PMCID: PMC11027446 PMID: 38646390
Abstract
La rápida evolución de las tecnologías emergentes en la atención médica está remodelando el campo de las prácticas médicas y los resultados de los pacientes, marcando el comienzo de una era de innovación sin precedentes. Esta revisión narrativa aborda los impactos transformadores de varias tecnologías, incluida la realidad virtual (VR), la realidad aumentada (AR), el Internet de las cosas médicas (IoMT), el monitoreo remoto de pacientes (RPM), la integración de la tecnología financiera (fintech), la migración a la nube y el papel fundamental del aprendizaje automático (ML). Enfatiza el impacto colaborativo de estas tecnologías, que está remodelando el panorama de la atención médica. La realidad virtual y la RA revolucionan la formación médica, el IoMT amplía los límites de la atención sanitaria, el 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 aprendizaje automático aprovecha los algoritmos para la precisión del diagnóstico y el tratamiento personalizado.
Palabras clave: fintech, machine learning, iomt, tecnología, tecnología sanitaria, realidad virtual, realidad aumentada (ar)
Introducción y antecedentes
El rápido avance de la tecnología ha marcado el comienzo de una nueva era de innovación, impactando significativamente en varias industrias, y quizás en ningún lugar es más evidente esta transformación que en el campo de la atención médica [1]. El campo de la salud se encuentra en la cúspide 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 (VR) y la realidad aumentada (AR) han surgido como herramientas poderosas con el potencial de remodelar las prácticas médicas y mejorar las experiencias de los pacientes [2].
Los profesionales médicos recurren cada vez más a la realidad virtual y la realidad aumentada para capacitarse y mejorar las habilidades quirúrgicas. Las simulaciones de realidad virtual proporcionan un entorno realista y sin riesgos para que los cirujanos practiquen procedimientos complejos, mientras que la RA superpone datos en tiempo real durante las cirugías para mejorar la precisión [3]. Estas tecnologías también benefician a los pacientes al proporcionar representaciones visuales interactivas de las condiciones médicas, lo que facilita una mejor comprensión y la toma de decisiones informadas sobre su atención médica [4]. Además, la terapia de realidad virtual está emergiendo como un tratamiento eficaz para las afecciones de salud mental como el trastorno de estrés postraumático y los trastornos de ansiedad, ofreciendo entornos inmersivos personalizados para la terapia de exposición [5, 6].
Si bien el potencial de la realidad virtual y la realidad aumentada en la atención médica es enorme, se deben sortear desafíos como el costo, la complejidad técnica y los obstáculos de estandarización [7]. Este artículo de revisión tiene como objetivo embarcarse en un viaje a través de las fronteras transformadoras de la realidad virtual y la realidad aumentada, el internet de las cosas médicas (IoMT), las medidas de ciberseguridad para dispositivos médicos, la monitorización remota de pacientes (RPM), la integración de la tecnología financiera (fintech) y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (ML) en el ámbito de la atención sanitaria.
Revisión
Realidad virtual y realidad aumentada
Tanto la RV como la RA han trascendido sus aplicaciones iniciales de entretenimiento y están haciendo importantes avances en el sector sanitario [8]. En el ámbito de la formación médica, la RV ofrece un entorno de aprendizaje inmersivo que permite a los profesionales sanitarios simular cirugías y procedimientos médicos. Los cirujanos, en particular, se benefician de simulaciones quirúrgicas realistas que mejoran sus habilidades y proporcionan un espacio libre de riesgos para practicar procedimientos complejos [9].
Además, la RV se emplea cada vez más en la educación del paciente para mejorar la comprensión y el cumplimiento de los planes de tratamiento. Los pacientes pueden experimentar recorridos virtuales de sus condiciones 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 informadas [10].
En los entornos quirúrgicos, la RA desempeña un papel crucial al superponer la información digital a la vista 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 sin igual. Esta precisión es especialmente valiosa en cirugías mínimamente invasivas, donde la conciencia espacial precisa es crítica [11].
