Aprendizaje automático en la atención médica: el futuro de la atención médica girará en torno al aprendizaje automático 

ML en atención médica: aplicaciones, beneficios y costos de desarrollo de aplicaciones

Aprendizaje automático (ML) es uno de los conceptos de tendencia en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Impulsada por su automatización y análisis predictivo, la tecnología ML se utiliza para crear soluciones de software inteligentes que ofrecen análisis de datos más precisos.

Banca y finanzas para la detención de fraudes, negocios de marketing y ventas para predecir el alcance del mercado y los intereses de los usuarios, organizaciones de atención médica para mejorar los servicios de atención al paciente y organizaciones de tecnología financiera para estimar las tendencias de las acciones, el aprendizaje automático se utiliza ampliamente en industrias diversificadas.

Ya sea con el propósito de pronosticar la dinámica del mercado, analizar y optimizar el rendimiento de los equipos, determinar el comportamiento de los clientes o realizar análisis profundos de los datos de ventas, las aplicaciones móviles basadas en ML y basadas en IA tendrán el mayor alcance en los próximos años. Las industrias obtendrán cada vez más muchos beneficios operativos y financieros al utilizar las potencialidades predictivas y de automatización del ML.

Entre todas las demás industrias, la industria de la salud es uno de los principales sectores que es uno de los primeros en adoptar innovaciones tecnológicas avanzadas similares a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Ya sea que sea una nueva empresa o una marca completamente desarrollada en la industria de la salud, el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático garantiza operaciones comerciales optimizadas. Comencemos nuestra sesión con las principales aplicaciones de ML en el sector sanitario.

Hoy, en este artículo, nos gustaría analizar los principales casos de uso del ML en la atención médica, los importantes beneficios del ML en la industria de la salud y cuánto costará desarrollar aplicaciones de atención médica basadas en ML.

Principales casos de uso de IA/ML en la industria de la salud

La importancia del aprendizaje automático en la atención sanitaria se está ampliando con los continuos avances en el campo de la IA. Velocidad y precisión como características principales, y la tecnología ML está causando revuelo en el mundo digital. Echemos un vistazo a las aplicaciones importantes del aprendizaje automático en la industria de la salud.

Aquí están las mejores respuestas sobre cómo se utiliza la IA en la atención médica.

1. Predicción de enfermedades

La predicción de enfermedades es uno de los principales casos de uso del aprendizaje automático en la industria de la salud. El uso de aplicaciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático en el sector de servicios de atención médica está aumentando para predecir enfermedades potencialmente mortales y mejorar los servicios de atención al paciente.

La función de modelado predictivo de los algoritmos de ML deriva patrones en los informes de salud de los pacientes de manera eficiente y predice la antigüedad de la enfermedad. Ayuda a los médicos a tomar decisiones mejores e inmediatas para mejorar los resultados de los pacientes.

2. Agiliza el proceso

Una de las funciones principales de la tecnología ML en el sector sanitario es la automatización de procesos. Las aplicaciones de aprendizaje automático inteligentes en el sector de la salud procesan datos automáticamente (análisis de datos de pacientes), minimizan la interacción manual y mantienen información precisa y de calidad. Por lo tanto, mejorará la eficiencia operativa, optimizará la productividad de los recursos y reducirá los costos.

3. Investigación y desarrollo de fármacos

Es el mejor caso de uso de ML en el sector sanitario. Las increíbles capacidades predictivas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están haciendo que el descubrimiento y desarrollo de fármacos, el análisis del alcance de los candidatos y el análisis de datos de pacientes para ensayos clínicos sean más rápidos y fáciles.

Además, la tecnología de aprendizaje automático también se utiliza para tomar decisiones más rápidas en el diseño y desarrollo de fármacos.

Además, además de los trabajos de investigación, las empresas fabricantes de medicamentos también invierten cada vez más en el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para pronosticar los efectos secundarios de un fármaco candidato. Significa que las aplicaciones de aprendizaje automático en el desarrollo de fármacos se utilizan para detectar la toxicidad de un medicamento antes de la etapa de ensayo clínico y mejorar su calidad.

4. Gestión eficiente de la HCE

La necesidad de AA en la atención sanitaria, especialmente para optimizar la gestión de la nube y la accesibilidad de los datos de los pacientes, generará más oportunidades para las aplicaciones de atención médica de aprendizaje automático en el futuro.

Las aplicaciones de aprendizaje automático ricas en funciones para el cuidado de la salud ayudarán a los proveedores de servicios de atención médica y a los médicos a acceder a los registros médicos electrónicos de los pacientes en cualquier momento y desde cualquier lugar.

Al tiempo que garantizan la privacidad de los registros médicos del paciente, las aplicaciones de ML permiten a los médicos acceder a tratamientos médicos anteriores y al estado actual de su condición de salud. Se demostró que las aplicaciones de IA y ML pueden ayudar a los médicos a predecir las enfermedades que les afectarán en los próximos 5 a 10 años.

