The best AI applications in the healthcare sector: a complete guide

The Cryptonomist · 2024-09-30T14:36:51.000Z

L’intelligenza artificiale (AI) ha also arrived in the healthcare sector with some new applications that are already usable. AI could eventually enter almost all productive sectors, but in some it proves to be more useful, and therefore has less difficulty penetrating. The progress generated by AI: the best applications in the healthcare sector The healthcare sector is one of those in which AI can be most useful. In particular, it is very useful in the research sector in this field, given that research in the healthcare field often relies on data analysis, and AI can be excellent for analyzing data, especially when it comes to large amounts of data that are otherwise difficult to analyze. However, it is not the only sector in which the use of tools based on intelligenza artificiale is already spreading, because all those in which there is research based on data analysis can successfully benefit from it. For example, according to the co-founder and CEO of OpenAI, Sam Altman, AI could bring overall exponential progress to the entire humanity, for instance in the climate, aerospace, scientific fields, etc. Certainly, the scientific field is not only one of those in which it has the greatest potential, but it is also already one of those in which it is used relatively widely. What makes AI particularly effective in the scientific field is the great help it can provide to scholars and researchers, so much so that in this field it is already playing an important role. The most innovative AI applications in the healthcare sector The healthcare sector is particularly connected with scientific research. So it should not be surprising that it is one of those in which AI is already spreading. For example, in this field it is used to accelerate the discovery of new drugs, or for the improvement of imaging. It is also used in diagnostics and in the delivery of healthcare. In reality, the steps taken so far are probably only the first steps of a long journey, also because in theory the aid that AI can provide in the healthcare sector is truly wide and deep. The care will probably always be managed by expert human doctors, but they will increasingly be assisted by tools equipped with artificial intelligence that can improve, speed up, and automate their work, while at the same time reducing errors. Pharmacology Some of the most promising AI-based apps in the healthcare field are those that help researchers discover new drugs, that is, new molecules to be used as active ingredients in drugs. The fact is that the molecules to be analyzed are thousands, and they become millions if we also consider those synthetic ones not present in nature but creatable in the laboratory. Testing the efficacy of these molecules in the laboratory is very difficult, very long, and sometimes even simply impossible. Instead, using AI tools like neural networks, millions of molecules can be analyzed to try to predict their effectiveness. Additionally, the potential effectiveness of new drugs under study can also be analyzed before they are examined with often costly clinical trials. In this way, time and costs are reduced, but also the need to test molecules and drugs on animals or humans. Imaging A classic use of AI in the healthcare sector is as an aid for imaging. There are, for example, apps that allow even non-experts to acquire high-quality ultrasound images of the heart, for early diagnosis of potential diseases without having to go through specialist studies. These apps on one hand help the operator to acquire high-quality images, while on the other hand they help them later to interpret them. Something like this also exists for radiographs. An app, for example, can analyze and classify chest X-rays to detect anomalies in a few seconds, reducing time and costs. It is estimated that an app for interpreting radiographic images is 10,000 times faster than an average radiologist. Moreover, these apps often manage to identify smaller anomalies, thus sometimes anticipating by months the diagnoses of diseases such as malignant lung nodules. Diagnosis AI apps can be useful not only for analyzing images, but also for helping doctors make diagnoses. There are some designed specifically to leverage artificial intelligence in the clinical decision-making process. This is an integration within the clinical decision-making process carried out by human doctors, and it uses predictive analysis and natural language processing to help doctors make more informed decisions. Furthermore, these tools also allow for the customization of drug prescriptions, simplification of operations, and optimization of resource management. Healthcare assistance Thanks to voice recognition, some apps already used in the healthcare sector allow the automation of some services offered to patients. For example, they help to communicate with patients who have language difficulties, because they are equipped with voice recognition based on artificial intelligence that automates the process of understanding atypical language. They are also used in video-conferencing with some of the main software available today. Other apps use artificial intelligence to simplify the delivery of healthcare, automating administrative tasks such as appointment scheduling, data analysis, and patient follow-ups. Obviously, all these uses are not isolated compartments, but are often possible simultaneously on the same patients, or in support of one another. For now, apps often tend to provide a single service, but in the future, it is imaginable that they could, for example, communicate with each other, perhaps thanks to basic data exchange platforms. The journey has already begun, even if the road ahead still seems to be very long.