Más allá de las aplicaciones quirúrgicas, la RV y la RA 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 la realidad virtual y la realidad aumentada en la atención médica incluyen el costo del equipo, la complejidad técnica y la necesidad de protocolos estandarizados [7]. Sin embargo, los avances continuos y un creciente cuerpo de evidencia que respalda la eficacia de estas tecnologías subrayan su potencial para revolucionar la formación médica, la educación del paciente y las intervenciones terapéuticas en el panorama de la atención médica. A medida que la tecnología continúa avanzando, la realidad virtual y la realidad aumentada están preparadas para convertirse en herramientas integrales para mejorar las habilidades de los profesionales de la salud y mejorar los resultados de los pacientes. En la Tabla 1 se dan algunos ejemplos.
Tabla 1. Aplicación y ejemplos de realidad virtual y realidad aumentada en salud.
| Aplicación | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Formación quirúrgica | Osso VR | Cirugía táctil |
| Educación del paciente | Anatomía 3D de Organon VR | AccuVein |
| Manejo del dolor | AppliedVR | EaseVRx |
| Terapia de salud mental | Limbix | Psious |
| Rehabilitación | Laberinto Mental | Rehametrics |
| Consultas a distancia/Telemedicina | Proximidad | Augmedix |
| Navegación quirúrgica | Microsoft HoloLens | AccuVein |
El internet de las cosas médicas
El IoMT representa una fuerza transformadora dentro del panorama de la atención médica, ya que interconecta dispositivos médicos, sensores y sistemas para mejorar la atención al paciente, agilizar los procesos y revolucionar la prestación 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 brinda 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, el IoMT facilita el intercambio fluido de datos entre los pacientes y los proveedores de atención médica, lo que contribuye a un enfoque más centrado en el paciente. A través de plataformas de salud interconectadas y registros de salud 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 su gestión sanitaria, fomentando un enfoque colaborativo y proactivo del bienestar [13,14].
La monitorización remota (RM) de los dispositivos electrónicos implantables cardíacos (CIED) ha experimentado una mayor adopción, especialmente durante la reciente pandemia de COVID-19, ofreciendo una mejor accesibilidad a la atención sanitaria y allanando el camino para una terapia más personalizada. Esta tecnología se aplica a varios dispositivos cardíacos activos como desfibriladores (DCI), marcapasos (PM) y terapia de resincronización cardíaca (CRT), ya sea como función accesoria o como herramienta de monitoreo principal para dispositivos como registradores de bucle implantables y CardioMEMS.™
Los datos de estos dispositivos se transmiten en tiempo real a una base de datos accesible para los profesionales de la salud, lo que permite una intervención rápida en casos de mal funcionamiento del dispositivo o detección de arritmias potencialmente mortales. Los pacientes también pueden iniciar la transmisión de datos si experimentan alteraciones o sospechan un deterioro en su estado clínico. En general, la RM mejora la atención al paciente al permitir una monitorización continua y una intervención oportuna cuando sea necesario.
Sin embargo, la integración de IoMT no está exenta de desafíos. Las preocupaciones de privacidad y seguridad que rodean las grandes cantidades de datos de salud confidenciales intercambiados requieren medidas estrictas para salvaguardar la confidencialidad del paciente. 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 efectivo [13,14].
De cara al futuro, el IoMT tiene un inmenso potencial para la innovación sanitaria. Desde la mejora de las capacidades de diagnóstico a través de la monitorización continua hasta la optimización de los planes de tratamiento a través de información basada en datos, el IoMT está a la vanguardia de la revolución digital en la atención sanitaria. En la Tabla 2 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 2. Algunos ejemplos del internet de las cosas médicas.
| Aplicación | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Monitorización remota de pacientes | Soluciones de telemedicina de Philips Healthcare | El monitor portátil de Biobeat |
| Integración de dispositivos médicos | Soluciones SmartLinx de Capsule Technologies | Cápsula Vitals Plus de Qualcomm Life |
| Gestión de activos | AeroScout RTLS de Stanley Healthcare | Zebra Savanna de Zebra Technologies |
| Gestión de la medicación | Solución Hailie® de Adherium | Soluciones de dispensación de medicamentos de Philips |
| Consultas a distancia/Telemedicina | Salud de Teladoc | Médico a la carta |
| Análisis de datos e información | IBM Watson Health | Análisis de salud de SAS |
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 de ciberseguridad inadecuadas. En una era en la que los dispositivos médicos están cada vez más interconectados y dependen de las tecnologías digitales, es fundamental garantizar medidas sólidas de ciberseguridad. 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 sanitaria. Sin embargo, esta interconexión también expone a estos dispositivos a posibles amenazas cibernéticas, lo que genera preocupaciones 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 la ciberseguridad de los dispositivos médicos radica en la diversidad de dispositivos, cada uno con sus propias especificaciones, software y posibles vulnerabilidades. La naturaleza dinámica de las amenazas cibernéticas complica aún más el panorama, lo que requiere estrategias de ciberseguridad proactivas y adaptables [17]. Los informes del Centro de Análisis e Intercambio de Información de Salud, Finite State y Securin destacaron que el 64% de los problemas estaban relacionados con el software [18].
