AWS e IA en Sanidad: Caso práctico de JetBase

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están experimentando actualmente un importante auge global, especialmente desde el lanzamiento de modelos generativos de IA como ChatGPT en 2022. A medida que este auge crece, las consideraciones éticas han pasado a primer plano, particularmente en el ámbito médico donde la salud y el bienestar humanos son primordiales.

A pesar de la existencia de nueve modelos de IA generativa en el sector sanitario y 24 aplicaciones distintas de IA, como la provisión de información relacionada con la salud y la ayuda en el diagnóstico y la predicción de enfermedades, persisten desafíos clave. Estos incluyen la generación de contenido inexacto o ficticio, la incertidumbre sobre las fuentes de información y la disminución de la precisión en la respuesta a consultas.

Según McKinsey, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático tradicional y el aprendizaje profundo podrían generar un ahorro neto de 200 mil millones a 360 mil millones de dólares en el gasto sanitario. Sin embargo, este potencial solo se puede realizar si se construye confianza entre los profesionales de la salud y los pacientes, y si la IA se utiliza de manera precisa e inteligente.

Las aplicaciones de IA y aprendizaje automático ofrecen numerosos beneficios, no solo financieros. También contribuyen a una mejor calidad de la atención médica, un mayor acceso a la atención y una mayor satisfacción tanto para los pacientes como para los médicos.

Estas son las aplicaciones del aprendizaje automático (ML) como subtipo de inteligencia artificial (IA) que están ganando popularidad en el sector sanitario:

• Recopilar con precisión el historial del paciente y proporcionar el historial familiar
• Mejorar los servicios de atención médica y la eficiencia operativa
• Optimizar el proceso de tratamiento y la precisión diagnóstica
• Posibilitar cirugías robóticas y terapias guiadas por imágenes
• Automatizar las advertencias por mensajes
• Detectar diabetes y otros problemas de salud
• Apoyar la toma de decisiones oportuna
• Gestionar la programación de citas en línea y la informática sanitaria
• Analizar datos de pacientes y mejorar estudios clínicos
• Facilitar el desarrollo de medicamentos en etapas tempranas y los ensayos clínicos
• Ayudar con dificultades psicológicas, diagnóstico de pacientes y terapia
• Avanzar en el descubrimiento de medicamentos y la radiología
• Desarrollar nuevos procedimientos médicos
• Pronosticar enfermedades y detectar defectos minúsculos
• Ayudar en el tratamiento del cáncer de sangre
• Mejorar los sistemas y la calidad de la atención médica
• Gestionar riesgos de manera efectiva

La aplicación del aprendizaje automático (ML) mejora los aspectos organizativos de la industria al optimizar procesos como el procesamiento de reclamaciones y la gestión del ciclo de ingresos. También tiene el potencial de automatizar la documentación clínica y la administración de registros. Los casos de uso corporativos para el ML están cada vez más en los titulares, destacando su vasto potencial y avances en la atención médica.

Dado que el acceso de los pacientes a la medicina y su satisfacción con los servicios médicos son cruciales en la atención sanitaria, muchas organizaciones priorizan invertir en tecnologías que puedan mejorar estas áreas. Considerando que la IA, el aprendizaje automático y las tecnologías de IA generativa tienen un alto potencial de inversión, podemos vislumbrar cómo la combinación e integración de estas tecnologías serán prometedoras en los próximos años.

Según el informe de McKinsey "Transformación Digital: Prioridades de Inversión de los Sistemas de Salud", la salud virtual y los "frentes digitales" son las principales áreas de inversión para el 70 por ciento de los ejecutivos sanitarios, quienes anticipan que estas áreas tendrán el mayor impacto. Además, el 88 por ciento de los encuestados reconoce un alto impacto potencial de la IA.

La comunicación efectiva entre médicos y pacientes es crucial. Como afirma la OMS, "si bien la tecnología y las innovaciones pueden mejorar las capacidades de los servicios de salud, la interacción humana sigue siendo un elemento clave del bienestar de los pacientes". Es esencial que los profesionales y organizaciones médicas mantengan un toque humano incluso mientras aprovechan los avances tecnológicos.

