Diagnóstico de IA: ¿Puede la IA superar a los médicos?

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Diagnóstico de IA: ¿Puede la IA superar a los médicos?

Diagnóstico de IA: ¿Puede la IA superar a los médicos?

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La inteligencia artificial médica puede superar a los médicos humanos en las tareas de diagnóstico, lo que aumenta la probabilidad de un diagnóstico sin médico en el futuro.
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      Previsión Quantumrun
    • Marzo 8, 2022

    Resumen de información

    Se prevé que la inteligencia artificial (IA) se convierta en una parte integral de las instalaciones médicas, asumiendo muchas tareas tradicionalmente realizadas por los médicos. Con la capacidad de brindar atención precisa y rentable, la IA ofrece un inmenso potencial para la industria de la salud. Sin embargo, para aprovechar plenamente este potencial, se debe abordar el desafío de ganarse la confianza de los pacientes.

    Contexto del diagnóstico de inteligencia artificial.

    La IA en la atención sanitaria está logrando avances significativos y se muestra prometedora en una variedad de aplicaciones. Desde aplicaciones para teléfonos inteligentes que detectan con precisión el cáncer de piel hasta algoritmos que identifican enfermedades oculares con la misma competencia que los especialistas, la IA está demostrando su potencial en el diagnóstico. En particular, Watson de IBM ha demostrado capacidad para diagnosticar enfermedades cardíacas con mayor precisión que muchos cardiólogos.

    La capacidad de la IA para detectar patrones que los humanos pueden pasar por alto es una ventaja clave. Por ejemplo, un neuropatólogo llamado Matija Snuderl utilizó IA para analizar la metilación del genoma completo del tumor recurrente de una niña. La IA sugirió que el tumor era un glioblastoma, un tipo diferente al resultado de patología, que se confirmó que era exacto.

    Este caso ilustra cómo la IA puede proporcionar conocimientos críticos que pueden no ser evidentes con los métodos tradicionales. Si Snuderl se hubiera basado únicamente en la patología, podría haber llegado a un diagnóstico erróneo y haber llevado a un tratamiento ineficaz. Este resultado resalta el potencial de la IA para mejorar los resultados de los pacientes mediante un diagnóstico preciso.

    Impacto disruptivo

    La integración de la IA en el diagnóstico médico tiene un potencial transformador. Dado el poder computacional bruto del aprendizaje automático, el papel de los médicos en la industria del diagnóstico médico podría sufrir cambios significativos. Sin embargo, no se trata de sustitución, sino de colaboración.

    A medida que la IA continúa evolucionando, es más probable que los médicos utilicen herramientas basadas en IA como una "segunda opinión" para su diagnóstico. Este enfoque podría mejorar la calidad de la atención médica, con médicos humanos y la IA trabajando juntos para lograr mejores resultados para los pacientes. Pero para que esto sea factible, es fundamental superar la resistencia de los pacientes a la IA.

    Las investigaciones muestran que los pacientes tienden a desconfiar de la IA médica, incluso cuando supera a los médicos. Esto se debe en gran medida a su creencia de que sus necesidades médicas son únicas y no pueden comprenderse ni abordarse completamente mediante algoritmos. Por lo tanto, un desafío clave para los proveedores de atención médica es encontrar formas de superar esta resistencia y generar confianza en la IA.

    Implicaciones del diagnóstico de IA

    Las implicaciones más amplias del diagnóstico de IA pueden incluir:

    • Mayor eficiencia y productividad en la atención sanitaria.
    • Mejores resultados en cirugía robótica, lo que conduce a precisión y reducción de la pérdida de sangre.
    • Diagnóstico confiable en etapa temprana de enfermedades como la demencia.
    • Reducción de los costos de atención médica a largo plazo debido a la menor necesidad de pruebas innecesarias y efectos secundarios dañinos.
    • Un cambio en los roles y responsabilidades de los profesionales de la salud.
    • Cambios en la educación médica para incluir la comprensión y el trabajo con la IA.
    • Posible rechazo de los pacientes resistentes a la IA, lo que requerirá el desarrollo de estrategias para generar confianza.
    • Mayor necesidad de gestión y protección de datos dado el uso extensivo de datos de pacientes.
    • Posibilidad de que se produzcan disparidades en el acceso a la atención médica si la atención basada en IA es más costosa o menos accesible para ciertas poblaciones.
    • Cambios en las regulaciones y políticas de atención médica para acomodar y supervisar el uso de la IA.

    Preguntas a considerar

    • ¿La IA reemplazará por completo las funciones de los médicos o aumentará sus funciones?
    • ¿Pueden los sistemas basados ​​en IA contribuir a reducir los costes sanitarios generales?
    • ¿Cuál será el lugar de los diagnosticadores humanos en un futuro en el que la IA desempeñe un papel importante en el diagnóstico médico?

    Referencias de información

    Se hizo referencia a los siguientes enlaces populares e institucionales para esta perspectiva: