Yadav S (20 de marzo de 2024) Transformative Frontiers: A Comprehensive Review of Emerging Technologies in Modern Healthcare. Cureus 16(3): e56538.
La rápida evolución de las tecnologías emergentes en el ámbito de la atención médica está transformando el campo de las prácticas médicas y los resultados de los pacientes, lo que marca el comienzo de una era de innovación sin precedentes. Esta revisión narrativa aborda los impactos transformadores de diversas tecnologías, entre ellas la realidad virtual (RV), la realidad aumentada (RA), la Internet de las cosas médicas (IoMT), la monitorización remota de pacientes (RPM), la integración de la tecnología financiera (fintech), la migración a la nube y el papel fundamental del aprendizaje automático (ML). Se hace hincapié en el impacto colaborativo de estas tecnologías, que está transformando el panorama de la atención médica. La realidad virtual y la RA revolucionan la formación médica, la IoMT amplía los límites de la atención médica, la RPM facilita la atención proactiva y la integración de la tecnología financiera mejora los procesos financieros. La migración a la nube garantiza una gestión de datos escalable y eficiente, mientras que el ML aprovecha los algoritmos para la precisión diagnóstica y el tratamiento personalizado.
The content provided is a comprehensive review of emerging technologies in modern healthcare, covering transformative impacts of various technologies such as virtual reality, augmented reality, Internet of Medical Things (IoMT), remote patient monitoring (RPM), financial technology integration (fintech), cloud migration, and the role of machine learning.
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Introducción y antecedentes
El rápido avance de la tecnología ha marcado el comienzo de una nueva era de innovación que ha tenido un impacto significativo en diversas industrias, y tal vez en ningún otro ámbito esta transformación sea más evidente que en el campo de la atención médica [1] . El campo de la atención médica está al borde de una transformación revolucionaria, impulsada por una convergencia de tecnologías de vanguardia que prometen redefinir las prácticas médicas y elevar la atención al paciente a niveles sin precedentes.
Entre la variedad de tecnologías emergentes, la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA) han surgido como herramientas poderosas con el potencial de reformular las prácticas médicas y mejorar las experiencias de los pacientes [2] .
Los profesionales médicos recurren cada vez más a la realidad virtual y aumentada para capacitarse y mejorar sus habilidades quirúrgicas. Las simulaciones de realidad virtual brindan un entorno realista y sin riesgos para que los cirujanos practiquen procedimientos complejos, mientras que la realidad aumentada superpone datos en tiempo real durante las cirugías para mejorar la precisión [3] . Estas tecnologías también benefician a los pacientes al brindar representaciones visuales interactivas de afecciones médicas, lo que facilita una mejor comprensión y una toma de decisiones informada sobre su atención médica [4] . Además, la terapia de realidad virtual está surgiendo como un tratamiento eficaz para afecciones de salud mental como el trastorno de estrés postraumático y los trastornos de ansiedad, y ofrece entornos inmersivos personalizados para la terapia de exposición [5, 6] .
Si bien el potencial de la realidad virtual y la realidad aumentada en el ámbito de la atención médica es enorme, es necesario superar desafíos como el costo, la complejidad técnica y los obstáculos de estandarización [7] . Este artículo de revisión tiene como objetivo emprender un viaje a través de las fronteras transformadoras de la realidad virtual y la realidad aumentada, la Internet de las cosas médicas (IoMT), las medidas de ciberseguridad para dispositivos médicos, la monitorización remota de pacientes (RPM), la integración de tecnología financiera (fintech) y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (ML) en el ámbito de la atención médica.
Revisar
Realidad virtual y realidad aumentada
Tanto la realidad virtual como la realidad aumentada han trascendido sus aplicaciones iniciales de entretenimiento y están logrando avances significativos en el sector de la atención médica [8] . En el ámbito de la formación médica, la realidad virtual ofrece un entorno de aprendizaje inmersivo que permite a los profesionales de la salud simular cirugías y procedimientos médicos. Los cirujanos, en particular, se benefician de simulaciones quirúrgicas realistas que mejoran sus habilidades y brindan un espacio libre de riesgos para practicar procedimientos complejos [9] .