Aquí hay algunas áreas donde la IA y el aprendizaje automático pueden implementarse en el "frente digital" de la atención médica:

• Asistentes Virtuales de Salud
• Plataformas de Telemedicina
• Programación y Gestión de Citas
• Clasificadores de Pacientes y Verificadores de Síntomas
• Recomendaciones Personalizadas de Salud
• Monitorización Remota de Pacientes
• Participación y Educación del Paciente
• Análisis Predictivo para Resultados de Pacientes
• Documentación y Gestión de Flujos de Trabajo Automatizados

En el ámbito digital, mantener la interacción humana mientras se aprovecha la tecnología es crucial. Dado que las llamadas entre médicos y pacientes son un componente clave del "frente digital" en la atención médica, en JetBase hemos implementado la IA para cerrar la brecha entre ellos, ahorrando tiempo y aumentando la satisfacción. Nos gustaría discutir nuestro caso de uso de implementación de IA con más detalle con usted.

Nuestra integración va más allá de las interacciones médico-paciente; también incluye la gestión de flujos de trabajo y datos. Implementamos continuamente nuevas funciones de proveedores de IA. Siga leyendo para saber cómo se pueden aplicar la IA y el aprendizaje automático en escenarios reales de atención médica.

En nuestro proyecto de desarrollo de atención médica, que aprovecha datos de dispositivos médicos, los pacientes y los médicos pueden participar en llamadas que pueden durar desde unos pocos minutos hasta varias horas. Para los pacientes, la experiencia sigue siendo fluida: los médicos están atentos y disponibles para consultas.

Sin embargo, para los profesionales médicos, los beneficios son sustanciales. Con numerosos pacientes e interacciones que gestionar, puede ser un desafío seguir todos los detalles. Aquí es donde las tecnologías de IA acuden al rescate. Al analizar los puntos clave de cada interacción, la IA ayuda a reducir la sobrecarga de datos y a optimizar la gestión de la información. Para ilustrar cómo funciona esto, proporcionaremos ejemplos de nuestro estudio de caso de atención médica.

En nuestro proyecto de desarrollo de atención médica, hemos integrado los servicios de IA de AWS. Esta integración nos ha permitido obtener información de los datos y automatizar las rutinas diarias de los profesionales médicos.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock proporciona acceso a una amplia gama de modelos fundacionales (FM) de las principales startups de IA y de Amazon a través de una API unificada. Garantiza la seguridad y la privacidad totales al tiempo que facilita la experimentación y evaluación sencillas de los principales modelos. Con funciones como el ajuste fino, la generación aumentada de recuperación (RAG) y la capacidad de crear agentes que interactúan con sus sistemas empresariales, Amazon Bedrock admite la personalización y el procesamiento eficiente de datos.

Hemos estado utilizando Amazon Bedrock durante los últimos 2-3 meses para generar instrucciones a partir de datos de dispositivos médicos. Los médicos actúan como agentes en este ecosistema de IA, aplicando parámetros específicos a estas instrucciones. Las instrucciones procesadas se envían de nuevo al servicio, que devuelve comentarios listos para usar que los médicos pueden editar si es necesario.

Amazon Transcribe

Amazon Transcribe es un servicio de reconocimiento automático de voz que convierte audio a texto mediante el aprendizaje automático. Se puede utilizar de forma independiente o integrarse en aplicaciones para capacidades de voz a texto. Ofrece personalización del idioma para mejorar la precisión, filtrado de contenido para la privacidad, análisis de audio multicanal y partición de altavoces. Puede transcribir medios en tiempo real (streaming) o desde archivos almacenados en un bucket de Amazon S3 (por lotes).

Durante los últimos 6 meses, hemos utilizado la opción de transcripción por lotes. También evaluamos las conversaciones utilizando tres categorías: satisfecho, no satisfecho y neutral. Hemos añadido una opción para visualizar estas evaluaciones con emojis para una mejor comprensión del usuario.

