ANO Digital Economy ha publicado un informe sobre las tendencias en el uso de la IA en medicina.

Al compilar el informe, ANO Digital Economy clasificó las tendencias por categorías de tiempo: tendencias de corto plazo (actualmente 2 años; actualmente en implementación, pero que aún no cubren todas las empresas e industrias), tendencias de mediano plazo (3-5 años; actualmente en el proyecto piloto y fase de implementación parcial sin difusión a gran escala), tendencias de largo plazo (5 años o más; conceptos y tecnologías que solo se están discutiendo o implementando en proyectos limitados, ya que su implementación es difícil).

Asistentes inteligentes, como el ruso DIMA (MD AI) y el estadounidense Microsoft DAX Copilot, se utilizarán hoy y en los próximos dos años para ayudar a los profesionales sanitarios a realizar diagnósticos y seleccionar métodos de tratamiento. Según el informe, esto abordará la sobrecarga de trabajo administrativo y documentación rutinaria de los médicos, así como la falta de eficiencia y precisión en la recopilación de historiales médicos y diagnósticos iniciales debido a errores humanos.

Además, la ANO cree que pronto se generalizarán los dispositivos para monitorizar indicadores de salud y realizar pruebas diagnósticas. Estos incluyen dispositivos inteligentes, monitores de actividad física, dispositivos de autoevaluación y diagnósticos remotos. Estos dispositivos facilitarán y harán más accesible el seguimiento del estado de los pacientes, especialmente para quienes padecen enfermedades crónicas y tienen dificultades para acudir regularmente a un centro de salud.

El informe cita ejemplos de dispositivos de monitorización: Neyrox, de un fabricante ruso, monitoriza parámetros como la frecuencia cardíaca, el electrocardiograma (ECG), la respiración, la temperatura, los niveles de glucosa y la saturación de oxígeno, así como las respuestas del sistema nervioso. Mediante IA, Neyrox analiza estos datos y predice las crisis epilépticas 40-50 segundos antes de que se produzcan, alertando posteriormente al usuario. También se menciona el dispositivo EmbracePlus de Empatica para la monitorización de parámetros fisiológicos y la detección temprana de enfermedades, incluida la COVID-19.

Los historiales médicos electrónicos (HCE/HCE) solucionarán la falta de una base de datos unificada, lo que dificulta la comunicación entre instituciones médicas. Además, eliminarán el error humano y ahorrarán tiempo a pacientes y médicos. ANO cita como ejemplos el "Historial Médico Electrónico" ruso con IA para el análisis de datos y el apoyo a la toma de decisiones, y un desarrollo de la empresa estadounidense Epic Systems.

En los próximos 3 a 5 años, se implementará la IA generativa (para generar nuevos datos); su uso en medicina está transformando los enfoques del diagnóstico, el tratamiento y el desarrollo de fármacos. Los analistas creen que el uso de este tipo de inteligencia artificial abordará la falta de apoyo a los médicos para realizar diagnósticos y elegir los tratamientos óptimos, así como las limitaciones de los métodos tradicionales para analizar grandes volúmenes de datos. Entre las tecnologías que utilizan IA generativa se incluyen la plataforma rusa Syntelly, que analiza las propiedades toxicológicas y fisicoquímicas de los compuestos, y la tecnología de desarrollo de fármacos de Insilico Medicine.

Los autores del informe también destacaron la tendencia hacia la creación de programas de seguros médicos personalizados mediante inteligencia artificial. Mediante productos de seguros personalizados que analizan los datos médicos y el comportamiento único de cada cliente, las aseguradoras podrán ofrecer tarifas y programas flexibles. Estos programas se adaptarán a las necesidades y los riesgos asociados a los factores humanos. Esto mejorará la calidad del servicio y la eficacia de los seguros. La organización cita como ejemplo la plataforma de seguros SberHealth y Lightbeam Health, que analiza más de 4500 factores, incluyendo factores clínicos, sociales y ambientales, para identificar riesgos ocultos.

Entre las tendencias a largo plazo destacadas se encuentran los agentes autónomos de IA: programas que analizan de forma independiente los datos médicos de los pacientes. También son capaces de realizar diagnósticos, recomendar tratamientos y realizar ciertos procedimientos sin intervención médica directa. Los agentes autónomos de IA operan utilizando grandes volúmenes de datos y algoritmos de aprendizaje automático, lo que ayudará a automatizar los procesos rutinarios y la toma de decisiones, acelerando la respuesta a los cambios en el estado de los pacientes. Ejemplos de esta tecnología incluyen Grace de Hippocratic AI.

La medicina personalizada basada en IA y genómica también es una tendencia a largo plazo. Combina los datos genéticos de una persona con indicadores clínicos. Los analistas afirman que el desarrollo de regímenes de tratamiento personalizados basados ​​en las características individuales mejorará la eficacia de la terapia y reducirá el riesgo de efectos secundarios. Un ejemplo de ello es la startup canadiense Deep Genomics, que utiliza IA para predecir el impacto de las mutaciones genéticas y desarrollar fármacos específicos.

Además, los implantes y neuroprótesis controlados por IA, que son capaces de recopilar y analizar continuamente parámetros fisiológicos, ajustar automáticamente su funcionamiento y prevenir el desarrollo de complicaciones, se han convertido en tendencias a largo plazo.

Según el informe, las tecnologías de IA para la vigilancia epidemiológica y la alerta temprana de brotes de enfermedades infecciosas se han convertido en una tendencia que podría materializarse en cinco años o más. Como ejemplo, se cita a la empresa canadiense BlueDot, que fue la primera del mundo en advertir sobre la COVID-19 en diciembre de 2019 mediante el análisis de millones de fuentes de datos mediante IA.

Los analistas creen que el uso generalizado de gemelos digitales de pacientes solo se extenderá a largo plazo. Para crearlos, se están desarrollando modelos virtuales con información sobre la salud del paciente y los tratamientos prescritos. Entre quienes trabajan en esta tecnología se encuentran la Universidad Sechenov y la startup Q Bio Gemini.

Las tendencias a largo plazo también incluyen el uso de tecnologías de realidad virtual y aumentada (RV/RA) en diversos campos, desde la formación del personal médico y la preparación quirúrgica hasta la rehabilitación y el tratamiento de diversas enfermedades. Entre sus desarrolladores se encuentran la Universidad Estatal de Medicina de Samara, con su sistema virtual modular experto "MEVIS", y el sistema de simulación de procedimientos quirúrgicos de FundamentalVR.

Los robots quirúrgicos también se han convertido en una tendencia a largo plazo, reduciendo potencialmente el riesgo de errores y la precisión limitada en los procedimientos quirúrgicos tradicionales. En Rusia, por ejemplo, el robot quirúrgico "Levsha", desarrollado por la empresa "Neurosputnik", permite al cirujano sentir las manipulaciones, como en la cirugía tradicional.