Además, la realidad virtual se utiliza cada vez más en la educación de los pacientes para mejorar la comprensión y el cumplimiento de los planes de tratamiento. Los pacientes pueden experimentar recorridos virtuales de sus afecciones médicas, visualizando el impacto de las enfermedades y los posibles tratamientos de una manera comprensible. Esto no solo mejora la participación del paciente, sino que también contribuye a la toma de decisiones informada [10] .
En el ámbito quirúrgico, la realidad aumentada desempeña un papel crucial al superponer información digital sobre la visión del cirujano durante los procedimientos. La visualización de datos en tiempo real, como las reconstrucciones tridimensionales (3D) de la anatomía del paciente, permite a los cirujanos navegar con una precisión incomparable. Esta precisión es especialmente valiosa en cirugías mínimamente invasivas, donde la percepción espacial precisa es fundamental [11] .
Más allá de las aplicaciones quirúrgicas, la realidad virtual y la realidad aumentada están demostrando ser beneficiosas en las intervenciones terapéuticas. La terapia de realidad virtual se está explorando para tratar afecciones como el trastorno de estrés postraumático, los trastornos de ansiedad y las fobias. La naturaleza inmersiva de la realidad virtual permite a los terapeutas crear entornos controlados para la terapia de exposición, lo que contribuye a intervenciones de salud mental más efectivas y personalizadas [5, 6] .
Los desafíos para la adopción generalizada de VR y AR en el ámbito de la atención médica incluyen el costo del equipo, la complejidad técnica y la necesidad de protocolos estandarizados [7] . Sin embargo, los avances en curso y un creciente conjunto de evidencia que respalda la eficacia de estas tecnologías subrayan su potencial para revolucionar la capacitación médica, la educación del paciente y las intervenciones terapéuticas en el panorama de la atención médica. A medida que la tecnología continúa avanzando, la VR y AR están preparadas para convertirse en herramientas integrales para mejorar las habilidades de los profesionales de la salud y los resultados de los pacientes. Algunos ejemplos se dan en la Tabla 1 .
| Solicitud | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Formación quirúrgica | Osso VR | Cirugía del tacto |
| Educación del paciente | Anatomía 3D de Organon en realidad virtual | AccuVein |
| El manejo del dolor | VR Aplicada | EaseVRx |
| Terapia de salud mental | Límbico | Psicológico |
| Rehabilitación | Laberinto mental | Rehametría |
| Consultas remotas/Telemedicina | Proximidad | Augmedix |
| Navegación quirúrgica | Microsoft HoloLens | AccuVein |
Tabla 1: Aplicaciones y ejemplos de realidad virtual y realidad aumentada en el ámbito sanitario
La Internet de las cosas médicas
La IoMT representa una fuerza transformadora dentro del panorama de la atención médica, interconectando dispositivos médicos, sensores y sistemas para mejorar la atención al paciente, agilizar los procesos y revolucionar la prestación de servicios de atención médica [12] .
El IoMT abarca una amplia gama de dispositivos interconectados, que van desde rastreadores de actividad física portátiles hasta sensores médicos avanzados. Los dispositivos portátiles monitorean los signos vitales y la actividad física, e incluso realizan un monitoreo de glucosa en tiempo real, lo que proporciona a los profesionales de la salud información valiosa sobre la salud de los pacientes fuera de los entornos de atención médica tradicionales. Este monitoreo continuo y remoto fomenta la detección temprana de problemas de salud, lo que permite una intervención oportuna y planes de tratamiento personalizados [13] .
