De todas las formas en que la IA puede transformar la atención médica, revolucionar la investigación es una de las más prometedoras. Estas nuevas tecnologías pueden permitir que todos los sectores del sector comprendan a los pacientes y a los proveedores como nunca antes.
No se trata sólo de que las herramientas impulsadas por la IA puedan recopilar más información que nunca sobre más pacientes. Además, pueden aprovechar un recurso que antes no se había explotado en gran medida: los datos cualitativos.
“En la investigación de salud pública que aborda enfermedades crónicas, los métodos cualitativos históricamente han sido infrautilizados y subvalorados”, afirmó. estudiar explicado en la Revista Anual de Salud Pública. Esto ha “limitado la capacidad del campo” para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de salud; determinar por qué y cómo funcionó o no un remedio; y probar nuevas teorías, añadió el estudio.
Existen numerosas razones para esto. Los datos cuantitativos, como las preguntas numéricas, las preguntas de opción múltiple y las preguntas de tipo “sí o no”, pueden parecer proporcionar una base más concreta para la toma de decisiones. Leer respuestas de formato libre a preguntas abiertas puede resultar tedioso. E incluso cuando los investigadores examinan estas respuestas, sus significados pueden no estar claros.
Pero ahora las empresas de atención médica pueden recopilar información a escala a partir de todos estos datos cualitativos no explotados. Las plataformas impulsadas por IA con enfoques de procesamiento del lenguaje natural (PLN) más avanzados y entrenados en el vocabulario específico de cada tema científico pueden leer todas estas respuestas.
Estas plataformas pueden identificar tendencias, problemas comunes, ambigüedades y más. Y pueden proporcionar resúmenes para que los investigadores, proveedores, pagadores y otras partes interesadas puedan ver información clave de un vistazo.
Los mejores sistemas nuevos reúnen datos cualitativos y cuantitativos y ofrecen lo mejor de ambos. Los datos cualitativos por sí solos no son claramente representativos, mientras que los datos cuantitativos carecen de los matices y el color necesarios para comprender los resultados. Cuando una herramienta de IA los unifica, puede proporcionar información tridimensional. La herramienta también puede recomendar los próximos pasos, qué estudiar, probar o encuestar, en qué poblaciones centrarse y más.
Todo esto es sólo el comienzo. La comunidad científica se ve inundada de nuevos estudios todos los días, muchos de ellos con temas superpuestos. Las plataformas impulsadas por IA pueden recopilar conjuntos de datos de fuentes dispares y revisarlos para determinar su calidad, duplicación, relevancia y más. Luego, estas plataformas pueden crear conocimientos aún más completos y comprensibles para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones.
Puede segmentar las conclusiones por cualquier número de características. Por ejemplo, un profesional sanitario puede describir a un paciente específico y recibir comentarios inmediatos destacando los hallazgos más relevantes.
Fortalecer los gemelos digitales
Todas estas capacidades allanan el camino para nuevos y mejores gemelos digitales: representaciones virtuales de personas reales que son más representativas. Fuera del ámbito de la atención sanitaria, estos se utilizan cada vez más para modelar el comportamiento y las decisiones humanas. Y los gemelos digitales se utilizan, por ejemplo, para estudios clínicos. Pero estos “gemelos” no son todos iguales.
Los más útiles son lo más detallados posible y se basan en extensas colecciones de información sobre personas reales. La creación de estos gemelos digitales requiere una base sólida de datos tanto cualitativos como cuantitativos, que deben actualizarse en tiempo real a medida que se recopila nueva información sobre los pacientes en el mundo real.
La disponibilidad de gemelos digitales de alta calidad abre un mundo de potencial para las empresas de atención médica. Puede hacer preguntas que normalmente no se abordarían por razones de privacidad. Puede probar múltiples terapias, medicamentos y otros remedios al mismo tiempo. Estos gemelos también pueden diseñarse para cumplir con una combinación única de características en un momento dado, incluida la edad, el historial médico, las alergias, los factores ambientales, los factores sociales y más.
Nada de esto significa poner en peligro la salud de nadie. Como ocurre con cualquier investigación, los gemelos digitales no pueden mostrar definitivamente cómo reaccionará una persona. Por supuesto, todavía son necesarias pruebas reales con personas reales.
Sin embargo, cuando estas herramientas de inteligencia artificial reciben toda la información sobre un medicamento o terapia en particular y se les asigna la tarea de estudiar cómo responden los gemelos digitales, pueden descubrir cosas importantes: beneficios, complicaciones, efectos secundarios, factores de riesgo y más. Cuando se basan en datos tanto cuantitativos como cualitativos, hacen su trabajo de manera mucho más eficaz.
Hay todo tipo de casos de uso para los gemelos digitales en el sector sanitario. Las compañías farmacéuticas pueden aprender sobre las percepciones sobre los medicamentos y las vacunas, las barreras que impiden que los pacientes o los médicos acepten nuevos tratamientos y probar formas completamente nuevas de comercializarlos. Los proveedores, incluidos consultorios y hospitales, pueden utilizarlos para el seguimiento de la marca. Las agencias de salud pública pueden utilizarlos para desarrollar iniciativas que tengan más probabilidades de tener éxito.
En cualquier caso, la tecnología utilizada se basará en la mejor recopilación de información posible. Incluso los sistemas más caros y complejos están limitados por los datos a los que tienen acceso. A medida que las organizaciones médicas y sanitarias buscan formas de avanzar, los datos cualitativos deberían servir como eje. Las personas no son números y las descripciones, pensamientos y sentimientos de un individuo no representan a las masas. Pero cuando juntas todos estos números y descripciones, tienes muchas más posibilidades de éxito: ayudar a mejorar e incluso salvar vidas.
Foto: MirageC, Getty Images
Adam Bai es el director de estrategia y el director de clientes de Panoplai.
Neil dijo es fundador y director general.
Panoplai es una plataforma de investigación panorámica que utiliza inteligencia artificial para generar información significativa y matizada. Trabaja con empresas de numerosos sectores, incluido el sanitario. Son líderes de opinión ampliamente reconocidos y han aparecido en sitios como Harvard Business Review, US News & World Report, Newsweek, Inc., Adweek, Barron’s y otros. La empresa fue creada por expertos en una variedad de disciplinas, incluida la investigación de mercado, la tecnología, las operaciones y la estrategia de marketing, así como por veteranos académicos con décadas de experiencia colectiva en algunas de las organizaciones líderes del mundo.
Este artículo aparece en el Influencer de MedCity Programa. A través de MedCity Influencer, cualquiera puede publicar sus puntos de vista sobre negocios e innovación en la atención médica en MedCity News. Haga clic aquí para descubrir cómo.
