09 | 01 | 2022

Revolucionando la atención médica: cómo la inteligencia artificial está marcando la diferencia y ayudando al sector

Inteligencia artificial al rescate: Abordar la sobrecarga de datos en el cuidado de la salud y dar sentido a los datos de salud

“IA en el cuidado de la salud: una descripción holística de los datos médicos para mejorar la salud del paciente”

Introducción

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria de la salud al abordar la abrumadora cantidad de datos y darles sentido. Con los rápidos avances en tecnología, los proveedores de atención médica ahora pueden recopilar y almacenar grandes cantidades de datos de pacientes, pero el desafío radica en darle sentido a todo. Desde registros de salud electrónicos hasta imágenes médicas, el gran volumen de datos puede dificultar que los médicos y el personal médico identifiquen tendencias, realicen diagnósticos precisos y brinden una atención óptima. Sin embargo, la IA está brindando una solución a este problema al proporcionar una visión general holística de los datos médicos e identificar patrones que de otro modo habrían pasado desapercibidos. Como resultado, los proveedores de atención médica están mejor equipados para realizar un seguimiento de la salud del paciente y tomar decisiones informadas que conduzcan a mejores resultados para el paciente. Esta introducción explorará cómo se utiliza la IA en el cuidado de la salud para abordar la sobrecarga de datos y dar sentido a los datos de salud.

Historia principal

La IA en el cuidado de la salud proporciona una visión general holística de los datos médicos, lo que permite a los proveedores de atención médica realizar un seguimiento de la salud del paciente en incrementos minúsculos. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA puede identificar patrones y tendencias que de otro modo habrían pasado desapercibidos. Esto permite a los proveedores de atención médica tomar decisiones informadas que conducen a mejores resultados para los pacientes.

Una de las principales ventajas de usar IA en el cuidado de la salud es que puede rastrear la salud del paciente a lo largo del tiempo, incluso en incrementos minúsculos. Mediante el análisis de datos como registros de salud electrónicos, resultados de laboratorio e imágenes médicas, la IA puede detectar cambios en la salud de un paciente que pueden no ser evidentes para el ojo humano. Esto es particularmente importante para las condiciones que progresan lentamente, como las enfermedades crónicas. Mediante el seguimiento de la salud del paciente a lo largo del tiempo, la IA puede ayudar a los proveedores de atención médica a detectar señales de advertencia tempranas de un deterioro de la salud y tomar medidas para evitar que empeore.

Además, la IA también se puede utilizar para predecir los resultados de los pacientes. Mediante el análisis de datos históricos, la IA puede identificar patrones que son indicativos de un resultado particular, como una recuperación exitosa o una recaída. Esto permite a los proveedores de atención médica anticipar problemas potenciales y tomar medidas para prevenirlos. Además, la IA también puede ayudar a los proveedores de atención médica a identificar a los pacientes que tienen un mayor riesgo de ciertas afecciones de salud, como enfermedades cardíacas o diabetes, y tomar medidas preventivas para reducir su riesgo.

En general, la IA en el cuidado de la salud proporciona una visión general holística de los datos médicos y permite a los proveedores de atención médica realizar un seguimiento de la salud del paciente en incrementos minúsculos. Al identificar patrones y tendencias que de otro modo habrían pasado desapercibidos, la IA ayuda a los proveedores de atención médica a tomar decisiones informadas que conducen a mejores resultados para los pacientes. Mediante el uso de IA, los proveedores de atención médica pueden brindar una atención más efectiva y mejorar los resultados de los pacientes a largo plazo.

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AI y ML tienen el potencial de proporcionar soporte de decisiones clínicas (CDS) basado en datos al personal médico.

AI in Healthcare es un término predominante utilizado para describir el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático, o inteligencia artificial, para simular la percepción humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos.


¡Algunos datos y estadísticas interesantes sobre la inteligencia artificial y la atención médica!

  • Según un informe de Accenture, la IA tiene el potencial de generar $150 mil millones en ahorros anuales para la economía del cuidado de la salud para 2026.
  • Una encuesta realizada por Deloitte encontró que el 72% de las organizaciones de atención médica están invirtiendo en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Un estudio publicado en el Journal of the American Medical Association (JAMA) descubrió que los sistemas de diagnóstico asistidos por IA podían identificar el cáncer de piel con una precisión similar a la de los dermatólogos humanos.
  • La investigación de Frost & Sullivan encontró que se espera que el mercado global de IA en el cuidado de la salud crezca de $ 2.1 mil millones en 2018 a $ 36.1 mil millones para 2025.
  • Una encuesta realizada por PwC encontró que el 64 % de los consumidores están dispuestos a utilizar asistentes de salud virtuales impulsados ​​por IA para programar citas y administrar sus registros de salud.
  • Investigación realizada por ResearchAndMarkets.com, se proyecta que la IA global en el mercado de la salud alcance los $ 22.8 mil millones para 2025, creciendo a una CAGR del 42.2% durante el período de pronóstico 2020-2025.
  • Una encuesta realizada por la Asociación Médica Estadounidense (AMA) encontró que el 75 % de los médicos creen que la IA desempeñará un papel importante en el futuro de la atención médica.
  • Según un estudio del Journal of Medical Internet Research, los chatbots impulsados ​​por IA pueden ayudar a mejorar la participación del paciente y la adherencia a los planes de tratamiento.
  • Una encuesta realizada por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) encontró que la IA tiene el potencial de ayudar a mejorar la precisión de las imágenes de diagnóstico y reducir la carga de trabajo de los radiólogos.
  • Según un informe del Foro Económico Mundial, la IA tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes, aumentar el acceso a la atención y reducir los costos en la industria de la salud.