Para contrarrestar estos desafíos, la industria de la salud está adoptando cada vez más medidas integrales de ciberseguridad. Esto incluye la implementación de protocolos de cifrado sólidos, el desarrollo de marcos de software seguros y el establecimiento de protocolos para actualizaciones y parches de software regulares. Además, los proveedores de atención médica están invirtiendo en programas de capacitación para mejorar la conciencia de ciberseguridad de los profesionales médicos, lo que garantiza un enfoque colaborativo para mantener un entorno de atención médica seguro [19].
Los organismos reguladores y las organizaciones de normalización también desempeñan un papel fundamental a la hora de dar forma al panorama de la ciberseguridad de los dispositivos médicos. La implementación de regulaciones, como el Reglamento de Dispositivos Médicos en Europa y la guía previa y posterior a la comercialización emitida por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU., 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]. En la Tabla 3 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 3. Algunos ejemplos de medidas de ciberseguridad de dispositivos médicos.
| Medida de ciberseguridad | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Encriptación de datos | Estándar de cifrado avanzado (AES) | Cifrado Rivest-Shamir-Adleman (RSA) |
| Mecanismos de autenticación | Autenticación biométrica (por ejemplo, huella dactilar, escaneo del iris) | Autenticación multifactor (p. ej., contraseña, token, tarjeta inteligente) |
| Proceso de arranque seguro | Garantiza que solo se ejecute código de confianza durante el inicio | Proceso de arranque seguro basado en hardware |
| Actualizaciones periódicas de software | Parches y actualizaciones oportunas para abordar las vulnerabilidades de seguridad | Actualizaciones inalámbricas (OTA) para actualizaciones de firmware y software |
| Sistemas de detección de intrusos (IDS) | Supervisa el tráfico de red y alerta sobre comportamientos sospechosos | El IDS basado en host (HIDS) supervisa 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 de dispositivos | Deshabilitar servicios, puertos y funcionalidades innecesarias | 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 un acceso remoto seguro |
Monitorización remota de pacientes
La monitorización remota de pacientes representa un cambio de paradigma en la prestación de asistencia sanitaria, aprovechando la tecnología para permitir la monitorización continua de pacientes fuera de los entornos clínicos tradicionales [22]. Utiliza una gama de tecnologías, incluidos dispositivos portátiles, aplicaciones móviles de salud y dispositivos médicos conectados, para recopilar y transmitir datos de 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, proporcionando una vista completa y continua del estado de salud de un paciente [23].
Una de las principales ventajas de RPM es su capacidad para facilitar la detección temprana de problemas de salud. Al monitorear continuamente a los pacientes con afecciones crónicas o aquellos que se recuperan de procedimientos médicos, los proveedores de atención médica pueden identificar cambios sutiles en las métricas de salud con prontitud. Esta detección temprana permite intervenciones oportunas, reduciendo la probabilidad de complicaciones y reingresos hospitalarios [24].
Además, el RPM mejora la participación y el empoderamiento del paciente. Los pacientes pueden participar activamente en la gestión de su atención sanitaria mediante el seguimiento regular de sus métricas de salud y el acceso a comentarios personalizados a través de interfaces fáciles de usar. Este nivel de compromiso 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 la diabetes, la hipertensión y las 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, el RPM se convierte en una herramienta valiosa para monitorear a las personas de forma remota, lo que garantiza la continuidad de la atención y minimiza la exposición innecesaria a las instalaciones de atención médica [27].
