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Salud

IA en la salud pública de Colombia: estos son los usos claves

Usar la inteligencia artificial en los servicios de salud promete ser un factor clave para mejorar la atención médica. Te contamos en qué áreas se implementaría.

IA en la salud pública de Colombia: estos son los usos claves

La detección temprana de enfermedades que aún no manifiestan ningún síntoma es una de las ventajas de implementar la IA en la salud pública. //123RF.

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No hay ámbito que escape al boom de la inteligencia artificial y sus aplicaciones para hacer más eficientes procesos de todo tipo. En el caso de la salud pública, esta herramienta podría hacer la diferencia, especialmente en Latinoamérica, permitiendo hacer más eficaces algunos de los procesos operativos de los servicios médicos y por supuesto, mejorando la atención de los pacientes.

“Colombia es un centro de innovación tecnológica en salud pero los colombianos no lo sabemos (...) somos proveedores de tecnología para Estados Unidos y Europa”, explica Lina Morales Mora, directora de HealthTech Colombia.

Con IA detectan cáncer de pulmón en Colombia

De acuerdo con Lina, en el país se comienzan a ver los frutos de varios proyectos de innovación abierta relacionados con IA, apoyados por la industria farmacéutica, aseguradoras y gobiernos departamentales.

La IA favorecería la eficacia de diversos procesos de los servicios médicos. //123RF.
La IA favorecería la eficacia de diversos procesos de los servicios médicos. //123RF.

“Hemos logrado correr una tecnología de IA en más de 70 mil personas de regiones alejadas de diferentes departamentos de Colombia y encontramos 12 personas con cáncer de pulmón en etapas tempranas. Eran pacientes que no tenían ningún tipo de síntomas ni tenían citas médicas agendadas”, explica Morales. Lea también: Enfermedades raras: ¿por qué diagnosticarlas es tan difícil?

5 formas para usar la inteligencia artificial en la salud pública

Son muchos los ámbitos en lo que la inteligencia artificial puede mejorar la salud pública, algunos de estos son:

1. Diagnósticos más rápidos y precisos: algoritmos avanzados pueden analizar imágenes médicas, historiales clínicos y síntomas para detectar enfermedades como el cáncer, patologías cardiovasculares y enfermedades raras con una precisión superior a la del diagnóstico tradicional.

“La inteligencia artificial ha sido nuestro gran aliado para poder acompañar en el diagnóstico temprano de enfermedades como cáncer de pulmón, cáncer de mama, de cuello uterino, enfermedad renal crónica y enfermedades huérfanas en pacientes que no tenían ninguna señal de alerta”, asegura Lina Morales.

2. Reducción de tiempos de espera: con el apoyo de IA, los tiempos para obtener resultados médicos se reducen drásticamente, permitiendo a los médicos actuar con mayor rapidez en tratamientos efectivos.

La inteligencia artificial permitiría la consulta por telemedicina con seguimiento remoto de los síntomas, facilitando la atención de pacientes en zonas de difícil acceso. //123RF.
La inteligencia artificial permitiría la consulta por telemedicina con seguimiento remoto de los síntomas, facilitando la atención de pacientes en zonas de difícil acceso. //123RF.

3.Optimización de recursos médicos: al automatizar tareas repetitivas, los profesionales de la salud pueden enfocarse en la atención al paciente, maximizando su impacto. Le puede interesar: 3 errores que debilitan tu sistema inmunitario a diario.

4.Expansión del acceso a la salud: la telemedicina impulsada por IA permite llevar atención médica a comunidades apartadas, reduciendo las brechas de acceso y mejorando la equidad en salud.

5. Gestión de citas más eficientes: implementar modelos de IA para agendar citas y reasignar consultas médicas permitiría un mejor aprovechamiento de la atención en salud y reduciría los tiempos de espera, especialmente en las consultas con especialistas.

Lo que se necesita para usar la IA en la salud pública

Para poner la inteligencia artificial al servicio de la salud pública es necesario una transformación que implica fortalecer la infraestructura tecnológica y de datos, incluyendo:

- Inversión en equipos de diagnóstico con IA.

- Fortalecer las redes de salud digital y telemedicina, especialmente en regiones con limitado acceso a especialistas.

- Uso estratégico del Big Data y analítica predictiva para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos en las instituciones de salud.

Para lo anterior, se necesita de voluntad política y la unión de todos los actores de la salud pública (entidades prestadoras de salud, laboratorios, farmacéuticas, Gobierno, etc.) para lograr la implementación efectiva de este tipo de tecnología.

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