Con un valor estimado de $ 40 mil millones para atención médica, los robots pueden analizar datos de registros médicos preoperatorios para guiar el instrumento de un cirujano durante la cirugía, lo que puede conducir a una reducción del 21% en la estadía hospitalaria de un paciente. La cirugía asistida por robot se considera «mínimamente invasiva» por lo que los pacientes no necesitarán sanar de incisiones grandes. A través de la inteligencia artificial, los robots pueden usar datos de operaciones anteriores para informar nuevas técnicas quirúrgicas. Los resultados positivos son realmente prometedores. Un estudio que involucró a 379 pacientes ortopédicos encontró que el procedimiento robótico asistido por la IA resultó en cinco veces menos complicaciones en comparación con los cirujanos que operan solos. Por primera vez se utilizó un robot en una cirugía ocular y el robot quirúrgico más avanzado, el Da Vinci, permite a los médicos realizar procedimientos complejos con un mayor control que los enfoques convencionales. Los cirujanos cardíacos son asistidos por Heartlander, un robot en miniatura, que ingresa en una pequeña incisión en el pecho para realizar un mapeo y una terapia sobre la superficie del corazón.
2. Asistentes de enfermería virtuales
Desde la interacción con los pacientes hasta la orientación de los pacientes hasta el entorno de atención más efectivo, los asistentes virtuales de enfermería podrían ahorrarle a la industria de la salud $ 20 mil millones anuales. Dado que las enfermeras virtuales están disponibles las 24 horas, los 7 días de la semana, pueden responder preguntas, controlar a los pacientes y brindar respuestas rápidas. La mayoría de las aplicaciones de asistentes de enfermería virtuales hoy en día permiten una comunicación más regular entre los pacientes y los proveedores de atención entre las visitas al consultorio para evitar la readmisión del hospital o visitas al hospital innecesarias. El asistente de enfermera virtual de Care Angel puede incluso proporcionar controles de bienestar a través de la voz y la IA.
3. Ayuda juicio clínico o diagnóstico
Es cierto que usar IA para diagnosticar pacientes está indudablemente en su infancia, pero ha habido algunos casos de uso interesantes. Un estudio de la Universidad de Stanford probó un algoritmo de IA para detectar cánceres de piel contra dermatólogos, y se realizó a nivel de los humanos. Una compañía danesa de software de AI probó su programa de aprendizaje profundo haciendo que una computadora escuchara a escondidas mientras los operadores humanos atendían llamadas de emergencia. El algoritmo analizó lo que dice una persona, el tono de la voz y el ruido de fondo y los arrestos cardíacos detectados con una tasa de éxito del 93% en comparación con el 73% de los humanos. Baidu Research anunció recientemente que los resultados de las primeras pruebas de su algoritmo de aprendizaje profundo indican que puede superar a los humanos al identificar metástasis de cáncer de mama. El primer ministro Theresa May anunció que una revolución de la IA ayudaría al Servicio Nacional de Salud (NHS), el sistema de salud del Reino Unido, a predecir aquellos en una etapa temprana de cáncer para prevenir miles de muertes relacionadas con el cáncer en 2033. Los algoritmos examinarán registros médicos, hábitos y información genética agrupada de organizaciones benéficas de salud, el NHS y la IA.
4. Flujo de trabajo y tareas administrativas
Otra forma en que la inteligencia artificial puede afectar la atención médica es automatizar las tareas administrativas. Se espera que esto genere $ 18 mil millones en ahorros para la industria de la salud, ya que las máquinas pueden ayudar a los médicos, enfermeras y otros proveedores a ahorrar tiempo en las tareas. La tecnología, como las transcripciones de voz a texto, podría ayudar a ordenar exámenes, recetar medicamentos y escribir notas en el gráfico. Un ejemplo del uso de AI para respaldar tareas de administración es una asociación entre Cleveland Clinic e IBM que utiliza Watson de IBM para extraer datos masivos y ayudar a los médicos a proporcionar una experiencia de tratamiento personalizada y más eficiente. Una forma en que Watson apoya a los médicos es que puede analizar miles de artículos médicos usando el procesamiento del lenguaje natural para informar los planes de tratamiento.