A pesar de sus innumerables beneficios, la adopción generalizada de RPM enfrenta desafíos, incluidos los problemas relacionados con el reembolso, los marcos regulatorios y la garantía de un acceso equitativo a la tecnología, especialmente en las comunidades desatendidas [28]. En la Tabla 4 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 4. Algunos ejemplos de monitorización remota de pacientes (RPM).
| Solución RPM | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Dispositivos wearables | Fitbit (en inglés) | Apple Watch, Samsung Galaxy Watch |
| Monitores remotos de signos vitales | Sensor Radius PPG™ de Masimo | El monitor portátil de Biobeat |
| Aplicaciones móviles de salud | Plataforma digital HealthSuite de Philips Healthcare | Plataforma Biovitals® de Biofourmis |
| Plataformas de telemedicina | Salud de Teladoc | Amwell Doctor on Demand |
| Sistemas de monitoreo remoto | Bosch Healthcare Solutions, plataforma de compañeros de salud | La plataforma de gestión de atención remota de Vivify Health |
| Dispositivos de monitoreo 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 |
Integración de fintech en la sanidad
La integración de la tecnología financiera en el sector de la salud marca una intersección significativa de dos industrias dinámicas, que prometen procesos financieros optimizados, mayor seguridad y mayor eficiencia general [29]. La infraestructura financiera tradicional de la atención médica, a menudo caracterizada por sistemas de facturación complejos y procesos de reembolso retrasados, ha sido un punto débil de larga data tanto para los proveedores de atención médica como para los pacientes [30]. La infusión de soluciones fintech 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 las fintech están 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 proporcionar opciones de pago convenientes y seguras [31].
Los procesos de facturación, conocidos por su complejidad y el potencial de errores, están experimentando una transformación digital a través de la integración de fintech. 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 salud, también están evolucionando con la tecnología financiera. La tecnología blockchain, por ejemplo, se está explorando para mejorar la seguridad y la transparencia de las reclamaciones y acuerdos de seguros. Los contratos inteligentes en plataformas blockchain pueden automatizar y agilizar el proceso de reclamaciones, reduciendo la probabilidad de fraude y acelerando el ciclo de reembolso [33].
A pesar de estos avances, la integración de las fintech en las finanzas sanitarias 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 la igualdad de acceso a los servicios financieros digitales y abordar la brecha digital es crucial para prevenir las disparidades en la financiación de la asistencia sanitaria [34]. En la Tabla 5 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 5. Algunos ejemplos de integración de la tecnología financiera (fintech) en la atención médica.
| Integración de fintech en la sanidad | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Soluciones de pago para el sector sanitario | Estrella del Camino | InstaMed |
| Cuentas de ahorro para la salud (HSA) | Vivo | Más lejos |
| Plataformas de financiación médica | Crédito de cuidado | Préstamos para el cuidado de la salud Prosper |
| Plataformas de seguros de salud | Óscar Salud | Salud brillante |
| Gestión de gastos sanitarios | Alegeo | Equidad en Salud |
| Automatización de la facturación sanitaria | Cedro | Patientco |
| Plataformas de crowdfunding médico | GoFundMe Médico | FundRazr Médico |
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 sanitarias gestionaban grandes cantidades de datos de pacientes a través de servidores locales, lo que planteaba retos 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 la atención médica es la escalabilidad mejorada 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 historias clínicas electrónicas (EHR), imágenes médicas y datos genómicos [36].
La accesibilidad y la colaboración son aspectos fundamentales de la prestación de atención médica moderna, y la computación en la nube facilita el acceso sin interrupciones a los datos de los pacientes desde varias ubicaciones. Los proveedores de atención médica 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 aplicaciones avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático, lo que permite a las organizaciones de atención médica obtener información significativa a partir 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, los desafíos como la privacidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento normativo deben abordarse cuidadosamente. Los proveedores de atención médica deben asegurarse de que los proveedores de servicios en la nube se adhieran a estrictos estándares de seguridad, 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]. En la Tabla 6 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 6. Algunos ejemplos de migración a la nube en el sector sanitario.
