La inteligencia artificial (IA) en medicina tiene un enorme potencial para transformar la forma en que se brinda la atención médica, y una de las áreas clave donde se utiliza la IA es en el diagnóstico. Esto puede ser particularmente útil en casos en los que el diagnóstico puede ser difícil, como enfermedades raras o condiciones que tienen síntomas atípicos.


Actualmente, cuando hablamos de inteligencia artificial, podemos notar un interés mucho mayor por el tema incluso por parte de la gente más común. Quizás una de las razones por las que esto está sucediendo es la llegada de una nueva herramienta de inteligencia artificial llamada ChatGPT. Con poco tiempo de funcionamiento, ChatGPT ha conquistado a millones de usuarios y generado algunas discusiones, pero su capacidad para entablar una conversación a partir del procesamiento de un inmenso volumen de datos y apoyándose en miles de ejemplos del lenguaje humano, es algo que en su abrumadora ha sorprendido positivamente a la mayoría de las personas que lo utilizan, y que incluso se puede utilizar en el campo de la medicina.

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Recientemente, ChatGPT obtuvo una actualización llamada Chat GPT-4, que actualmente solo está disponible para los suscriptores de ChatGPT PLUS. Según la empresa que creó la GPT, OpenAI, la herramienta era "más creativa y colaborativa que nunca", con la capacidad de "resolver problemas difíciles con más precisión". En esta nueva versión de GPT es posible leer imágenes, crear recetas e incluso identificar chistes. Además, GPT-4 Chat es más seguro y confiable, ya que tiene un 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido prohibido y un 40% más de probabilidades de producir respuestas fácticas en comparación con GPT-3.5.

Como se mencionó anteriormente, la inteligencia artificial en medicina ha demostrado ser una herramienta muy importante, especialmente en relación con los diagnósticos. Con el uso de algoritmos y análisis de datos, es posible identificar patrones y características específicas en imágenes médicas, pruebas de laboratorio e historias clínicas de pacientes, ayudando a identificar enfermedades y tratamientos adecuados. En muchos casos, también ha demostrado su eficacia en la identificación de enfermedades como el cáncer de mama, el melanoma, la neumonía e incluso el Covid-19. Además, la tecnología puede ayudar a predecir la evolución de enfermedades crónicas, como la diabetes y las enfermedades del corazón, lo que permite un tratamiento más temprano y eficaz.

La IA puede ser particularmente útil en el diagnóstico de enfermedades raras, que pueden ser difíciles de identificar ya que es posible que los médicos no hayan visto suficientes casos para reconocer los patrones. Los algoritmos de IA se pueden entrenar con datos de pacientes con enfermedades raras y compararlos con datos de pacientes sin la enfermedad, lo que ayuda a identificar características que pueden ser indicativas de esa patología. Algunos ejemplos de cómo se ha utilizado la inteligencia artificial en el diagnóstico médico incluyen:

  • Imágenes de diagnóstico: la IA se puede utilizar para ayudar a interpretar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Los algoritmos de IA pueden analizar las imágenes e identificar áreas sospechosas o anormales que podrían indicar la presencia de una enfermedad.
  • Diagnóstico basado en síntomas: La IA también se puede utilizar para ayudar a identificar la causa subyacente de los síntomas que pueden estar asociados con diversas enfermedades. Los algoritmos de IA pueden recibir información sobre los síntomas de un paciente y usar esa información para ayudar a identificar posibles causas subyacentes.
  • Diagnóstico asistido por computadora: La IA se puede utilizar para ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico más preciso al proporcionar información adicional y sugerencias basadas en datos clínicos. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los pacientes y proporcionar información sobre las posibles causas de los síntomas, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más informadas sobre el diagnóstico y el tratamiento.

En otras palabras, el uso de la inteligencia artificial en salud trae una gran posibilidad de transformar la forma en que se realizan los diagnósticos médicos. En este contexto, el sistema para clínicas Ninsaúde Apolo lanzó recientemente una herramienta que puede servir como segunda opinión médica durante las consultas: el algoritmo Houdini. Al utilizarlo, el sistema es capaz de sugerir solicitudes de exámenes o posibles diagnósticos en función de la evolución del paciente.

Actualmente, un profesional médico necesita un promedio de 8 interacciones para llegar a un diagnóstico. Con eso en mente, se construyó el algoritmo de Houdini, llamado así por el mago más grande de todos los tiempos, Harry Houdini, o como se le conoce mundialmente, "El Gran Houdini". Para usarlo, luego de completar la evolución del paciente escribiendo sus síntomas y otra información (que debe alcanzar un mínimo de 280 caracteres), haga clic en la opción CIE. Luego, tendrás que presionar en la opción "Sorpréndeme", y luego solo esperar a que suceda la "magia". El algoritmo leerá lo ya informado en ese servicio y sugerirá posibles códigos CIE para agregar al historial.

Por lo general, los profesionales del área tienen memorizados muchos de los códigos CIE utilizados en sus consultas, por lo que también suelen recordar muy bien sus respectivas descripciones. Sin embargo, a medida que lleguen nuevos casos a su práctica, es posible que deban usarse nuevas clasificaciones de enfermedades, y si está buscando un código CIE por primera vez, esta función puede ayudarlo a encontrarlo más rápidamente.

El uso de IA para el diagnóstico en medicina también puede ayudar a reducir los errores médicos y aumentar la eficiencia del diagnóstico. En ese sentido, otra ventaja que podría traer el algoritmo Houdini de Ninsaúde Apolo es una mejor utilización del tiempo médico, así como solicitudes de pruebas que pueden ser más asertivas.

A través del análisis de grandes volúmenes de datos, la tecnología puede identificar patrones que serían muy difíciles de percibir por un ser humano, lo que permite un diagnóstico más preciso y rápido. Aun así, es importante destacar que la IA no reemplaza la labor de los médicos y profesionales de la salud, sino que cumple la tarea de auxiliar en el proceso de diagnóstico y tratamiento. En este contexto, el papel de la IA en el cuidado de la salud es proporcionar información valiosa para que los médicos y otros profesionales en el campo tomen decisiones más informadas y precisas.

La inteligencia artificial en medicina puede ser útil no solo en lo que respecta al diagnóstico, sino también en varias otras áreas que nos hacen reflexionar sobre la importancia de la IA en la salud. Por ejemplo, después del diagnóstico, la IA puede usarse para ayudar a determinar el tratamiento más eficaz para un paciente. Los algoritmos de IA pueden analizar datos de tratamientos anteriores, así como datos sobre el paciente, para ayudar a predecir qué tratamiento tendrá el mejor resultado.

La inteligencia artificial en el cuidado de la salud también se puede utilizar para ayudar a la investigación médica mediante el análisis de grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tendencias. Un buen ejemplo de esto es el uso de la IA para analizar datos de ensayos clínicos, cuyo objetivo es identificar qué pacientes respondieron mejor a un tratamiento específico. Además, la IA se puede utilizar para ayudar a controlar a los pacientes al monitorear datos como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de azúcar en la sangre. Los algoritmos de IA pueden alertar a los profesionales de la salud si hay un cambio significativo en alguno de estos datos, lo que les permite tomar medidas preventivas.

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