Además, la IoMT facilita el intercambio continuo de datos entre pacientes y proveedores de atención médica, lo que contribuye a un enfoque más centrado en el paciente. A través de plataformas de salud interconectadas y registros médicos electrónicos, los médicos pueden acceder a datos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más informada y estrategias de atención personalizadas. Los pacientes, a su vez, adquieren un papel más activo en la gestión de su atención médica, lo que fomenta un enfoque colaborativo y proactivo para el bienestar [13,14] .
La monitorización remota (MR) de dispositivos electrónicos implantables cardíacos (CIED) ha experimentado una mayor adopción, en particular durante la reciente pandemia de COVID-19, lo que ofrece una mejor accesibilidad a la atención médica y allana el camino para una terapia más personalizada. Esta tecnología se aplica a varios dispositivos cardíacos activos, como desfibriladores (ICD), marcapasos (PM) y terapia de resincronización cardíaca (CRT), ya sea como una función accesoria o como una herramienta de monitorización principal para dispositivos como los registradores de bucle implantables y CardioMEMS™.
Los datos de estos dispositivos se transmiten en tiempo real a una base de datos a la que tienen acceso los profesionales sanitarios, lo que permite una intervención rápida en caso de mal funcionamiento del dispositivo o de detección de arritmias potencialmente mortales. Los pacientes también pueden iniciar la transmisión de datos si experimentan alteraciones o sospechan un deterioro de su estado clínico. En general, la monitorización continua mejora la atención al paciente al permitir una monitorización continua y una intervención oportuna cuando es necesario.
Sin embargo, la integración de la IoMT no está exenta de desafíos. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad en torno a las grandes cantidades de datos sanitarios sensibles que se intercambian requieren medidas estrictas para salvaguardar la confidencialidad de los pacientes. Los problemas de interoperabilidad entre diversos dispositivos y sistemas también plantean desafíos que deben abordarse para garantizar el flujo continuo de información. Además, mantener un equilibrio entre la dependencia de la tecnología y el contacto humano es crucial para su uso eficaz [13,14] .
De cara al futuro, la IoMT tiene un inmenso potencial para la innovación en el ámbito sanitario. Desde la mejora de las capacidades de diagnóstico mediante el seguimiento continuo hasta la optimización de los planes de tratamiento mediante información basada en datos, la IoMT está a la vanguardia de la revolución digital en el ámbito sanitario. En la Tabla 2 se mencionan algunos ejemplos .
| Solicitud | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Monitorización remota de pacientes | Soluciones de telesalud de Philips Healthcare | El monitor portátil de Biobeat |
| Integración de dispositivos médicos | Soluciones SmartLinx de Capsule Technologies | Capsule Vitals Plus de Qualcomm Life |
| Gestión de activos | AeroScout RTLS de Stanley Healthcare | Zebra Savanna de Zebra Technologies |
| Manejo de medicamentos | Solución Hailie® de Adherium | Soluciones de dispensación de medicamentos de Philips |
| Consultas remotas/Telemedicina | Teladoc Salud | Médico a pedido |
| Análisis de datos y perspectivas | IBM Watson Salud | Análisis de salud de SAS |
Tabla 2: Algunos ejemplos de la Internet de las cosas médicas
Medidas de ciberseguridad para dispositivos médicos
Si bien los avances en la tecnología médica ofrecen beneficios sin precedentes, no se pueden subestimar los riesgos potenciales asociados con medidas inadecuadas de ciberseguridad. En una era en la que los dispositivos médicos están cada vez más interconectados y dependen de las tecnologías digitales, garantizar medidas sólidas de ciberseguridad es primordial. La proliferación de dispositivos médicos conectados, que van desde bombas de infusión hasta equipos de diagnóstico, ha mejorado innegablemente la atención al paciente y la eficiencia de la atención médica. Sin embargo, esta interconexión también expone a estos dispositivos a posibles amenazas cibernéticas, lo que genera inquietudes sobre violaciones de datos, acceso no autorizado e incluso la posible manipulación de equipos médicos [15] .
