas, un diagnóstico a la vez.

• Inteligencia Artificial. La aplicación de la inteligencia artificial en exámenes médicos ha arrojado resultados notoriamente diversos en lo que respecta a los factores y procesos fisiopatológicos que contribuyen a una enfermedad. Esto sugiere que se hace imperante la necesidad de adaptar o “personalizar” los tratamientos de acuerdo con las características individuales y, en muchas ocasiones, únicas de los pacientes.

Es cierto que la medicina personalizada, predictiva, preventiva y participativa sienta las bases de un nuevo enfoque en la medicina clínica, uno que pone gran énfasis en la participación del individuo para lograr una atención que sea tanto predictiva como preventiva y que fomente la participación activa del paciente.
El futuro de los servicios de salud se centra en brindar a las personas una visión completa de los numerosos factores que influyen en su salud. La medicina personalizada propone la integración de una variedad de datos biológicos, que abarcan mediciones a niveles moleculares, celulares y fenotípicos, así como la secuenciación genómica individual, con el objetivo de lograr una comprensión mucho más precisa de la salud y el bienestar de cada individuo. Esto no solo nos permite anticipar transiciones hacia enfermedades, sino también orientar las intervenciones médicas de manera sumamente precisa. Desde una perspectiva clínica, este enfoque conducirá a la creación de modelos predictivos y personalizados que, por ejemplo, facilitarán el desarrollo de nuevos enfoques farmacológicos, teniendo en cuenta la diversidad en las respuestas a las terapias y la estratificación de enfermedades.

Las estrategias destinadas a salvaguardar la salud de la población están experimentando una transformación notable. Están evolucionando desde enfoques principalmente paliativos hacia métodos que buscan prevenir posibles enfermedades y mantener el bienestar de las personas. Esta nueva perspectiva coloca a los individuos en el centro de todas las iniciativas.

En consecuencia, es de suma importancia llevar a cabo una recopilación precisa de datos de alta calidad relacionados con la vida y la salud de las personas. Durante varios años, se han emprendido diversos esfuerzos para mejorar la adquisición y el almacenamiento de datos en este ámbito, así como para garantizar su mantenimiento, transmisión y utilización efectiva. A pesar de todos estos esfuerzos, aún existen lugares – como nuestro país – donde no se ha logrado establecer un registro clínico electrónico unificado, un elemento esencial para aplicar los conceptos de la medicina contemporánea.

Hasta el momento, los esfuerzos se han centrado en optimizar la utilización de los datos de salud de los pacientes con el objetivo de desarrollar aplicaciones y sistemas que promuevan la salud de la población.

Dado este contexto y la innegable complejidad y volumen en constante crecimiento de los datos de salud, es fundamental contar con herramientas automatizadas para extraer información y conocimientos que respalden la toma de decisiones en el campo médico.

Aquí es donde la inteligencia artificial desempeña un papel crucial, permitiendo el procesamiento masivo de datos, la automatización de procesos, la entrega oportuna de información y conocimientos, y, por supuesto, el apoyo en la prevención de enfermedades.

Nos encontramos al umbral de una nueva era de la medicina, que es más participativa, predictiva, preventiva y personalizada, donde la colaboración entre profesionales de la salud y la inteligencia artificial está produciendo resultados cada vez más significativos. Sin embargo, esto conlleva una gran responsabilidad, ya que esta poderosa tecnología debe utilizarse de manera ética, segura y responsable. El manejo de datos relacionados con la salud de las personas debe realizarse con el máximo respeto a los derechos humanos de los individuos en todo momento. Dicho esto, es importante preguntarnos: ¿qué precio estamos dispuestos a pagar?

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