Las imágenes borrosas de Rayos X que implican al paciente otra visita por el tomógrafo podrán acabarse con inteligencia artificial.

¿Se imagina una mesa computarizada que se mueva automáticamente a la posición correcta de la persona o una cámara en 3D que escanee todo el cuerpo sin opción de error? En este momento, la demanda de servicios de diagnóstico supera la oferta de expertos en la fuerza de trabajo. El desarrollo de soluciones para gestionar esta carga de trabajo en constante aumento es una tarea crucial para el sector sanitario. Y, aunque la carga de trabajo está creciendo, los diagnósticos y el tratamiento también se están volviendo más complejos. Los expertos en diagnóstico y los médicos necesitan un nuevo conjunto de herramientas que puedan manejar grandes volúmenes de datos médicos de forma rápida y precisa.

La respuesta a ello ha sido la inteligencia artificial o IA, que está revolucionando la prestación del servicio de salud, adaptándose a las necesidades de los pacientes. Esto atendiendo a la posición que reiteradamente ha mantenido la Organización Mundial de la Salud (OMS): proporcionar servicios de diagnóstico eficaces, con pruebas de imagen, de laboratorio y de patología que posibiliten la aplicación de tratamientos más eficaces y oportunos, y menos complejos y costosos. Eso es posible con una combinación de grandes cantidades de información y un progreso continuo en las técnicas de computación, que están demostrando la capacidad de analizar muchos datos de salud y el uso de análisis predictivos para una atención personalizada y basada en las necesidades precisas del paciente.

La IA transforma por completo el paradigma actual de la medicina y ofrece un panorama emocionante de cara a mejorar la experiencia de los pacientes alrededor del mundo.

La tecnología nos permite conocer perfectamente a cada individuo, lo que facilita una nueva generación de aplicaciones centradas en la medicina de precisión. Hemos integrado estos avances en nuestras tecnologías médicas más recientes y futuras.

La inteligencia artificial permite al equipo médico obtener resultados de imágenes más rápidos y exámenes más precisos. Un ejemplo de ello son las soluciones de Siemens Healthineers, pionero en la incorporación de la IA en el sector salud, con más de 400 patentes en el campo del aprendizaje automático, 80 solicitudes de patente y más de 30 aplicaciones. Con esta tecnología posibilitan la transformación de la asistencia sanitaria para agilizar los flujos de trabajo clínicos, evitar errores de diagnóstico y reducir las oportunidades de facturación perdidas, lo que a su vez le permite que los profesionales de la salud puedan dedicar más tiempo a la generación de hipótesis médicas y al desarrollo de la ciencia.

Algunas de estas innovaciones tecnológicas son el Fast Integrated Workflow, un conjunto de tecnologías que trabajan con inteligencia artificial mediante el aprendizaje profundo para facilitar automáticamente la posición de las afecciones de forma precisa. Lo que reduce las variaciones injustificadas y evita repeticiones de escaneo, los diagnósticos son más precisos e implican costos más bajos. Otra innovación es el TrueFusion, una aplicación cardiovascular que integra a la perfección imágenes de ultrasonido y angiografía para guiar a los equipos cardíacos cuando se administra tratamiento para enfermedades cardíacas estructurales.

Estas tecnologías son especialmente útiles en radiología, cuya demanda de imágenes de diagnóstico aumenta 3% por año; y teniendo en cuenta que su investigación es basada en datos, la inteligencia artificial en el área maximiza sus procedimientos.