Según la Organización Mundial de la Salud, existen más de dos millones de tipos diferentes de dispositivos médicos [16] . Uno de los principales desafíos en materia de ciberseguridad de los dispositivos médicos radica en la diversidad de dispositivos, cada uno con sus propias especificaciones, software y vulnerabilidades potenciales. La naturaleza dinámica de las ciberamenazas complica aún más el panorama, lo que requiere estrategias de ciberseguridad proactivas y adaptativas [17] . Los informes del Centro de análisis e intercambio de información sanitaria, Finite State y Securin destacaron que el 64 % de los problemas estaban relacionados con el software [18] .
Para hacer frente a estos desafíos, el sector sanitario está adoptando cada vez más medidas integrales de ciberseguridad, que incluyen la implementación de protocolos de cifrado robustos, el desarrollo de marcos de software seguros y el establecimiento de protocolos para actualizaciones y parches de software regulares. Además, los proveedores de atención sanitaria están invirtiendo en programas de capacitación para mejorar la concienciación sobre ciberseguridad de los profesionales médicos, lo que garantiza un enfoque colaborativo para mantener un entorno sanitario seguro [19] .
Los organismos reguladores y las organizaciones de normalización también desempeñan un papel fundamental en la configuración del panorama de la ciberseguridad de los dispositivos médicos. La implementación de regulaciones, como la Regulación de Dispositivos Médicos en Europa y las directrices previas y posteriores a la comercialización emitidas por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos, tiene como objetivo establecer pautas claras para los fabricantes, exigiéndoles que prioricen la ciberseguridad en el diseño y la gestión del ciclo de vida de los dispositivos médicos [20,21] . Algunos ejemplos se mencionan en la Tabla 3 .
| Medida de ciberseguridad | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Cifrado de datos | Estándar de cifrado avanzado (AES) | Cifrado Rivest-Shamir-Adleman (RSA) |
| Mecanismos de autenticación | Autenticación biométrica (por ejemplo, huella dactilar, escaneo de iris) | Autenticación multifactor (por ejemplo, contraseña, token, tarjeta inteligente) |
| Proceso de arranque seguro | Garantiza que solo se ejecute código confiable durante el inicio | Proceso de arranque seguro basado en hardware |
| Actualizaciones periódicas de software | Parches y actualizaciones oportunas para abordar vulnerabilidades de seguridad | Actualizaciones por aire (OTA) para actualizaciones de firmware y software |
| Sistemas de detección de intrusiones (IDS) | Monitorea el tráfico de la red y alerta sobre comportamientos sospechosos. | Los IDS basados en host (HIDS) monitorean las actividades en el propio dispositivo |
| Políticas de control de acceso | Control de acceso basado en roles (RBAC) | Principio de acceso con privilegios mínimos |
| Endurecimiento del dispositivo | Deshabilitar servicios, puertos y funcionalidades innecesarios | Implementación de reglas de firewall y medidas de segmentación de red |
| Protocolos de comunicación seguros | Seguridad de la capa de transporte (TLS) | Red privada virtual (VPN) para acceso remoto seguro |
Tabla 3: Algunos ejemplos de medidas de ciberseguridad de dispositivos médicos
Monitorización remota de pacientes
La monitorización remota de pacientes representa un cambio de paradigma en la prestación de servicios de salud, que aprovecha la tecnología para permitir la monitorización continua de los pacientes fuera de los entornos clínicos tradicionales [22] . Utiliza un espectro de tecnologías, incluidos dispositivos portátiles, aplicaciones de salud móviles y dispositivos médicos conectados, para recopilar y transmitir datos de los pacientes en tiempo real. Estas tecnologías permiten a los proveedores de atención médica monitorear de forma remota los signos vitales, los parámetros fisiológicos y otras métricas de salud relevantes, lo que proporciona una vista integral y continua del estado de salud de un paciente [23] .
