La inteligencia artificial (IA) y el análisis de grandes volúmenes de datos están transformando la medicina de manera significativa. Como antesala al Congreso Internacional de IA en Salud, organizado por la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, el Dr. Joshuan Barboza, especialista en investigación clínica y docente en la Escuela de Medicina de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), ofreció una master class sobre cómo esta tecnología aplicada al análisis de datos sanitarios puede mejorar la atención al paciente.
Durante la master class, el especialista explicó de qué manera el análisis de big data (grandes volúmenes de datos) permite a los profesionales de la salud acceder a información más precisa y relevante, lo que resulta en diagnósticos más certeros y tratamientos personalizados. “El análisis de big data nos permite obtener un mayor acercamiento a la realidad, lo que es fundamental para mejorar la toma de decisiones clínicas”.
Esta capacidad de la inteligencia artificial para transformar datos en conocimiento está cambiando la forma en que se aborda la salud pública y la atención individualizada.
Un ejemplo proporcionado por Barboza fue el uso de big data para predecir la readmisión de pacientes en hospitales. A través del análisis de miles de historias clínicas, los médicos pueden identificar patrones y factores de riesgo que permiten intervenir de manera preventiva, evitando la congestión hospitalaria y optimizando los recursos disponibles. Este enfoque mejora la eficiencia del sistema de salud, reduce costos y mejora la experiencia del paciente.
R y Python: herramientas esenciales para el análisis de datos en salud
En su presentación, el médico subrayó la importancia de herramientas informáticas como R y Python en el análisis de big data. Estos programas son fundamentales para procesar y analizar datos complejos en el ámbito de la salud.
R es un entorno de software especializado en análisis estadístico y gráficos, ampliamente utilizado por los profesionales de la salud debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y realizar análisis avanzados. Su versatilidad lo convierte en una herramienta ideal para la investigación clínica y el análisis de tendencias en salud, facilitando la interpretación de datos complejos y la visualización de resultados de manera clara y concisa.
Python, por su parte, es un lenguaje de programación versátil que se ha consolidado como una herramienta clave en el análisis de datos. Su capacidad para integrar bibliotecas especializadas y desarrollar modelos de machine learning lo hace indispensable para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real. Estas características permiten a los profesionales de la salud crear modelos predictivos y algoritmos que ayudan a anticipar problemas de salud y a diseñar intervenciones más efectivas.
A pesar de la disponibilidad de estas herramientas, Barboza enfatizó que su adopción y aplicación en América Latina aún enfrentan desafíos. La falta de políticas de salud que promuevan su uso a nivel gubernamental limita su potencial en la región, aunque existen iniciativas prometedoras en países como Perú y Bolivia. La implementación de estas tecnologías tiene el potencial de transformar la práctica médica, pero su éxito dependerá de una mayor inversión en infraestructura y capacitación.
La inteligencia artificial basada en ciencias de la salud: un enfoque transformador
La inteligencia artificial en el campo de la salud se ha convertido en una herramienta poderosa para mejorar la precisión y la eficiencia de los diagnósticos y tratamientos. Basada en la recopilación, análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos, la IA permite a los profesionales de la salud identificar patrones que serían difíciles de detectar mediante métodos tradicionales. Esto incluye la predicción de brotes de enfermedades, la personalización de tratamientos y la mejora de la atención preventiva.
En la práctica médica diaria, la IA se utiliza para desarrollar sistemas que ayuden a los médicos a tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, mediante el uso de algoritmos avanzados, los sistemas de IA pueden analizar las historias clínicas de los pacientes y sugerir posibles diagnósticos o tratamientos basados en datos históricos y en la evidencia más reciente. Este enfoque no solo ahorra tiempo a los médicos, sino que también mejora la calidad de la atención al reducir el margen de error y proporcionar recomendaciones basadas en una gran cantidad de información.
Además, la inteligencia artificial está siendo utilizada en la formación de nuevos profesionales de la salud. En Unifranz, la IA se integra en el currículo de los estudiantes de Medicina, permitiéndoles aprender a utilizar estas herramientas desde el inicio de su formación. Esto asegura que los futuros médicos estén preparados para enfrentar los desafíos del siglo XXI, donde la tecnología y la medicina están cada vez más entrelazadas.
Hacia una medicina basada en datos
El Dr. Barboza concluyó su presentación destacando que la medicina del futuro estará cada vez más orientada hacia el análisis de datos, con la inteligencia artificial como un aliado indispensable. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y extraer información relevante permitirá a los médicos tomar decisiones más informadas y mejorar la calidad de la atención al paciente.
Este enfoque será central en el Congreso Internacional de Inteligencia Artificial en Salud, que se llevará a cabo en Cochabamba los días 17 y 18 de septiembre. El evento reunirá a expertos nacionales e internacionales que explorarán las posibilidades de la IA en la salud, tanto en la práctica médica como en la formación de nuevos profesionales.
Unifranz, como institución líder en innovación educativa, reafirma su compromiso con el desarrollo de soluciones tecnológicas que mejoren la calidad de vida de las personas. En un mundo donde la tecnología y la medicina están cada vez más entrelazadas, la educación de calidad es clave para preparar a los profesionales que liderarán el futuro de la salud.