5. Análisis de imágenes
Actualmente, el análisis de imágenes consume mucho tiempo para los proveedores humanos, pero un equipo de investigación liderado por MIT desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático que puede analizar escaneos 3D hasta 1,000 veces más rápido que lo que es posible hoy en día. Esta evaluación casi en tiempo real puede proporcionar información crítica para los cirujanos que están operando. También se espera que AI pueda ayudar a mejorar la próxima generación de herramientas de radiología que no dependen de muestras de tejido. Además, el análisis de imágenes de IA podría admitir áreas remotas que no tienen acceso fácil a proveedores de servicios de salud e incluso hacer que la telemedicina sea más efectiva ya que los pacientes pueden usar sus teléfonos con cámara para enviar fotos de erupciones, cortes o hematomas para determinar qué cuidados son necesarios.[:en]
1. AI-assisted robotic surgery
With an estimated value of $40 billion to healthcare, robots can analyze data from pre-op medical records to guide a surgeon’s instrument during surgery, which can lead to a 21% reduction in a patient’s hospital stay. Robot-assisted surgery is considered «minimally invasive» so patients won’t need to heal from large incisions. Via artificial intelligence, robots can use data from past operations to inform new surgical techniques. The positive results are indeed promising. One study that involved 379 orthopedic patients found that AI-assisted robotic procedure resulted in five times fewer complications compared to surgeons operating alone. A robot was used on an eye surgery for the first time, and the most advanced surgical robot, the Da Vinci allows doctors to perform complex procedures with greater control than conventional approaches. Heart surgeons are assisted by Heartlander, a miniature robot, that enters a small incision on the chest to perform mapping and therapy over the surface of the heart.
2. Virtual nursing assistants
From interacting with patients to directing patients to the most effective care setting, virtual nursing assistants could save the healthcare industry $20 billion annually. Since virtual nurses are available 24/7, they can answer questions, monitor patients and provide quick answers. Most applications of virtual nursing assistants today allow for more regular communication between patients and care providers between office visits to prevent hospital readmission or unnecessary hospital visits. Care Angel’s virtual nurse assistant can even provide wellness checks through voice and AI.
3. Aid clinical judgment or diagnosis
Admittedly, using AI to diagnose patients is undoubtedly in its infancy, but there have been some exciting use cases. A Stanford University study tested an AI algorithm to detect skin cancers against dermatologists, and it performed at the level of the humans. A Danish AI software company tested its deep-learning program by having a computer eavesdrop while human dispatchers took emergency calls. The algorithm analyzed what a person says, the tone of voice and background noise and detected cardiac arrests with a 93% success rate compared to 73% for humans. Baidu Research recently announced that the results of early tests on its deep learning algorithm indicate that it can outperform humans when identifying breast cancer metastasis. Prime ministerTheresa May announced an AI revolutionwould help the National Health Service (NHS), the UK’s healthcare system, predict those in an early stage of cancer to ultimately prevent thousands of cancer-related deaths by 2033. The algorithms will examine medical records, habits and genetic information pooled from health charities, the NHS and AI.
4. Workflow and administrative tasks
Another way AI can impact healthcare is to automate administrative tasks. It is expected that this could result in $18 billion in savings for the healthcare industry as machines can help doctors, nurses and other providers save time on tasks. Technology such as voice-to-text transcriptions could help order tests, prescribe medications and write chart notes. One example of using AI to support admin tasks is a partnership between the Cleveland Clinic and IBM that uses IBM’s Watson to mine big data and help physicians provide a personalized and more efficient treatment experience. One way Watson supports physicians is being able to analyze thousands of medical papers using natural language processing to inform treatment plans.
5. Image analysis
Currently, image analysis is very time consuming for human providers, but an MIT-led research team developed a machine-learning algorithm that can analyze 3D scans up to 1,000 times faster than what is possible today. This near real-time assessment can provide critical input for surgeons who are operating. It is also hoped that AI can help to improve the next generation of radiology tools that don’t rely on tissue samples. Additionally, AI image analysis could support remote areas that don’t have easy access to healthcare providers and even make telemedicine more effective as patients can use their camera phones to send in pics of rashes, cuts or bruises to determine what care is necessary.