Es innegable que la inteligencia artificial está recibiendo la mayor atención en todos los aspectos de la vida humana.
Es innegable que la inteligencia artificial está recibiendo la mayor atención en todos los aspectos de la vida humana. Desde las actividades más habituales, como elegir la mejor película del mes o recomendar nuevas series en las plataformas de streaming, hasta situaciones que parecen sacadas de cómics, como coches autónomos y chatbots que suenan exactamente igual que los humanos, la IA se está integrando con tanta fluidez en nuestra vida que apenas nos damos cuenta de que está aquí. Y, por supuesto, el sector de la salud no es la excepción. El rendimiento de la IA en la atención médica es tan innovador que algunos algoritmos, como el DLAD desarrollado por el Hospital Universitario Nacional de Seúl, incluso superan a los especialistas de todo el mundo.
Sin embargo, si somos justos, la industria de la salud no solo «no es la excepción», sino que es quizás uno de los aspectos más importantes que la IA está revolucionando. En pocas palabras, la IA ayuda a los médicos, los hospitales, las compañías de seguros y la industria farmacéutica a tomar mejores decisiones para el bienestar de los pacientes. Todas estas aplicaciones solo han sido posibles gracias a la rápida digitalización del ecosistema sanitario. De hecho, en el último informe de la Corporación Internacional de Datos (IDC), se estima que los datos médicos crecerían incluso más rápido que los datos de las industrias manufactureras o de servicios financieros. Con este crecimiento, la cantidad de datos disponibles para que los expertos en IA puedan aprovecharlos es impensable, lo que convierte al sector de la salud en el escenario ideal para aplicar herramientas tecnológicas.
Pero desarrollar un algoritmo de Inteligencia Artificial (hasta ahora) no es una tarea fácil. Cloud Moyo, un socio de Microsoft para aplicar la inteligencia artificial y la computación en la nube en las empresas, ha identificado 10 problemas a la hora de trabajar con la IA. De estos, me gustaría destacar tres que son de gran relevancia para la atención médica: «la falta de conocimientos técnicos», la «adquisición y el almacenamiento de datos» y la «mano de obra escasa y cara». Ahora, supongamos que dejamos de lado las dificultades de recopilar, almacenar y etiquetar los datos. En ese caso, los médicos y los profesionales de la salud aún se enfrentan a una enorme barrera para trabajar con la IA: ESCRIBIR CÓDIGO.
El problema de escribir código es bastante importante. Según nuestra experiencia, hay bastantes médicos, enfermeros, bacteriólogos o cualquier profesional sanitario cualificado para escribir código correctamente. Además, quienes están preparados para escribir un algoritmo de IA siguiendo los estándares más altos pueden contar con los dedos de la mano. Por supuesto, contratar a todo un equipo técnico para que se encargue de la parte de desarrollo siempre es una opción, pero es un proceso caro y lento, ya que las habilidades técnicas necesarias para desarrollar algoritmos de IA son relativamente escasas en el mercado actual
La respuesta corta es: Definitivamente no. Si bien varios programas de pregrado destacan la importancia de la programación en el mundo moderno, hay tantas habilidades que los profesionales de la salud deben desarrollar para llevar a cabo correctamente todas las tareas de su trabajo diario que añadirles programación es casi una falta de respeto. Durante años, el personal sanitario ha comprendido el papel vital de los datos en la evolución de la medicina. Por lo tanto, muchos de ellos han empezado a recopilar datos relevantes para enfermedades específicas, anticipándose al día en que la IA sea tan fácil de usar que se conviertan en los desarrolladores de los algoritmos. De hecho, en Arkangel creemos que solo cuando los profesionales de la salud se conviertan en diseñadores y desarrolladores podremos ver el impacto real de la IA en la salud de los pacientes.
Por eso, en los últimos años, hemos estado trabajando en el desarrollo de una plataforma que permita a los médicos crear sus modelos sin la necesidad de saber escribir código.
Bueno, eso es precisamente para lo que Hipócrates, los últimos desarrollos del equipo de tecnología de ArkAngelAI, está diseñado para hacer. Hipócrates es una plataforma tecnológica que recibe datos de atención médica y entrena, valida y prueba automáticamente un algoritmo de inteligencia artificial para una tarea médica específica. Toda la plataforma está diseñada para funcionar con la misma precisión que un grupo de ingenieros expertos en inteligencia artificial abordaría el desarrollo de un nuevo algoritmo, pero sin necesidad de que el usuario escriba una sola línea de código. Es decir:
Todo este proceso puede llevarse a cabo en las instalaciones o en el servicio en la nube de Arkangel. «Hemos estado utilizando a Hipócrates para desarrollar algunos de nuestros algoritmos y evaluar su rendimiento con algunos aliados, lo que arroja resultados bastante asombrosos. Jose Zea, director ejecutivo de Arkangel Ai»
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