Gran parte del debate global sobre GenIA gira alrededor del uso ético de estos avances tecnológicos. Sin embargo, otra arista para pensar este tema es el impacto real de la GenIA en salud como un efecto compasivo y de garantía de acceso efectivo a nuevos paradigmas de salud.
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Las empresas de ciencias de la vida están especialmente interesadas en lanzar negocios centrados en el paciente, particularmente aquellos impulsados por la inteligencia artificial (IA). Según una encuesta de BCG (2024) el 54% de las compañías farmacéuticas y de tecnología médica planean lanzar negocios impulsados por GenIA en los próximos cinco años.
Visualizar estos avances y ejes de desarrollo resulta vital para ver que significan estas innovaciones para la gestión de la salud de las personas.
Una función fundamental de la GenIA hoy en día en salud es la capacidad para tomar decisiones y crear nuevo contenido basándose en datos que para una mente humana serían clasificados como no estructurados o excesivos.
Este nuevo proceso de toma de decisiones está revolucionando la velocidad a la que se desarrollan los estudios clínicos. La GenIA está permitiendo a los equipos de investigadores llegar a conclusiones sobre el futuro de los estudios que incluso la mente humana no podría llegar debido a su “limitada” capacidad de agregación y proyección.
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Este no es un tema menor si se tiene en cuenta que durante los 60 años anteriores a la masificación de la IA (2023) el número de medicamentos aprobados en Estados Unidos por cada mil millones de dólares gastados en ID se había reducido a la mitad cada nueve años (M. Hutson – Nature 2024). GenIA tiene el potencial de revertir el nivel de eficiencia de la investigación clínica para llegar a mejores parámetros de cuidado en salud.
Adicionalmente, la IA básica también ofrece beneficios en reducción de costos, pero sobre todo en precisión de diagnóstico. Según María López, Managing Director & Partner de la práctica de Salud de BCG se estima que la inteligencia artificial está transformando la eficiencia operativa en la atención médica, automatizando alrededor del 35% de las tareas de los trabajadores de la salud.
¿Cuánta agua gasta una consulta en IA?
La organización de enormes volúmenes de datos está permitiendo la realización de tareas como la digitalización de registros médicos electrónicos (EHR), pero incluso mejorar la precisión del diagnóstico a través del cruce de data con modelos predictivos. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar imágenes médicas, como mamografías, para detectar tumores cancerosos de manera temprana, reduciendo los costos de consulta y mejorando la eficiencia del diagnóstico.
Finalmente, podemos concluir que el futuro de la atención médica está siendo impulsado por la IA y promete avances continuos que mejorarán la atención al paciente, agilizarán las operaciones y reducirán los costos. Ahora, la manera como la innovación es asimilada por los sistemas de salud puede terminar siendo el gran reto paralelo que estos avances van a enfrentar.
Esas capacidades humanas para complementar el desarrollo de la GenIA pasan también por la asimilación desde el poder público y regulatorio. La GenIA y la innovación en general tienen la capacidad de mejorar la calidad de vida de las personas. La aceptación de estos cambios y la velocidad de adherencia de los mismos es su contracara desde el campo de la política pública.
Redacción Portafolio