La inteligencia artificial (IA) también ha llegado al sector sanitario con algunas nuevas aplicaciones que ya son utilizables.
La IA podría eventualmente entrar en casi todos los sectores productivos, pero en algunos resulta más útil y, por lo tanto, tiene menos dificultades para penetrar.
Los avances que genera la IA: las mejores aplicaciones en el sector salud
El sector sanitario es uno de aquellos en los que la IA puede resultar más útil.
En particular, es muy útil en el sector de la investigación en este campo, dado que la investigación en el campo de la salud a menudo se basa en el análisis de datos, y la IA puede ser excelente para analizar datos, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos que de otro modo serían difíciles de analizar.
Sin embargo, no es el único sector en el que ya se está extendiendo el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial, pues todos aquellos en los que exista investigación basada en análisis de datos pueden beneficiarse con éxito de ella.
Por ejemplo, según el cofundador y CEO de OpenAI, Sam Altman, la IA podría generar un progreso exponencial general para toda la humanidad, por ejemplo en los campos climático, aeroespacial, científico, etc.
Ciertamente, el campo científico no es sólo uno de aquellos en los que tiene mayor potencial, sino que también es ya uno de aquellos en los que se utiliza de forma relativamente amplia.
Lo que hace que la IA sea especialmente eficaz en el ámbito científico es la gran ayuda que puede proporcionar a académicos e investigadores, tanto que en este campo ya está desempeñando un papel importante.
Las aplicaciones de IA más innovadoras en el sector sanitario
El sector sanitario está especialmente vinculado a la investigación científica.
Así que no debería sorprender que sea uno de aquellos en los que la IA ya se está extendiendo.
Por ejemplo, en este campo se utiliza para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos o para mejorar la imagenología. También se utiliza en el diagnóstico y en la prestación de servicios sanitarios.
En realidad, los pasos dados hasta ahora son probablemente sólo los primeros pasos de un largo camino, también porque en teoría la ayuda que la IA puede proporcionar en el sector sanitario es realmente amplia y profunda.
La atención probablemente siempre estará a cargo de médicos humanos expertos, pero cada vez más serán asistidos por herramientas equipadas con inteligencia artificial que pueden mejorar, acelerar y automatizar su trabajo, al mismo tiempo que reducen los errores.
Farmacología
Algunas de las aplicaciones basadas en IA más prometedoras en el campo de la salud son aquellas que ayudan a los investigadores a descubrir nuevos medicamentos, es decir, nuevas moléculas para usar como ingredientes activos en medicamentos.
El hecho es que las moléculas a analizar son miles, y se convierten en millones si consideramos también aquellas sintéticas no presentes en la naturaleza pero creables en el laboratorio.
Probar la eficacia de estas moléculas en el laboratorio es muy difícil, requiere mucho tiempo y, a veces, incluso sencillamente imposible.
En cambio, utilizando herramientas de IA como las redes neuronales, se pueden analizar millones de moléculas para intentar predecir su eficacia. Además, también se puede analizar la eficacia potencial de nuevos fármacos en estudio antes de examinarlos en ensayos clínicos, que suelen ser costosos.
De esta forma se reducen tiempos y costes, pero también la necesidad de probar moléculas y fármacos en animales o humanos.
Imágenes
Un uso clásico de la IA en el sector sanitario es como ayuda para la obtención de imágenes.
Existen, por ejemplo, aplicaciones que permiten incluso a personas no expertas adquirir imágenes ecográficas de alta calidad del corazón, para el diagnóstico precoz de potenciales enfermedades sin necesidad de pasar por estudios especializados.
Estas aplicaciones por un lado ayudan al operador a adquirir imágenes de alta calidad, mientras que por otro lado le ayudan posteriormente a interpretarlas.
Algo parecido también existe para las radiografías.
Una aplicación, por ejemplo, puede analizar y clasificar radiografías de tórax para detectar anomalías en pocos segundos, reduciendo tiempo y costes.
Se estima que una aplicación para interpretar imágenes radiográficas es 10.000 veces más rápida que un radiólogo promedio.
Además, estas aplicaciones suelen conseguir identificar anomalías más pequeñas, anticipando a veces meses el diagnóstico de enfermedades como los nódulos pulmonares malignos.
Diagnóstico
Las aplicaciones de IA pueden ser útiles no sólo para analizar imágenes, sino también para ayudar a los médicos a realizar diagnósticos.
Hay algunos diseñados específicamente para aprovechar la inteligencia artificial en el proceso de toma de decisiones clínicas.
Se trata de una integración dentro del proceso de toma de decisiones clínicas que llevan a cabo los médicos humanos, y utiliza análisis predictivo y procesamiento del lenguaje natural para ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas.
Además, estas herramientas también permiten la personalización de las prescripciones de medicamentos, la simplificación de operaciones y la optimización de la gestión de recursos.
Asistencia sanitaria
Gracias al reconocimiento de voz, algunas aplicaciones ya utilizadas en el sector sanitario permiten automatizar algunos servicios ofrecidos a los pacientes.
Por ejemplo, ayudan a comunicarse con pacientes que tienen dificultades con el lenguaje, ya que están dotados de reconocimiento de voz basado en inteligencia artificial que automatiza el proceso de comprensión del lenguaje atípico. También se utilizan en videoconferencias con algunos de los principales software disponibles en la actualidad.
Otras aplicaciones utilizan inteligencia artificial para simplificar la prestación de servicios de atención médica, automatizando tareas administrativas como la programación de citas, el análisis de datos y el seguimiento de pacientes.
Obviamente, todos estos usos no son compartimentos aislados, sino que a menudo son posibles simultáneamente en los mismos pacientes o como apoyo mutuo.
Por ahora, las aplicaciones suelen tender a prestar un único servicio, pero en el futuro es imaginable que puedan, por ejemplo, comunicarse entre sí, quizá gracias a plataformas básicas de intercambio de datos.
El viaje ya ha comenzado, aunque el camino por recorrer todavía parece muy largo.

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