AWS HealthScribe

AWS HealthScribe es un servicio elegible para HIPAA que integra capacidades de IA generativa sin requerir la gestión de la infraestructura de ML subyacente o el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) específicos para la atención médica. Ayuda a reconocer el habla médica para automatizar la documentación clínica preliminar. Utilizando una única API, AWS HealthScribe identifica los roles de los oradores, clasifica los diálogos, extrae términos médicos y genera transcripciones y notas clínicas preliminares detalladas, lo que acelera la implementación al eliminar la necesidad de servicios de IA separados. Este servicio se lanzó a principios de 2024 y actualmente estamos haciendo la transición a él después de varios meses de usar Amazon Transcribe.

Amazon Forecast

Amazon Forecast es otro servicio de AWS que ayuda en las decisiones basadas en inteligencia utilizando el aprendizaje automático (ML). Simplifica el uso de varios niveles de datos para el análisis de métricas empresariales.

Todavía estamos en proceso de implementar Amazon Forecast en nuestros procesos comerciales dentro de nuestra aplicación de atención médica y proporcionaremos actualizaciones sobre nuestro progreso a medida que avancemos.

Quizás se pregunte qué se requiere para implementar servicios de IA en su aplicación de atención médica utilizando AWS. La ventaja de AWS es que ofrece un equipo de expertos y socios de IA. Desde nuestra perspectiva, solo necesitábamos datos claros y un experto en IA para navegar el proceso de implementación y abordar desafíos específicos.

Datos claros

En nuestro caso de uso de IA, actualmente gestionamos entre 20 y 30 millones de puntos de datos de lecturas de dispositivos médicos. Estos datos nos permiten entrenar algoritmos y emplear análisis predictivos. Uno de nuestros objetivos es utilizar estos datos para pronosticar los ingresos de clínicas y otras entidades de atención médica involucradas en el proyecto, así como para mejorar la participación del paciente. Si bien los filtros de datos pueden ayudar a purificar los datos de entrada, trabajar con grandes conjuntos de datos aún requiere una cantidad sustancial de tiempo y esfuerzo por parte de los recursos humanos.

No existe tal cosa como demasiados datos en el aprendizaje automático. Lo más importante es tener datos claros y bien organizados.

Expertos en IA e Implicación Humana

Seleccionar y preparar datos para el aprendizaje automático es una tarea que consume mucho tiempo y requiere un esfuerzo humano dedicado. Necesita un equipo compuesto por un ingeniero de IA, médicos y científicos médicos para filtrar datos, probar algoritmos y etiquetar datos sistemáticamente.

La IA y el aprendizaje automático en la atención médica son campos prometedores que ofrecen potencial para avances significativos tanto por parte de ingenieros de IA como de expertos médicos, así como inversiones sustanciales. Continuamos aprendiendo más sobre las capacidades de la IA y las innovaciones tecnológicas en medicina, que pueden mejorar los flujos de trabajo médicos, optimizar las experiencias de los pacientes y ampliar el acceso a la atención médica a nivel mundial.

En JetBase, actualmente dependemos de los servicios de AWS para nuestro proyecto de atención médica, eliminando la necesidad de desarrollar nuestras propias soluciones de IA y un ecosistema de aprendizaje automático. Estos servicios ya han demostrado ser valiosos para transcribir llamadas entre médicos y pacientes y crear indicaciones a partir de amplios datos de dispositivos médicos. Sin embargo, seguimos abiertos a profundizar nuestro proyecto en función de sus objetivos y las necesidades del cliente. Estamos comprometidos a implementar cualquier idea tecnológica innovadora para beneficiar tanto a médicos como a pacientes.

Esperamos que nuestras perspectivas sobre la IA y el aprendizaje automático en la atención médica le hayan inspirado y proporcionado nuevas ideas para su propio caso de uso. Si necesita experiencia en servicios de AWS y desarrollo web para la industria sanitaria, no dude en contactar con JetBase para una consulta gratuita.