Extraiga información médica de forma rápida y precisa

Con la tecnología de modelos avanzados de aprendizaje automático, AI y ML comprenden e identifican información médica compleja de forma rápida y precisa. Por ejemplo, el sistema puede extraer "Staphylococcus aureus resistente a la meticilina" (a menudo ingresado como "MRSA"), vincularlo con el código ICD-15.212-CM "J10" y proporcionar contexto, como si un paciente dio positivo. o negativo, para que el término extraído tenga sentido.

Proteja la información confidencial del paciente

Una variedad de herramientas para AI y ML proporciona varias capacidades para ayudar al sector de la salud a cumplir firmemente con las normas y proteger los datos de los pacientes. El servicio está calificado por HIPAA y puede identificar información de salud protegida (PHI) almacenada en sistemas de registros médicos mientras se adhiere al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Además, nuestros desarrolladores pueden implementar privacidad de datos y soluciones sólidas de seguridad extrayendo y luego identificando identificadores de pacientes relevantes como se describe en el método de desidentificación Safe Harbor de HIPAA.

Cargos de procesamiento de documentos médicos más bajos

El servicio facilita la automatización y reduce el costo de procesamiento y codificación de textos médicos no estructurados a partir de registros de pacientes, facturación e indexación clínica. Nuestro equipo de desarrolladores puede integrarse en sistemas y aplicaciones de flujo de trabajo existentes.

¿Cómo podemos ayudarlo a utilizar la IA en la atención médica?

El uso diario de la inteligencia artificial en la atención médica implica aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) que pueden comprender y clasificar la documentación clínica. Por ejemplo, los sistemas de PNL pueden analizar notas clínicas no estructuradas de los pacientes, lo que brinda una visión increíble de la calidad de la comprensión, la mejora de los métodos y los mejores resultados para los pacientes.

Hoy en día, gran parte de los datos de salud están libres de textos médicos, como notas de médicos, informes de ensayos clínicos y registros de salud de los pacientes. Sin embargo, extraer manualmente los datos es un proceso que requiere mucho tiempo, y los intentos automatizados y basados ​​en reglas para extraer los datos no capturan toda la historia, ya que no toman en cuenta el contexto. Por eso, los datos permanecen inutilizables en los análisis a gran escala necesarios para avanzar en la industria de las ciencias de la vida y la atención médica, mejorar los resultados de los pacientes y generar eficiencias.

Caracteristicas

Elementos innovadores que mejoran los conjuntos de datos a nuevos niveles

Extraiga información de texto médico no estructurado con precisión y rapidez

Informes médicos

Hoy en día, gran parte de los datos de salud están libres de texto médico, como notas de médicos, informes de ensayos clínicos y registros de salud de pacientes. Sin embargo, la extracción manual de los datos requiere mucho tiempo y los intentos automatizados basados ​​en reglas para extraer los datos no capturan toda la historia, ya que no toman en cuenta el contexto. Debido a eso, los datos permanecen inutilizables en los análisis a gran escala necesarios para avanzar en la industria de la salud y las ciencias de la vida, mejorar los resultados de los pacientes y crear eficiencias.

Seguimiento y medición

Los criterios de selección adecuados deben descubrirse rápidamente para reclutar pacientes para ensayos clínicos en muchos sectores médicos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático comprenden e identifican información médica compleja que se encuentra en texto no estructurado para facilitar la indexación y la búsqueda. Posteriormente, se profundiza en la historia clínica del paciente.

¿Cómo integrar y colaborar la IA en el cuidado de la salud?

La inteligencia artificial puede ayudar a administrar y analizar datos, tomar decisiones y realizar conversaciones en el cuidado de la salud, por lo que está destinado. Eliminar la carga de las tareas tediosas y devolver tiempo al personal médico para cambiar los roles y las prácticas diarias de los médicos.

