IA na atención sanitaria para todos

Cando se comercializou por primeira vez, a máquina de vapor custaba moito máis que outras fontes de enerxía dispoñibles, ata que deixou de custar. O motor, desenvolvido para bombear auga de minas inundadas, permitiu unha escavación de carbón máis profunda e menos custosa. Despois chegou un transporte máis rápido, con envíos máis baratos de máis produtos e, a medida que a accesibilidade aumentaba coa eficiencia, máis xente.

A promesa dun gran avance non reside no que fai inicialmente. Senón no que permite, finalmente.

A cuarta revolución industrial do dixital, os datos e a intelixencia artificial (IA) desencadeará do mesmo xeito o novo futuro da atención sanitaria. Do mesmo xeito que a tecnoloxía de vapor abriu o camiño para axudar aos humanos a facer máis, máis rápido, mellor e máis facilmente, Ferramentas preditivas impulsadas pola IA, coidados dixitais e as novas comprensións da «saúde» e os «coidados» abrirán o camiño para obter mellores resultados. A eficiencia, que inicialmente ten un custo maior, levará a unha maior eficacia mediante unha mellor prevención, diagnóstico e tratamento da atención sanitaria.

O oitenta por cento dos médicos din IA na saúde é útil. Xa está presente nas salas de exploración. Está a facer a triaxe do tráfico hospitalario e dos servizos de urxencias, analizando as puntuacións de risco dos pacientes e identificando posibles novas terapias simulando a química con ordenadores.

Tras entrar en xogo como unha especie de "asistente médico", as innovacións dixitais e de IA están agora en posición de facer máis a medida que gañan confianza en todo o ecosistema sanitario. Aínda que a falta de confianza na IA segue sendo un obstáculo para a súa adopción, en ZS, o noso consorcio de académicos, profesionais clínicos e líderes da industria estableceu tres principios para enmarcar os requisitos para a confianza na IA:

1. Responsabilidade: Hai algúns problemas que a IA non debería resolver, polo que a súa intención é moi relevante. Do mesmo xeito, a xestión irresponsable de datos e algoritmos pode inculcar sesgos nas análises sen querer, con repercusións prexudiciais para os seres humanos reais.

2. Competencia: As innovacións deben funcionar e o ecosistema sanitario terá que aceptar o que define unha marxe de erro aceptable. A graza que se lle concede a un médico humano que comete un só erro aínda non se lles concede aos programas informáticos que recomendan tratamentos contra o cancro.

3. Transparencia: Ser sincero sobre as limitacións do dixital, os datos e a IA na atención sanitaria pode axudar a manter a confianza ante unha competencia imperfecta.

Os primeiros en adoptar o dixital, os datos e a IA na atención sanitaria xa fomentaron avances que prepararon o escenario para unha transición do escepticismo a un comezo na confianza e un salto da eficiencia a unha maior eficacia.

Empresa emerxente grega (e socia de ZS) Intelixencia.ai usa a IA para predicir a probabilidade de éxito clínico e regulatorio dos novos compostos. Ezra axuda aos radiólogos detectar lesións cancerosas máis rápido e con maior precisión a través da IA. O audífono impulsado pola IA de Whisper axuda ás persoas distinguir as voces humanas do ruído de fondo.

Estas innovacións tamén difuminan a comprensión do que poden ser os «datos sanitarios»: os biomarcadores dixitais baseados na voz son un indicador dunha revolución que se aveciña na investigación biomédica e na atención sanitariaA calidade da voz (un sinal da saúde do paciente) combinada coas tecnoloxías que permiten a súa captura en dispositivos de consumo cotiáns permite a detección e predición de síntomas cun enorme potencial para a investigación, o desenvolvemento e a atención clínica.

Cos cambios dixitais e cos consumidores e médicos tecnoloxicamente empoderados, a propia "atención sanitaria" pode pasar dunha experiencia episódica a unha experiencia ambiental, xa que o médico agora está tanto na consulta como ao teléfono no peto de alguén. Os consumidores acollen con satisfacción estes cambios: os nosos enquisa de 4.000 adultos nos Estados Unidos mostrou que o 73 % quere un maior acceso á atención en calquera lugar.

E coa asistencia sanitaria en todas partes, todo o tempo, comezamos a ver eficiencias a través da práctica. Por exemplo, nos Estados Unidos, Intermountain Healthcare aforrou decenas de millóns de dólares en poucos anos ao empregando a tecnoloxía de procesamento da linguaxe natural para recoller datos de cirurxía de pacientes.

A innovación dixital en saúde en si mesma é moitas cousas, unha delas a miúdo cara. Pero a innovación rendible a escala é transformadora.

A COVID-19 obrigou a acelerar a escala dixital e a IA a poboacións máis amplas. Irlanda, por exemplo, pioneiro/a monitorización remota de pacientes con enfermidades respiratorias subxacentes para facer un seguimento virtual da súa saúde xunto co persoal dos servizos sanitarios mentres permanecen en corentena.

A aceleración tamén se está a producir dentro da industria farmacéutica mediante a automatización impulsada pola IA da detección de compostos terapéuticos. En lugar de que os humanos realicen uns centos ou miles de ensaios de laboratorio para descubrir novos medicamentos potenciais, os investigadores están a realizar millóns simulando a química con ordenadores, identificando máis compostos que poderían superar o proceso regulatorio.

A medida que a IA na atención sanitaria avanza, o ecosistema sanitario prepárase para esta cuarta revolución industrial. Máis da metade (56 %) dos líderes das ciencias da vida que entrevistamos din que as súas a empresa ten o apoio de xestión axeitado para introducir máis IA no seu traballo, aínda así, o 46 % recoñece que ten un escaseza de persoas con habilidades para implementar a IAO número de hospitais dos Estados Unidos que implementaron a IA triplicouse desde 2020.

A preparación, o ritmo e as promesas están a impulsar o investimento en tecnoloxías dixitais e de IA, o que acelera a súa ampliación.

A medida que a cuarta revolución industrial da atención sanitaria se acelera, melloraremos en "mellorar".

Se a eficiencia significa que o custo dunha proba diagnóstica de cancro pode baixar de 1.000 $ a 10 $, máis xente pode usala, e usala antes. Na atención sanitaria, antes é unha cuestión de vida ou morte: O melanoma detectado localmente ten unha taxa de supervivencia a cinco anos do 99 %. Esa taxa baixa ao 30 % se o cancro se estendeu a partes distantes do corpo.

No desenvolvemento clínico, o descubrimento de millóns de novos compostos significa que se descubrirán medicamentos con máis probabilidades de ser eficaces e superar o proceso regulatorio. O uso da IA ​​para unha maior probabilidade de éxito mellorará enormemente a taxa de fracaso do 90 % da nova entidade química ao ensaio clínico de fase 1 coa Administración de Alimentos e Medicamentos (FDA), unha axencia dos Estados Unidos.

A unha escala rendible, innovacións como os avances dixitais, a IA e a xenómica personalizada poden ser unha liña de acción principal, non un último recurso custoso.

Polo tanto, a eficiencia leva a unha atención sanitaria máis eficaz. Do mesmo xeito que saltamos a unha sociedade global máis avanzada simplemente porque os inventores atoparon unha mellor maneira de bombear auga dunha mina en Inglaterra, mellorar a eficiencia e reducir os custos permitirá que medicamentos máis eficaces cheguen ao mercado e cheguen aos pacientes que os necesitan.