El objetivo principal de la industria de la salud es curar los problemas relacionados con la salud a través de la atención adecuada, la medicación y el monitoreo.
Y en el escenario actual, el mercado de atención médica global está en aumento, debido a múltiples factores como el aumento de las condiciones de salud crónicas, los avances tecnológicos, el aumento de los costos laborales debido a la escasez de personal y la infraestructura costosa.
El informe de Investigación y mercados Sobre las oportunidades y estrategias globales de atención médica, se mencionó que la industria mostró una tasa de crecimiento anual de 7.3% desde 2014. Solo en 2018, la industria se valoró en $ 11.9Tn.
El crecimiento también se atribuye al aumento de la conciencia relacionada con la salud y al aumento del apoyo tecnológico que las personas reciben en este segmento.
Con el tiempo, el uso de la tecnología ha traído cambios estructurales a la industria de la salud, para mejor. Ya sea que esté gestionando procesos administrativos interminables en los hospitales, proporcionando atención y tratamiento personalizados o facilitando un mejor acceso, los avances tecnológicos como la atención médica móvil, también conocida como mhealth, y el aprendizaje automático en la atención médica han racionalizado en gran medida el sector de la salud.
Profundicemos en cómo el aprendizaje automático en el cuidado de la salud combinado con la accesibilidad más fácil de dispositivos móviles está transformando el espacio del cuidado de la salud.
Auge de mHealth
El aumento en el uso de teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles ha traído un cambio en la forma en que las personas interactúan con sus médicos y hospitales para administrar su salud. Desde administrar sus citas con el médico hasta mantener sus registros de atención médica, hay una aplicación para todo y las personas los están usando.
Hubo cerca de 2.4 millones de aplicaciones móviles médicas en 2017 solo en los EE. UU. Se estima que alcanzará los 11.2 mil millones para 2025, según la investigación realizada por Statista.
En este punto, las empresas que operan en este segmento deben pensar de manera innovadora para diseñar soluciones adecuadas que sean atractivas, efectivas y atractivas para los intereses y objetivos del usuario.
Como ya hemos discutido, mHealth está redefiniendo la industria de la salud, y aquí veremos por qué las compañías de salud se beneficiarán al incluir mHealth en su estrategia comercial:
¿Por qué invertir en mHealth?
- Un boom en los subsectores médicos
Se está dando importancia a subsectores como diabetes, telemedicina, genómica y otros. Actualmente, los pacientes pueden controlar sus niveles de glucosa mediante la aplicación móvil y la tecnología portátil. Hay varias otras oportunidades disponibles en este segmento, y es solo cuestión de tiempo antes de que pueda identificar otros subsectores médicos.
La telemedicina es un sector en crecimiento, ya que ofrece atención a través de las telecomunicaciones. Estos subsectores médicos están ofreciendo oportunidades a los cuidadores y consumidores para obtener soluciones sanitarias mejores y adaptativas, que puedan mejorar su salud general.
- Eficiencia operativa y mayor compromiso
Cuando hay un flujo continuo de las operaciones en el hospital u otra unidad de cuidado, mejora la experiencia de los consumidores. Además de ofrecer una atención adecuada, los cuidadores también están involucrados en tareas administrativas, financieras e incluso técnicas relacionadas con hacer que las operaciones de atención médica sean fluidas.
Con las soluciones de mHealth, pueden administrar su trabajo de manera eficiente. Desde ofrecer mejores soluciones de nómina hasta atender citas y recordatorios, todas las operaciones están bien definidas dentro de una aplicación mHealth bien definida.
- Empodera a los pacientes
Cuando coloca una aplicación móvil que puede medir y controlar la frecuencia cardíaca del paciente y otros factores, esencialmente está empoderando a los pacientes y mejorando su actitud relacionada con la salud. Estarán más preocupados por su salud y la cuidarán tanto como sea posible.
De hecho, con los avances en la atención médica y el poder que se transfiere a la tecnología portátil, observará que más pacientes están interesados en medir sus propios niveles de glucosa y otros factores, manteniéndolos así en control. Se auto imponen restricciones dietéticas, que les permiten vivir una vida más suave y saludable.
- Mejor acceso y líneas de espera más cortas
Finalmente, el mercado móvil de atención médica está conectando a los proveedores de atención médica con aquellos que acceden a soluciones de atención médica. Esto permite el acceso directo y citas inmediatas.
De hecho, las soluciones de mHealth también han encontrado una manera de ofrecer citas a las personas, reduciendo así el tiempo de espera para cada cita y mejorando la experiencia.