Una de las principales ventajas de la RPM es su capacidad para facilitar la detección temprana de problemas de salud. Al monitorear continuamente a los pacientes con enfermedades crónicas o aquellos que se recuperan de procedimientos médicos, los proveedores de atención médica pueden identificar cambios sutiles en los parámetros de salud de manera rápida. Esta detección temprana permite intervenciones oportunas, lo que reduce la probabilidad de complicaciones y reingresos hospitalarios [24] .
Además, el RPM mejora la participación y el empoderamiento de los pacientes. Los pacientes pueden participar activamente en la gestión de su atención médica mediante el seguimiento periódico de sus métricas de salud y el acceso a comentarios personalizados a través de interfaces fáciles de usar. Este nivel de participación fomenta un sentido de responsabilidad y alienta a las personas a tomar decisiones informadas sobre su estilo de vida, lo que contribuye a su bienestar general [25] .
La integración de RPM es particularmente beneficiosa en el manejo de enfermedades crónicas como diabetes, hipertensión y afecciones cardíacas. Permite planes de atención personalizados basados en datos en tiempo real, optimizando las estrategias de tratamiento y mejorando los resultados de los pacientes [26] . Además, durante emergencias de salud pública o crisis globales, RPM se convierte en una herramienta valiosa para monitorear a distancia a las personas, asegurando la continuidad de la atención y minimizando la exposición innecesaria a los centros de atención médica [27] .
A pesar de sus innumerables beneficios, la adopción generalizada de la RPM enfrenta desafíos, incluidos problemas relacionados con el reembolso, los marcos regulatorios y la garantía de un acceso equitativo a la tecnología, especialmente en comunidades desatendidas [28] . Algunos ejemplos se mencionan en la Tabla 4 .
| Solución RPM | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Dispositivos portátiles | Fitbit | Reloj Apple, reloj Samsung Galaxy |
| Monitores remotos de signos vitales | Sensor Radius PPG™ de Masimo | El monitor portátil de Biobeat |
| Aplicaciones de salud para móviles | Plataforma digital HealthSuite de Philips Healthcare | Plataforma Biovitals® de Biofourmis |
| Plataformas de telesalud | Teladoc Salud | Médico Amwell a pedido |
| Sistemas de monitoreo remoto | Bosch Healthcare Solutions, plataforma Health Buddy | Plataforma de gestión de atención remota de Vivify Health |
| Dispositivos de monitorización en el hogar | Dispositivo de monitorización remota de pacientes Genesis Touch de Honeywell | Máquina CPAP AirSense™ 10 de ResMed con conectividad AirView™ |
| Sistemas de monitorización cardíaca remota | Sistema de monitorización cardíaca ePatch™ de BioTelemetry | Monitor cardíaco insertable Confirm Rx™ de Abbott |
Tabla 4: Algunos ejemplos de monitorización remota de pacientes (RPM)
Integración de Fintech en el sector sanitario
La integración de la tecnología financiera en el sector de la salud marca una intersección significativa de dos industrias dinámicas, que prometen procesos financieros simplificados, mayor seguridad y una mayor eficiencia general [29] . La infraestructura financiera tradicional de la atención médica, que a menudo se caracteriza por sistemas de facturación complejos y procesos de reembolso retrasados, ha sido un problema de larga data tanto para los proveedores de atención médica como para los pacientes [30] . La infusión de soluciones de tecnología financiera aborda estos desafíos mediante la introducción de innovaciones digitales que optimizan los flujos de trabajo financieros, reducen las cargas administrativas y contribuyen a un ecosistema financiero más transparente [29] .
Una de las áreas clave en las que la tecnología financiera está teniendo un impacto transformador es en los sistemas de pago. Las plataformas de pago digital, las billeteras móviles y las soluciones de pago sin contacto agilizan el proceso de pago tanto para los pacientes como para los proveedores de atención médica. Esto no solo agiliza las transacciones, sino que también mejora la experiencia general del paciente al brindar opciones de pago convenientes y seguras [31] .
