Según estimaciones de la OCDE, el 20% del gasto sanitario se desperdicia a nivel mundial. El Instituto de Medicina de los Estados Unidos cree que la cifra se parece más al 30%. Usando ambas estimaciones, los 15 países principales por gasto en salud desperdician un promedio de entre $ 1,100 y $ 1,700 por persona al año.
Para poner esto en contexto, el desperdicio promedio por persona en los 15 países principales es de 10 a 15 veces más que el monto promedio gastado por los 50 países inferiores en salud, que actualmente gastan un promedio de alrededor de $ 120 por persona. Aún más preocupante es el hecho de que las razones subyacentes de este desperdicio incluyen ineficiencias prevenibles y rectificables del sistema, como fallas en la prestación de atención, tratamiento excesivo y entrega inadecuada de la atención.
Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a minimizar tales ineficiencias, asegurando ecosistemas de salud sustancialmente más eficientes y rentables.
Ha habido mucho debate en la última década sobre las aplicaciones potenciales de las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial en una gran cantidad de industrias, incluida la asistencia sanitaria (si no te sorprendió el reciente asistente real de inteligencia artificial de Google , entonces es muy probable que seas un viajero del tiempo). desde el futuro).
Si bien aún no estamos en la etapa de robots autónomos que realizan sus tareas domésticas y lo impulsan a trabajar, la percepción tradicional de la IA, existen pruebas sólidas que apuntan a una serie de formas en que la IA puede ayudar a reducir los costos de la atención médica.
1. Elección del tratamiento de guía
En el mundo actual, el hecho de poder aprovechar con eficacia y precisión el poder de los datos permite una toma de decisiones más eficiente en la mayoría de las industrias. La salud no es diferente. A medida que los proveedores de atención médica comiencen a avanzar hacia un formato estandarizado para registrar los resultados de los pacientes, grandes conjuntos de datos estarán disponibles para el análisis de los sistemas habilitados para la IA que pueden rastrear los patrones de resultados después del tratamiento e identificar tratamientos óptimos basados en los perfiles de los pacientes. Al hacerlo, la IA facilita la toma de decisiones clínicas y garantiza que las intervenciones y los tratamientos correctos se personalicen para cada paciente, creando un enfoque personalizado para la atención. La consecuencia inmediata de esto será una mejora significativa en los resultados, que eliminará los costos asociados con las complicaciones posteriores al tratamiento, uno de los principales factores de costos en la mayoría de los ecosistemas de atención de la salud en todo el mundo.
2. Diagnóstico más eficiente.
Las tareas repetitivas y sin complicaciones, como el análisis de las tomografías computarizadas y ciertas pruebas, pueden realizarse con mayor precisión por los sistemas habilitados para AI, lo que reduce los errores de los médicos y permite el diagnóstico e intervenciones tempranas antes de que las condiciones se vuelvan críticas. Como ejemplo, una empresa israelí ha desarrollado algoritmos de IA que son igual o más precisos que los humanos cuando se trata de la detección temprana de afecciones como, por ejemplo, aneurismas coronarios, hemorragias cerebrales, tejido maligno en mamografías mamarias y osteoporosis.
Según un artículo reciente en Wired, la IA ha demostrado un 99% de precisión y es 30 veces más rápida en la revisión y la traducción de mamografías, lo que permite una detección mucho más temprana del cáncer de mama de lo que los humanos pueden hacer. En casos como la osteoporosis, que le cuesta al Servicio Nacional de Salud del Reino Unido aproximadamente 1.500 millones de libras anuales (y eso excluye los altos costos de la asistencia social), la detección de fracturas vertebrales, un indicador temprano de la osteoporosis inminente que comúnmente se desconoce en el diagnóstico humano. Puede reducir sustancialmente el costo de esta condición a los servicios de salud.
3. Optimización de ensayos clínicos y desarrollo de fármacos.
AI tiene el potencial de permitir un desarrollo más rápido de medicamentos que salvan vidas, ahorrando miles de millones en costos que pueden transferirse a los ecosistemas de salud. Más recientemente, una empresa emergente con el apoyo de la Universidad de Toronto programó una supercomputadora con un algoritmo que simula y analiza millones de medicamentos potenciales para predecir su efectividad contra el ébola, ahorrando costosas pruebas físicas y, lo más importante, vidas, replanteando los medicamentos existentes.
En los ensayos clínicos, la IA puede optimizar el desarrollo de fármacos utilizando plataformas de monitoreo de biomarcadores (los biomarcadores permiten la identificación de enfermedades a nivel genético) y millones de puntos de datos de pacientes, que pueden analizarse en segundos desde una gota de sangre usando dispositivos domésticos.
4. Empoderar al paciente.
AI tiene el potencial de realmente capacitarnos como individuos para tomar mejores decisiones con respecto a nuestra salud. Un gran número de personas en todo el mundo ya utilizan tecnología portátil para recopilar información diaria, desde sus patrones de sueño hasta su ritmo cardíaco. La aplicación del aprendizaje automático a estos datos podría informar a las personas con riesgo de contraer ciertas enfermedades mucho antes de que ese riesgo se vuelva crítico. Las aplicaciones móviles ya están proporcionando información de perfil granular del paciente que podría ayudar a las personas que viven con enfermedades crónicas específicas a manejar mejor su enfermedad y llevar una vida más saludable. Todo esto puede conducir a poblaciones más sanas y a una reducción de la carga del costo general.
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