Aprendizaje automático y sector sanitario
El aumento estimado en la economía global de IA para 2022 es de $ 3.9Tn de $ 1.2Tn en 2018. Este aumento se puede atribuir a las herramientas de aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo.
Se estima que el gasto en la industria de la salud solo alcanzará los $ 36.1 mil millones en 2025 con una tasa compuesta anual del 50.2%. Se prevé que los mayores inversores en esta tecnología serían hospitales y médicos, así como cuidadores individuales.
Muchas nuevas empresas se centran en el diagnóstico a través de la implementación de aprendizaje automático. De hecho, la mayor parte del capital y los fondos también se obtienen en este segmento, ya que ayuda a aumentar la precisión del diagnóstico y ayuda a los profesionales de la salud a adquirir datos que pueden ayudar con los planes de tratamiento.
Además del diagnóstico, el aprendizaje profundo en atención médica puede ayudar a identificar las interacciones clave entre los profesionales médicos e identificar métodos para mejorar la atención médica en el hogar.
El aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje automático, se usa ampliamente para entrenar algoritmos para identificar patrones en los datos.
El aprendizaje automático en el cuidado de la salud hace uso de una arquitectura de algoritmos en capas para un mejor análisis de datos y conocimientos más rápidos y profundos. En el curso del aprendizaje profundo, los datos se pasan a través de múltiples capas y cada capa usa la salida obtenida de la capa anterior para definir el resultado. Esto mejora la precisión y los resultados de la técnica.
Es importante tener en cuenta que, en el caso de la atención médica, hay demasiados datos para analizar y también hay ruido, que debe eliminarse antes de realizar el análisis. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar datos claros que se pueden transformar en información procesable con su red. Los algoritmos pueden clasificar claramente diferentes datos en función de su comprensión del paciente y las características mostradas por ellos: pacientes que muestran características similares, imágenes médicas con anormalidades sutiles y otros datos relacionados. Esto ayuda a los profesionales de la salud a realizar un análisis más rápido, diagnosticar y tratar a los pacientes de una mejor manera.
Aplicaciones del aprendizaje automático en la asistencia sanitaria
El aprendizaje automático en la asistencia sanitaria ahora se está aplicando a diferentes casos de uso en el espacio de la asistencia sanitaria. A continuación se explican algunas de las diversas aplicaciones que el aprendizaje automático está simplificando cada vez más en el espacio de la atención médica:
- Mejores técnicas de imagen
La mayoría de los médicos dependen en gran medida de la resonancia magnética, la tomografía computarizada y otros métodos de imágenes para diagnosticar el problema que enfrenta el paciente. Esto ayuda a los médicos a identificar y planificar el tratamiento para estos pacientes y, a su vez, ayudarlos a recuperarse más rápido.
Sin embargo, el diagnóstico manual tiene potencial de error. Esto puede conducir a un diagnóstico y un plan de tratamiento incorrectos, en caso de cualquier error de juicio, que a su vez es perjudicial para el paciente. Sin embargo, con el aprendizaje automático en la atención médica, los médicos pueden automatizar el diagnóstico y devolver datos precisos, lo que puede ayudarlos con planes de tratamiento más rápidos y eficientes y un tratamiento mejorado para los pacientes.
Tomemos el cáncer por ejemplo. En muchos casos, los médicos deben hacer que los pacientes pasen por varias pruebas y diagnósticos manuales antes de que puedan concluir si el paciente padece la enfermedad o no. En cambio, con algoritmos de aprendizaje automático introducidos en las máquinas, las máquinas podrán conectar los datos recientes con resultados pasados, comparar e identificar los síntomas que coinciden. En consecuencia, el algoritmo identificará si el paciente padece la enfermedad o no. También ayudará a los médicos a diagnosticar la etapa del cáncer, lo que disminuye un poco la carga de los médicos y les ayuda a proporcionar un diagnóstico y tratamiento efectivos.
- Detección de fraudes de seguros de salud
Los fraudes de seguros médicos han sido rampantes durante mucho tiempo. Ya sea para asegurar una compensación de seguro al enviar información incorrecta o, al no completar todas las formalidades, existen demasiados fraudes en este segmento.
Es muy difícil para los recursos humanos detectar estos fraudes y reconocer los errores que existen en el sistema. Es precisamente por eso que las soluciones de detección de seguros se han definido mediante el aprendizaje profundo. Las máquinas aprenden las técnicas que se utilizan para detectar formularios completamente llenos y bien archivados para la compensación del seguro. Una vez que se ha logrado este aprendizaje, cualquier dato nuevo que llegue a su manera se compara con los datos existentes, lo que les permite detectar los fraudes rápidamente y con mayor precisión.
