17 de julio de 2020 - Parul Saini, equipo de Webmedy
La pandemia de COVID-19 ha provocado cambios profundos tanto en el sistema de salud como en el mundo en general. La naturaleza continua y dinámica de esta emergencia de salud pública está mostrando el valor de tener formas y soluciones que sean adaptables en lugar de fijas. Bajo el paraguas de la telemedicina y la salud digital, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan y combinan cada vez más para analizar los datos y brindar información procesable para mejorar la atención médica. Los médicos se han movido hacia el uso de dispositivos digitales, pero el Covid-19 está acelerando ese cambio.
En términos generales, cuando intentamos tomar una decisión basada en una gran cantidad de datos, por ejemplo, si 100 000 factores participantes influyen en un resultado, puede ser una tarea abrumadora para los humanos. A medida que aumenta el número de factores, se vuelve difícil descubrir la relación que vincula las entradas y las salidas. Es por eso que el aprendizaje automático y la IA están jugando un papel vital. Aunque las máquinas no son del todo inteligentes, ayudan a tomar una decisión equilibrada basada en datos y nos ayudan a escalar la forma en que administramos los datos.
La propagación continua de COVID 19 está extendiendo los sistemas operativos de atención médica y más allá. Hemos visto deficiencias en todo, desde máscaras y guantes hasta ventiladores, y desde el espacio de la sala de emergencias hasta las camas de la UCI y la velocidad y la seguridad de la conectividad a Internet. La situación es aterradora: nuestra economía y nuestros sistemas de atención médica pueden manejar una demanda lineal e incremental, mientras que el virus se propaga a un ritmo exponencial. Nuestro sistema de salud pública no puede proteger con este tipo de necesidad explosiva sin la selección rápida y a gran escala de modelos de trabajo digitales. Mientras corremos para detener la propagación del virus, podemos optimizar nuestros mecanismos de respuesta, digitalizando tantos pasos como sea posible. Los procesos convencionales, aquellos que dependen de personas para trabajar en el camino riesgoso del procesamiento de señales, se ven obligados por la velocidad a la que podemos preparar, planificar y utilizar el trabajo humano. Además, los procesos tradicionales producen rendimientos decrecientes a medida que escalan. Por otro lado, los sistemas digitales pueden escalar sin tales restricciones, a tasas prácticamente ilimitadas. Los únicos cuellos de botella técnicos son la potencia informática y la capacidad de la sala, y tenemos una gran cantidad de ambos.
Las organizaciones están reconociendo que los sistemas basados en reglas no pueden manejar los cambios rápidos y dinámicos provocados por COVID-19 en el mundo de hoy. Como resultado, están recurriendo a soluciones que son más flexibles y pueden volver a capacitarse. AI y ML permiten que los sistemas vuelvan a aprender las reglas en lugar de reescribirlas. El seguimiento y el análisis de los datos es fundamental. Y con los virus, este monitoreo es vital para tiempos de respuesta de salud pública más rápidos. Por ejemplo, algunas organizaciones están examinando los niveles de transmisión y los datos demográficos a nivel nacional para decidir la tasa de transmisión para áreas particulares. Otros están investigando la conexión entre los determinantes sociales de la salud y las hospitalizaciones. También hay afirmaciones sobre cómo se puede usar el aprendizaje automático para diagnosticar COVID-19 a partir de radiografías de tórax.
COVID-19 ha acelerado la aceptación y el escalado de herramientas virtuales y de IA. Desde los bots de IA utilizados por Providence and Partners HealthCare hasta el Smart Field Hospital en Wuhan, se está aplicando una rápida transformación digital para combatir la amenaza del COVID-19 que crece exponencialmente. Esperamos y esperamos que nuestra experiencia con COVID-19 resulte en una mejora y madurez drásticas en la forma en que brindamos atención médica en el futuro.
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