| Soluciones de migración a la nube en el sector sanitario | Ejemplo 1 | Ejemplo 2 |
| Sistemas de historia clínica electrónica (HCE) | Corporación de Sistemas Épicos | Corporación Cerner |
| Sistemas de comunicación y archivo de imágenes (PACS) | Salud de Ambra | Imagen de vida |
| Plataformas de intercambio de información sanitaria (HIE) | Redox | Gorila de salud |
| Plataformas de telemedicina | Salud de Teladoc | Amwell |
| Plataformas de análisis de atención médica | Google Cloud Healthcare | IBM Watson Health |
| Herramientas de análisis de imágenes médicas | Aidoc | Visión médica de Zebra |
| Plataformas de monitorización remota de pacientes | Biofourmis | Cuidado de la salud de Philips |
| Gestión de la información sanitaria (HIM) | Corporación Mirth (NextGen) | Hyland Healthcare (OnBase) |
Técnicas de aprendizaje automático en la salud
Las técnicas de aprendizaje automático se han convertido en herramientas poderosas en la atención médica, que prometen revolucionar el diagnóstico, los planes de tratamiento y la atención general del paciente. En esencia, el ML implica el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender patrones y hacer predicciones o decisiones sin programación explícita. En el sector de la salud, esto se traduce en la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones complejos y obtener información significativa para informar la toma de decisiones médicas [38].
Una de las principales aplicaciones del ML en la atención médica 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 de la salud a detectar anomalías, tumores y otras afecciones en una etapa temprana, lo que facilita la intervención y el tratamiento oportunos [39].
Más allá del diagnóstico, el ML 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 del estilo de vida, los algoritmos de ML 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 sobresale el ML. Al analizar los datos históricos de los pacientes, los algoritmos de ML pueden predecir la progresión de la enfermedad, las posibles complicaciones y los resultados de los pacientes. 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 ML en la atención médica 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 establecer la confianza en los modelos de ML son esenciales para su integración exitosa en la práctica clínica [42]. En la Tabla 7 se mencionan algunos ejemplos.
Tabla 7. Algunos ejemplos de técnicas de machine learning en salud.
| 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 impulsado por IA de Ada Health |
| Analítica predictiva | Predicción de reingresos de pacientes basada en historias clínicas electrónicas | Identificación de sepsis en pacientes de UCI mediante signos vitales y valores de laboratorio |
| Descubrimiento y desarrollo de fármacos | La plataforma de descubrimiento de fármacos impulsada por IA de Atomwise | La plataforma de IA 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 la atención médica | Detección de reclamaciones de seguros fraudulentas mediante técnicas de detección de anomalías | Sistema de detección de fraudes basado en IA de Optum |
| Procesamiento del lenguaje natural | Extracción de información de notas e informes clínicos | Plataforma de NLP de Linguamatics para la minería de datos sanitarios no estructurados |
La exploración de tecnologías emergentes en 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 la realidad virtual y la realidad aumentada hasta las redes interconectadas del IoMT, cada tecnología remodela 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. El IoMT extiende la atención médica más allá de los límites tradicionales, lo que permite un monitoreo continuo e intervenciones personalizadas, avanzando así en la atención centrada en el paciente. Las medidas sólidas de ciberseguridad para los dispositivos médicos son fundamentales para garantizar la integridad de los datos de los pacientes y garantizar la fiabilidad de las tecnologías sanitarias. La monitorización remota de pacientes surge como un eje para la atención sanitaria proactiva, ya que permite intervenciones tempranas y permite a las personas gestionar su salud a distancia. La integración de fintech 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, ya que ofrece información de vastos conjuntos de datos para el diagnóstico, la personalización del tratamiento y el análisis predictivo. A pesar de los desafíos, el potencial de la medicina personalizada y la toma de decisiones basada en datos anuncia una nueva era en la atención médica. A medida que estas tecnologías avanzan, la industria de la salud está al borde de una era transformadora. Las consideraciones éticas, las preocupaciones sobre la privacidad y los desafíos de seguridad deben abordarse 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 sanitaria puede liberar todo el potencial de las tecnologías emergentes, lo que conduce a un futuro en el que la atención sanitaria no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también éticamente sólida y centrada en el paciente.
Conclusiones
En conclusión, el ámbito de la salud está experimentando una evolución profunda y transformadora impulsada por las tecnologías emergentes. Los impactos multifacéticos de estas tecnologías están remodelando la forma en que se llevan a cabo las prácticas médicas e influyendo en los resultados de los pacientes de maneras sin precedentes.
Dado que la industria de la salud se encuentra al borde de esta era transformadora, es crucial reconocer y abordar las consideraciones éticas, las preocupaciones de privacidad y los desafíos de seguridad. La innovación responsable es primordial 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 desarrollar todo su potencial, lo que conduce a un futuro en el que la atención sanitaria no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también éticamente sólida y verdaderamente centrada en el paciente
Gestión y Economía de la Salud 