Además de los fraudes, la venta de seguros también es otra área donde técnicas de aprendizaje automático puede ser aplicado. Al aprender más sobre las formas en que se consumen y compran los seguros, será más fácil para el vendedor definir métodos que involucren al cliente y completen la conversión. Desde la venta de soluciones de seguro personalizadas hasta la oferta de descuentos personalizados, existen varias técnicas de marketing que pueden seguirse con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático.
- Detección de enfermedades en etapa temprana
Hay muchas enfermedades que debe detectar en una etapa temprana para poder identificar el plan de tratamiento temprano y ayudar al paciente a asegurar una buena forma de vida.
Una combinación de algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados bajo el aprendizaje automático en la atención médica proporciona una mejor asistencia a los médicos en la detección temprana de enfermedades. Como se discutió, los algoritmos de aprendizaje automático comparan nuevos datos con los datos disponibles sobre la enfermedad en particular y, si los síntomas muestran una señal de alerta, los médicos pueden tomar medidas en consecuencia.
- Trato personalizado
Como todos sabemos, no hay dos pacientes o sus síntomas para la misma enfermedad son exactamente los mismos. Como resultado, los médicos a menudo recetan medicamentos basados en la combinación de los síntomas de un individuo, su historial de enfermedades y tratamiento.
Con máquina de aprendizaje En el cuidado de la salud, los médicos pueden tener acceso al análisis basado en los registros electrónicos de salud del paciente. Esto ayudará a los médicos a tomar decisiones más rápidas sobre qué tipo de tratamiento se adapta mejor al paciente. El aprendizaje automático en el cuidado de la salud también puede ayudar a los médicos a descubrir si el paciente está listo para los cambios necesarios en la medicación. Esto ayudará a inducir el tratamiento adecuado desde el principio.
- Descubrimiento e investigación de drogas
La investigación sobre el descubrimiento y la invención de fármacos implica el procesamiento de una gran cantidad de datos y ensayos clínicos interminables.
Las diferentes etapas del desarrollo de fármacos se pueden lograr más rápido con el aprendizaje automático en la atención médica. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a procesar grandes cantidades de datos en un período de tiempo más corto y producir resultados basados en evidencia calculada.
Aunque la implementación completa del aprendizaje automático en el desarrollo de medicamentos aún se encuentra principalmente en su etapa inicial, con una investigación y pruebas adecuadas, el sector de la salud podría generar ingresos de USD 300 mil millones cada año con la implementación adecuada del aprendizaje automático y big data, según McKinsey.
Factores clave a considerar
Al implementar el aprendizaje automático en soluciones de aplicaciones de atención médica, debe tener en cuenta algunas cosas. La aplicación debe planificarse de acuerdo con estos factores para satisfacer las necesidades operativas sin interrupciones.
- Coincidir con los estándares de atención médica
Idealmente, debe incorporar los estándares de atención médica actuales para mantener la privacidad y seguridad de los datos. Ayudará a hacer que la aplicación sea confiable y ayudará a garantizar que se sigan todos los protocolos estándar. Antes de comenzar a desarrollar la aplicación móvil, debe conocer los estándares que se ejecutan en el mercado que planea operar.
- Planifica tu diseño
La planificación de una aplicación utilizable e intuitiva es muy esencial en el segmento de atención médica, ya que los usuarios pueden tener entre 15 y 50 años de edad. Debe asegurarse de que los elementos que ha agregado a la aplicación son mínimos. El espacio en blanco y otros parámetros de diseño deben estar bien pensados antes de comenzar a diseñar la aplicación.
También es importante asegurarse de que el proceso de incorporación de la aplicación sea simple. Mantenga la curva de aprendizaje al mínimo. Permita que los usuarios utilicen sus aprendizajes del uso anterior de la aplicación para poder definir el diseño de la aplicación.
- Permitir interoperabilidad
Cada hospital tiene su propio software estándar en el que se recopilan todos los datos operativos y administrativos relacionados. Asegúrese de que su aplicación sea interoperable con este software para que pueda aprender de los datos disponibles de las máquinas existentes.
Recapitulación
Para poder implementar con precisión la aplicación móvil o el aprendizaje automático en su organización de atención médica, es imprescindible contar con un socio confiable como Laboratorios Maruti.
Nosotros, en Maruti Techlabs, entendemos la complejidad del espacio de atención médica, invertimos tiempo en investigar la industria, identificar las brechas que existen y finalmente superar los desafíos a través de soluciones tecnológicas eficientes y efectivas.
Para obtener más información sobre soluciones de atención médica personalizadas que se adaptan a sus requisitos y casos de uso, ponte en contacto con nosotros.
Fuente: https://marutitech.com/machine-learning-in-healthcare/