Los procesos de facturación, conocidos por su complejidad y la posibilidad de errores, están experimentando una transformación digital a través de la integración de la tecnología financiera. Los sistemas de facturación automatizados, la facturación electrónica y los contratos inteligentes facilitan transacciones financieras precisas y eficientes, minimizando las discrepancias y mejorando la precisión de los registros financieros [32] .
Las transacciones de seguros, otro aspecto crítico de la financiación de la atención sanitaria, también están evolucionando con la tecnología financiera. Por ejemplo, se está explorando la tecnología blockchain para mejorar la seguridad y la transparencia de las reclamaciones y liquidaciones de seguros. Los contratos inteligentes en plataformas blockchain pueden automatizar y agilizar el proceso de reclamaciones, reduciendo la probabilidad de fraude y agilizando el ciclo de reembolso [33] .
A pesar de estos avances, la integración de la tecnología financiera en la financiación de la atención sanitaria no está exenta de desafíos. Las preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo requieren una consideración cuidadosa. Además, garantizar el acceso igualitario a los servicios financieros digitales y abordar la brecha digital es crucial para prevenir las disparidades en la financiación de la atención sanitaria [34] . Algunos ejemplos se mencionan en la Tabla 5 .
| Integración de Fintech en el sector sanitario | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Soluciones de pago de atención médica | Estrella del camino | InstaMed |
| Cuentas de ahorro para gastos de salud (HSA) | Dinámico | Más |
| Plataformas de financiación médica | Crédito de atención | Préstamos para atención médica Prosper |
| Plataformas de seguros de salud | Salud de Oscar | Salud brillante |
| Gestión de gastos sanitarios | Alegría | Equidad en salud |
| Automatización de la facturación sanitaria | Cedro | Pacienteco |
| Plataformas de crowdfunding médico | GoFundMe Medical | Fondo médico FundRazr |
Tabla 5: Algunos ejemplos de integración de tecnología financiera (fintech) en la atención médica
Migración a la nube en el sector sanitario
La industria de la salud está experimentando un cambio transformador con la adopción de tecnologías de computación en la nube [35] . Tradicionalmente, las organizaciones de atención médica administraban grandes cantidades de datos de pacientes a través de servidores locales, lo que planteaba desafíos relacionados con la escalabilidad, la accesibilidad y la seguridad de los datos. La migración a la nube aborda estos desafíos al proporcionar un entorno escalable y seguro para almacenar, administrar y compartir datos de atención médica.
Una de las principales ventajas de la migración a la nube en el ámbito de la atención sanitaria es la mayor escalabilidad de los recursos de almacenamiento. Las plataformas basadas en la nube permiten a las organizaciones sanitarias escalar dinámicamente su capacidad de almacenamiento en función de la demanda, adaptándose al crecimiento exponencial de los datos médicos generados a partir de registros médicos electrónicos (EHR), imágenes médicas y datos genómicos [36] .
La accesibilidad y la colaboración son aspectos fundamentales de la prestación de servicios de salud modernos, y la computación en la nube facilita el acceso sin inconvenientes a los datos de los pacientes desde diversas ubicaciones. Los proveedores de servicios de salud pueden acceder de forma segura a los registros de los pacientes, las imágenes de diagnóstico y los planes de tratamiento desde cualquier dispositivo autorizado con conexión a Internet, lo que promueve una atención eficiente y colaborativa [37] .
La nube también admite análisis avanzados de datos y aplicaciones de aprendizaje automático, lo que permite a las organizaciones de atención médica obtener información significativa de grandes conjuntos de datos. Esto es particularmente valioso para la medicina personalizada, la gestión de la salud de la población y el análisis predictivo, lo que contribuye a una toma de decisiones más informada y a mejores resultados para los pacientes [38] .