Mejorar considerablemente el diagnóstico

Para un hospital o clínica, el proceso de encontrar el diagnóstico correcto en las notas del paciente que deben asignarse al código válido en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) puede llevar mucho tiempo y ser tedioso. Además, es particularmente difícil extraer diagnósticos que se puedan representar de diferentes maneras. Por ejemplo, "fibrilación auricular" a veces se escribe como "FA". AI y ML pueden identificar con precisión abreviaturas, errores ortográficos y errores tipográficos en el texto médico dentro de nuestro sistema. Esto reduce el tiempo que un codificador médico debe dedicar al análisis de notas no estructuradas, disminuye la carga de tiempo del personal clínico y mejora la eficiencia.

Búsqueda Inteligente

Con petabytes de datos no estructurados que se producen en los sistemas hospitalarios todos los días, nuestro objetivo es tomar esta información y convertirla en información valiosa a la que se pueda acceder y comprender de manera eficiente. Adoptamos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para comprender y proporcionar la funcionalidad para ayudar a nuestros clientes mediante la extracción y la construcción rápida de información de documentos médicos para construir una visión longitudinal integral de los pacientes y permitir el apoyo a la toma de decisiones y el análisis de la población.

Comprensión médica

Extracción de relación y entidad nombrada médica (NERe), API devuelve información médica como medicamentos, condiciones médicas, pruebas, tratamientos y procedimientos (TTP), anatomía e información de salud protegida (PHI). También identifica las relaciones entre los subtipos extraídos asociados con Medicamentos y TTP. También hay información contextual como “rasgos” de entidad (negación, o si un diagnóstico es un signo o síntoma). La siguiente tabla muestra los datos extraídos con subtipos relevantes y rasgos de entidad.

Interfaz de programación de aplicaciones (API): conector

Con una API simple, podemos extraer información de forma rápida y precisa, como condiciones médicas, medicamentos, dosis, pruebas, tratamientos y procedimientos, e información de salud protegida, manteniendo el contexto de los datos. Podemos identificar las relaciones entre la información extraída para ayudarlo a crear aplicaciones para casos de uso como análisis de salud de la población, gestión de ensayos clínicos, farmacovigilancia y resumen.

Ontología médica relativa

Las API de vinculación de ontologías médicas identifican información médica y la vinculan a códigos y conceptos de ontologías médicas estándar. Por ejemplo, las condiciones médicas están vinculadas a los códigos ICD-10-CM (por ejemplo, "dolor de cabeza" está relacionado con el código "R51") con la API InferICD10CM. Por el contrario, los medicamentos están vinculados a los códigos RxNorm ("Acetaminophine / Codeine" están vinculados al cui "C2341132"). Además, las API de enlace de ontologías médicas también detectan información contextual como rasgos de entidad (por ejemplo, negación).

Podemos ayudarlo a implementar la última tecnología innovadora; Inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender, analizar y buscar petabytes de datos médicos no estructurados.

¿Por qué deberías considerarnos como tu socio?

Tenemos un historial comprobado de entrega de proyectos complejos en empresas FTSE 100.

Nos enfocamos en la Seguridad.

Cada entorno que construimos tiene en mente la seguridad, no una ocurrencia tardía. Nos tomamos muy en serio los datos y la reputación de nuestros clientes, y toda nuestra infraestructura está protegida al menos con PCI DSS o superior. La Seguridad TI es nuestra prioridad, y apalancándola con nuestro conocimiento y experiencia.

Tecnologías innovadoras

Invertimos en las últimas tecnologías más innovadoras como AI y ML porque agregan el mayor valor a nuestros clientes. Obtenemos una enorme satisfacción cuando podemos ayudar a las empresas a utilizar las tecnologías de TI de la forma más eficiente en entornos seguros. El objetivo es que nuestros clientes se beneficien diez veces más de su inversión.

Nuestra mejor gente hacia adelante

Brindamos a los expertos las habilidades y la experiencia necesarias para hacer que todas las partes móviles de su negocio se muevan. Nuestro objetivo siempre ha sido brindar inteligencia procesable que marque una diferencia real en el negocio de nuestros clientes. ¡Les ayuda a crecer!

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Búsqueda cognitiva inteligente – Producto de IA en funcionamiento que aprovecha la IA y la PNL para leer y comprender los documentos legales, financieros y médicos más complejos para descubrir información detallada. El usuario final hace preguntas para encontrar respuestas, como ChatGPT solo para su organización de datos internos.

Comparación de documentos (revisión de datos) – Producto de IA de trabajo. Permite a los profesionales legales revisar miles de contratos y documentos legales comparándolos con una copia maestra y respondiendo las preguntas de los abogados. AI y NLP comprenden las preguntas y las respuestas se entregan en un solo informe. Nuestra comparación de documentos elimina las tareas que consumen mucho tiempo.

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¿Qué es vital acerca de la comprensión lectora y cómo puede ayudarte?

IA explicable (XAI); comprender el fundamento de los resultados del AA

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¿Cómo puede beneficiar al Sector Legal una solución inteligente de procesamiento de documentos?

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MC

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