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 | Artículo
“IA en el cuidado de la salud: una descripción holística de los datos médicos para mejorar la salud del paciente”
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 de la 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 médicos 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 resuelve este problema proporcionando una visión holística de los datos médicos e identificando 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 de los pacientes y tomar decisiones informadas que conduzcan a mejores resultados para los pacientes. Esta introducción explorará cómo se utiliza la IA en la atención médica para abordar la sobrecarga de datos y darles sentido.
Interpretar un gran volumen de datos con IA; Te sorprenderá lo que descubras.
La IA en la atención médica proporciona una descripción 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 conduzcan 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. Al analizar 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. La IA también puede ayudar a los proveedores de atención médica a identificar pacientes con mayor riesgo de padecer ciertas condiciones 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.
'Herramientas de inteligencia artificial para extraer datos de documentos de cumplimiento sanitario'
"La IA y el ML pueden proporcionar al personal médico apoyo para la toma de decisiones clínicas (CDS) basado en datos".
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.
¡Aquí hay 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 de dólares en ahorros anuales para la economía de la atención médica 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) encontró que los sistemas de diagnóstico asistidos por IA podrían 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 de PwC encontró que el 64% de los consumidores están dispuestos a utilizar asistentes de salud virtuales con tecnología de inteligencia artificial para programar citas y administrar sus registros médicos.
- Según ResearchAndMarkets.com, se prevé que el mercado mundial de IA en el sector sanitario alcance los 22.8 millones de dólares en 2025, con un crecimiento compuesto del 42.2 % entre 2020 y 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 con tecnología de inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar la participación del paciente y el cumplimiento de 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
Impulsados por modelos avanzados de aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje automático comprenden e identifican información médica compleja de forma rápida y precisa. Por ejemplo, el sistema puede extraer "Staphylococcus aureus resistente a meticilina" (a menudo ingresado como "MRSA"), vincularlo al código ICD-15.212-CM "J10" y proporcionar contexto, como si un paciente dio positivo o negativo, para que el término extraído tenga significado.
Proteja la información confidencial del paciente
Una variedad de herramientas para IA y ML proporciona varias capacidades para ayudar al sector de la salud a cumplir firmemente 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 cumple con el Reglamento general de protección de datos (GDPR). Además, nuestros desarrolladores pueden implementar privacidad de datos y soluciones de seguridad sólidas 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 procesar y codificar textos médicos no estructurados 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 ayudarle a utilizar la IA en la atención sanitaria?
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 médicas, informes de ensayos clínicos y registros médicos de pacientes. Sin embargo, extraer los datos manualmente 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 siguen siendo inutilizables en los análisis a gran escala necesarios para avanzar en la industria de la atención médica y las ciencias biológicas, mejorar los resultados de los pacientes y crear eficiencias”.
Extracción impulsada por IA de registros médicos electrónicos (EHR)
Caracteristicas
Elementos innovadores que mejoran los conjuntos de datos a nuevos niveles. Extraiga información de textos médicos no estructurados de forma precisa y rápida.
Informes médicos
Hoy en día, gran parte de los datos de salud están libres de textos médicos, como notas médicas, informes de ensayos clínicos y registros médicos de pacientes. Sin embargo, extraer los datos manualmente lleva mucho tiempo y los intentos automatizados y basados en reglas para extraer los datos no capturan toda la historia porque no tienen en cuenta el contexto. Debido a esto, los datos siguen siendo inutilizables en los análisis a gran escala necesarios para avanzar en la industria de la atención médica y las ciencias biológicas, mejorar los resultados de los pacientes y crear eficiencias.
Seguimiento y medición
Es necesario descubrir rápidamente los criterios de selección adecuados para reclutar pacientes para ensayos clínicos en muchos sectores médicos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático comprenden e identifican información médica compleja en texto no estructurado para facilitar la indexación y la búsqueda. Posteriormente, un conocimiento de la historia clínica del paciente.
¿Cómo se puede integrar y colaborar la IA en la atención sanitaria?
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
Encontrar el diagnóstico correcto en las notas de los pacientes que deben asignarse al código válido en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) para un hospital o clínica puede llevar mucho tiempo y ser tedioso. Además, resulta especialmente complicado extraer diagnósticos que puedan representarse de diferentes maneras. Por ejemplo, la "fibrilación auricular" a veces se denomina "FA". AI y ML pueden identificar con precisión abreviaturas, errores ortográficos y tipográficos en el texto médico dentro de nuestro sistema. Esto reduce el tiempo que un codificador médico debe dedicar a analizar notas no estructuradas, disminuye la carga de tiempo del personal clínico y mejora la eficiencia.
Búsqueda Inteligente
Dado que cada día se producen petabytes de datos no estructurados en los sistemas hospitalarios, nuestro objetivo es convertir esta información en conocimientos valiosos a los que se pueda acceder y comprender de manera eficiente. Adoptamos la IA y el aprendizaje automático para comprender y proporcionar la funcionalidad que ayude a nuestros clientes a extraer y construir rápidamente información a partir de documentos médicos para crear una visión integral y longitudinal de los pacientes y permitir el apoyo a las 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 de manera rápida y precisa información como condiciones médicas, medicamentos, dosis, pruebas, tratamientos y procedimientos, e información de salud protegida, conservando al mismo tiempo el contexto de los datos. Podemos identificar las relaciones entre la información extraída para ayudarle 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 ayudarle a implementar la última tecnología innovadora, inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender, analizar y buscar petabytes de datos médicos no estructurados".
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Instrucciones de entrada simples:
Ingrese cierta información sobre sus necesidades actuales de procesamiento de documentos; No es necesario que sea preciso: puede comprobar diferentes escenarios con la frecuencia que desee. Ajuste el factor de automatización para estimar cuánto procesamiento de documentos espera automatizar sin intervención humana.
Calculadora de ROI
Inteligencia Artificial | Cuidado holístico | Recuperación del Paciente | Salud | Análisis de datos | Análisis en tiempo real | Enfermedades Crónicas | Predicción | Resultados del paciente | Señales de alerta temprana | Medidas Preventivas | Condiciones de Salud | Enfermedad del corazón | Diabetes | Atención eficaz | Proveedores de atención médica | Datos Médicos | Salud del Paciente | Tendencias | Patrones | Manejo de Enfermedades Crónicas | Diagnóstico precoz | Monitoreo de pacientes | Nube | Servicios | Proveedores | Escalabilidad | Flexibilidad | Comprensión basada en la nube con AI/ML/NLP
¿Cómo empezar a aprovechar la IA?
La nueva e innovadora tecnología de IA puede resultar abrumadora. ¡Podemos ayudarle aquí! Al utilizar nuestras soluciones de inteligencia artificial para extraer, comprender, analizar, revisar, comparar, explicar e interpretar información de los documentos más complejos y extensos, podemos llevarlo por un nuevo camino, guiarlo, mostrarle cómo se hace y brindarle apoyo. hasta el final.
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Stefan Czarnecki
La publicación del blog, escrita originalmente en inglés, sufrió una metamorfosis mágica hacia el alemán, árabe, chino, danés, español, finlandés, francés, hindi, húngaro, italiano, japonés, holandés, polaco, portugués, sueco y turco. Si algún contenido sutil perdió su brillo, recuperemos la chispa original en inglés.