Si bien los beneficios de la migración a la nube son sustanciales, se deben abordar con cuidado los desafíos como la privacidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento normativo. Los proveedores de atención médica deben asegurarse de que los proveedores de servicios en la nube cumplan con estándares de seguridad estrictos, implementen protocolos de cifrado y cumplan con las regulaciones de protección de datos de atención médica, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) en los Estados Unidos [37] . Algunos ejemplos se mencionan en la Tabla 6 .
| Soluciones de migración a la nube en el sector sanitario | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Sistemas de registros médicos electrónicos (EHR) | Corporación de sistemas épicos | Corporación Cerner |
| Sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) | Salud Ambra | Imagen de vida |
| Plataformas de intercambio de información sanitaria (HIE) | Redox | Gorila de la salud |
| Plataformas de telesalud | Teladoc Salud | Amwell |
| Plataformas de análisis de atención sanitaria | Atención sanitaria en la nube de Google | IBM Watson Salud |
| Herramientas de análisis de imágenes médicas | Aidoc | Visión médica de Zebra |
| Plataformas de monitorización remota de pacientes | Bioformis | Atención sanitaria de Philips |
| Gestión de información sanitaria (HIM) | Corporación Mirth (NextGen) | Atención médica Hyland (OnBase) |
Tabla 6: Algunos ejemplos de migración a la nube en el ámbito sanitario
Técnicas de aprendizaje automático en el ámbito sanitario
Las técnicas de aprendizaje automático han surgido como herramientas poderosas en el ámbito de la atención médica y prometen revolucionar los diagnósticos, los planes de tratamiento y la atención general al paciente. En esencia, el aprendizaje automático implica el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender patrones y hacer predicciones o tomar decisiones sin programación explícita. En el ámbito de la atención médica, esto se traduce en la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones complejos y obtener información significativa para fundamentar la toma de decisiones médicas [38] .
Una de las principales aplicaciones del aprendizaje automático en el ámbito sanitario es el diagnóstico. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, con una precisión notable. El reconocimiento y la clasificación automatizados de imágenes ayudan a los profesionales sanitarios a detectar anomalías, tumores y otras afecciones en una etapa temprana, lo que facilita una intervención y un tratamiento rápidos [39] .
Más allá del diagnóstico, el aprendizaje automático contribuye a la personalización de los planes de tratamiento. Al analizar los datos de los pacientes, incluida la información genética, el historial médico y los factores de estilo de vida, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a adaptar las estrategias de tratamiento a cada paciente. Este enfoque, conocido como medicina de precisión, tiene como objetivo maximizar la eficacia del tratamiento y minimizar los efectos adversos [40] .
El análisis predictivo es otra área clave en la que el aprendizaje automático destaca. Al analizar datos históricos de pacientes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la progresión de la enfermedad, las posibles complicaciones y los resultados del paciente. Esta información permite a los proveedores de atención médica implementar medidas proactivas, como intervenciones preventivas y planes de atención personalizados, lo que contribuye a mejorar la atención al paciente y la asignación de recursos [41] .
A pesar de las prometedoras aplicaciones, el aprendizaje automático en el ámbito de la atención sanitaria no está exento de desafíos. Las consideraciones éticas, la privacidad de los datos y la interpretabilidad de algoritmos complejos se encuentran entre las cuestiones críticas que deben abordarse. Garantizar la transparencia y generar confianza en los modelos de aprendizaje automático son esenciales para su integración exitosa en la práctica clínica [42] . Algunos ejemplos se mencionan en la Tabla 7 .