Por lo tanto, las soluciones de software de aprendizaje automático en el sector sanitario desempeñan un papel clave a la hora de ahorrar mucho tiempo manual en el registro de datos manuales del paciente y mejorar los resultados de salud.

5. Mejorar la precisión del diagnóstico

Las aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas basadas en IA y ML ofrecen un análisis con una precisión del 99 % en muestras de sangre, secuencias de ADN e imágenes de radio. Un análisis de datos y un reconocimiento de patrones más rápidos pero precisos ayudarán a los médicos a brindar los mejores servicios de atención y diagnóstico para reducir los riesgos para la salud.

6. Sugerencias de tratamiento

El uso de aplicaciones o herramientas de aprendizaje automático en la atención médica hace que el proceso de diagnóstico sea eficiente y ayuda a los médicos a encontrar múltiples tratamientos o sugerencias de medicamentos para mejorar las condiciones de salud de los pacientes. Según el historial de medicación y las condiciones de salud anteriores, las aplicaciones de IA y ML ofrecen formas de tratamiento personalizadas que garantizan posibles resultados de salud.

7. Análisis de rendimiento de dispositivos médicos

Las aplicaciones de aprendizaje automático inteligentes tienen un impacto en la atención médica de muchas maneras y el monitoreo y análisis del rendimiento de los dispositivos médicos es uno de ellos. Los dispositivos médicos compatibles con IA/ML mejoran la precisión de los hallazgos y la eficiencia terapéutica, lo que mejorará el nivel de atención al paciente.

8. Auxiliares de Enfermería Virtuales

Los asistentes de enfermería virtuales basados ​​en ML ayudan al personal del hospital a controlar las condiciones de varios pacientes a la vez. No es posible gestionar o ver manualmente los signos vitales de salud de muchos pacientes a la vez, pero las soluciones de software basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático lo hacen de manera eficiente. Por lo tanto, ayudará al personal a enviar alertas inmediatas a los médicos y concienciarlos sobre las condiciones de salud de los pacientes y mejorar el nivel de atención.

9. Procedimientos Quirúrgicos Robóticos

Con una precisión y adaptabilidad inimaginables, los robots quirúrgicos impulsados ​​por aprendizaje automático e inteligencia artificial han causado revuelo en la industria de la salud digital. En cirugías mínimamente invasivas participan robots quirúrgicos bien capacitados basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje automático, dotados de las capacidades de los cirujanos profesionales. Estos robots quirúrgicos asistidos por robots basados ​​en IA y ML ofrecerán a los cirujanos y garantizarán una mejor visualización para realizar cirugías con incisiones muy pequeñas.

Estas son algunas aplicaciones importantes de la tecnología ML en la industria de la salud. El aprendizaje automático, como la tecnología analítica avanzada, se beneficiará en términos de ahorro de tiempo, reducción de costos operativos, agilización de las operaciones de gestión de registros médicos y, en general, de transformación de las operaciones tradicionales de atención médica, desde el mantenimiento de registros en la recepción hasta cirugías complejas.

¿Cuánto cuesta desarrollar una aplicación sanitaria basada en ML?

El costo del desarrollo de aplicaciones de atención médica depende de varios factores. Hay muchísimos tipos de aplicaciones de atención médica disponibles en las tiendas de aplicaciones. Rastreadores virtuales, planificadores de dieta, aplicaciones de fitness y bienestar, aplicaciones de telemedicina, aplicaciones de gestión de bases de datos, aplicaciones de redes médicas, aplicaciones de recetas electrónicas, reclamaciones de seguros y aplicaciones de facturación/preparación de facturas, etc.

Según el tipo de aplicación de atención médica, las características y la complejidad del diseño variarán y esto afecta el costo final de una aplicación móvil de atención médica.

Además, la plataforma de desarrollo de aplicaciones, el diseño UX/UI y la pila de tecnología utilizada para desarrollo de aplicaciones móvilesy el tamaño del equipo de los desarrolladores de la aplicación afectarán el costo final de la aplicación de atención médica. Además, la región y las tarifas por hora de los principales desarrolladores de aplicaciones (Desarrolladores de aplicaciones para Android or desarrolladores de aplicaciones para iPhone) decidirá el coste real del desarrollo de aplicaciones sanitarias.

En una estimación aproximada, el coste de una aplicación sanitaria con un nivel mínimo de complejidad de diseño y un conjunto de las características más necesarias costará entre 45,000 y 88,000 dólares. Sin embargo, según todos los factores anteriores, el costo del desarrollo de una aplicación de atención médica podría estar dentro del rango estimado o exceder el límite según las especificaciones de su aplicación.

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¡Ultimas palabras!

Los beneficios de la Inteligencia Artificial en la sanidad o del Machine Learning en la industria sanitaria son numerosos. Las aplicaciones de IA y ML remodelan la forma en que los proveedores de servicios de salud prestan servicios.

Como comentamos en este artículo, las soluciones administrativas de atención al paciente basadas en ML y basadas en IA serán el futuro de la industria de la salud. Las aplicaciones de IA y ML automatizan las tareas de atención al público y ayudan a los médicos a mejorar el nivel de atención.

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• Fuente: https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/