Cómo la IA puede mejorar la experiencia y participación del paciente

Tom Kiseau, líder digital y director de innovación en Chartis, proporciona perspectiva sobre cómo los modelos de IA pueden ayudar a los médicos a traducir conceptos complejos en un mensaje fácil de entender, cómo la participación personalizada mediante IA puede permitir a los pacientes adherirse mejor a sus planes de atención y medicamentos y cómo la IA puede ser utilizada para facilitar el papel crítico de la genética y la historia familiar, identificando información que ya puede estar almacenada en el sistema de un hospital.

Aplicación de la inteligencia artificial en la atención sanitaria

Muchos de los problemas que degradan la experiencia del paciente actual son causados por fricción a lo largo del camino y la confusión asociada con los próximos pasos y la comunicación. Los pacientes buscan una experiencia que sea accesible, rápida y personalizada para ellos. La inteligencia artificial, con su capacidad para entender y sintetizar, automatizar procesos operacionales y prever lo que vendrá después, es una herramienta cada vez más poderosa para ayudar a minimizar la fricción y las frustraciones asociadas a lo largo del camino del paciente.

Inteligencia artificial y medicina de precisión

AI está cada vez más presente en modelos de automación y personalización de la planificación y el seguimiento de la atención de los pacientes. AI es cada vez más valiosa para identificar y proactivamente llegar a las oportunidades de los pacientes, involucrar a los pacientes en una discusión sobre su estado de salud actual o enviar recordatorios personalizados sobre cuidados preventivos o las siguientes mejores acciones clínicas.

Inteligencia artificial y el papel de la genética y la historia familiar

Quizás una de las tendencias más destacadas en el cuidado de la salud que subraya la importancia de la revolución de la IA es la explosión de los big data, particularmente en el espacio genético. Las secuencias del genoma completo fácilmente pueden superar los 100GB de tamaño, y pese a que las aplicaciones de medicina de precisión no siempre requieren que se secuencie todo el genoma para la interpretación clínica, demuestra el tamaño considerable de estos datos.

La Inteligencia Artificial está en una posición única para procesar grandes tamaños de datos como los biobancos genéticos y descubrir enlaces previamente desconocidos entre los biomarcadores como precursores de ciertas enfermedades. Además, la IA está teniendo un gran impacto en la minería de datos para identificar cohortes de pacientes clínicamente relevantes y para coincidir de manera más eficiente con los pacientes con ensayos clínicos en curso.