| Técnica/Aplicación | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Análisis de imágenes médicas | Aprendizaje profundo para la interpretación de imágenes de resonancia magnética | Detección de enfermedades de la retina basada en inteligencia artificial (IA) de DeepMind Health de Google |
| Sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas | Sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas de IBM Watson Health | Comprobador de síntomas basado en inteligencia artificial de Ada Health |
| Análisis predictivo | Predicción de reingresos de pacientes basándose en registros médicos electrónicos | Identificación de sepsis en pacientes de UCI mediante signos vitales y valores de laboratorio |
| Descubrimiento y desarrollo de fármacos | Plataforma de descubrimiento de fármacos basada en IA de Atomwise | La plataforma de inteligencia artificial de BenevolentAI para el descubrimiento y desarrollo de fármacos |
| Medicina personalizada | Secuenciación genómica y aprendizaje automático para planes de tratamiento personalizados | IBM Watson for Genomics para el tratamiento del cáncer |
| Detección de fraudes en el ámbito sanitario | Detección de reclamaciones de seguros fraudulentas mediante técnicas de detección de anomalías | Sistema de detección de fraude basado en inteligencia artificial de Optum |
| Procesamiento natural del lenguaje | Extracción de información de notas e informes clínicos | Plataforma de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de Linguamatics para la extracción de datos sanitarios no estructurados |
Tabla 7: Algunos ejemplos de técnicas de aprendizaje automático en el ámbito sanitario
La exploración de tecnologías emergentes en el ámbito de la atención médica revela un panorama de innovación sin precedentes, que promete impactos transformadores en las prácticas médicas y los resultados de los pacientes. Desde las experiencias inmersivas de VR y AR hasta las redes interconectadas de la IoMT, cada tecnología redefine el paradigma de la atención médica. Estas tecnologías redefinen la formación médica, proporcionando a los profesionales de la salud herramientas avanzadas para el desarrollo de habilidades y ofreciendo a los pacientes experiencias educativas inmersivas. La IoMT extiende la atención médica más allá de los límites tradicionales, permitiendo el monitoreo continuo e intervenciones personalizadas, lo que promueve la atención centrada en el paciente. Las medidas de ciberseguridad sólidas para los dispositivos médicos son fundamentales para asegurar la integridad de los datos del paciente y garantizar la confiabilidad de las tecnologías de atención médica. El monitoreo remoto de pacientes surge como un eje para la atención médica proactiva, lo que permite intervenciones tempranas y empodera a las personas para que gestionen su salud de forma remota. La integración de tecnología financiera y la migración a la nube optimizan los procesos financieros y el almacenamiento de datos, ofreciendo ganancias de eficiencia y accesibilidad. El aprendizaje automático se destaca como una fuerza transformadora, que ofrece información de grandes conjuntos de datos para diagnósticos, personalización del tratamiento y análisis predictivo. A pesar de los desafíos, el potencial de la medicina personalizada y la toma de decisiones basada en datos anuncian una nueva era en la atención médica. A medida que estas tecnologías avanzan, la industria de la atención médica está al borde de una era transformadora. Es necesario abordar consideraciones éticas, preocupaciones sobre la privacidad y desafíos de seguridad para garantizar la distribución equitativa de los beneficios y la preservación de la atención centrada en el paciente. Al fomentar una cultura de innovación responsable, la comunidad de atención médica puede aprovechar todo el potencial de las tecnologías emergentes, lo que conducirá a un futuro en el que la atención médica no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también éticamente sólida y centrada en el paciente.
Conclusiones
En conclusión, el ámbito de la atención sanitaria está atravesando una profunda y transformadora evolución impulsada por las tecnologías emergentes. Los impactos multifacéticos de estas tecnologías están reconfigurando la forma en que se llevan a cabo las prácticas médicas e influyendo en los resultados de los pacientes de maneras sin precedentes. Ahora que la industria de la atención sanitaria se encuentra al borde de esta era transformadora, es fundamental reconocer y abordar las consideraciones éticas, las preocupaciones sobre la privacidad y los desafíos de seguridad. La innovación responsable es fundamental para garantizar la distribución equitativa de los beneficios y la preservación de la atención centrada en el paciente. Al cultivar una cultura de uso ético y responsable de estas tecnologías, la comunidad sanitaria puede alcanzar su máximo potencial, lo que conducirá a un futuro en el que la atención sanitaria no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también éticamente sólida y verdaderamente centrada en el paciente.
