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Hablamos con Laura Velásquez y José Zea para conocer los errores comunes al implementar IA en el sector salud - Haz clic para saber más.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector salud, pero su implementación conlleva desafíos. En Arkangel AI, hemos aprendido que la clave para una implementación exitosa radica en comprender bien el problema para ver si estas herramientas pueden agregar valor. Una vez que esto se establece, es crucial comenzar de forma pequeña y escalar gradualmente. Aquí te presentamos algunos errores clave y éxitos que hemos aprendido al implementar IA en el sector salud.
Uno de los mitos más extendidos en el sector salud es que se necesita una cantidad masiva de datos perfectos para implementar IA. Este mito ha frenado a muchas organizaciones que se sienten abrumadas por la percepción de que sus datos no están lo suficientemente "limpios" o estructurados. Sin embargo, en Arkangel AI, nuestros fundadores Laura Velásquez y José Zea encontraron que este enfoque es contraproducente.
En realidad, la mejor data es la que ya está disponible, aunque no sea perfecta. La IA es un proceso progresivo que mejora con el tiempo. Empezar con un pequeño conjunto de datos de alta calidad puede ser más efectivo que esperar a reunir grandes volúmenes de datos, que pueden ser difíciles de gestionar y no tan relevantes.
Por ejemplo, en un proyecto con UNICEF para la detección temprana de leucemia, Arkangel AI logró una precisión superior al 90% utilizando un conjunto de datos reducido pero de alta calidad. Este caso demuestra que no es necesario tener millones de datos para obtener resultados significativos. La clave está en empezar con lo que se tiene, construir una primera versión de un modelo y luego crear una hoja de ruta para optimizarlo con nuevos datos.
Otro error común es creer que la IA es una solución mágica que automáticamente transformará el problema en cuestión. Pensar de esta manera indica una falta de comprensión sobre lo que realmente es la IA y cómo puede agregar valor desde una perspectiva estratégica. Es fundamental entender los conceptos básicos de la IA para ver si realmente puede ayudar a resolver el problema.
La realidad es que la IA es una herramienta poderosa, pero no una varita mágica. Es crucial comprender el problema específico antes de aplicar soluciones tecnológicas; en muchos casos, la solución puede no requerir IA. A veces, la analítica de datos simple puede ser suficiente para resolver un problema.
Por ejemplo, en muchos sistemas de salud, la simple analítica descriptiva puede alertar a los médicos sobre interacciones peligrosas entre medicamentos recetados. No siempre es necesario aplicar IA en todas las situaciones; lo importante es entender cuándo y dónde la IA puede agregar valor real.
Para superar el miedo a lo desconocido y evitar errores costosos, en Arkangel AI recomendamos comenzar con proyectos piloto. Estos permiten a las organizaciones experimentar con la IA en un entorno controlado, evaluar su efectividad y hacer ajustes antes de implementarla a gran escala.
Un proyecto piloto exitoso no solo proporciona datos y experiencia valiosos, sino que también genera la confianza necesaria para abordar proyectos más grandes y complejos. Además, estos pilotos pueden servir como prueba de concepto, demostrando el valor de la IA a otros departamentos y facilitando la adopción a nivel empresarial.
Un error común es tratar la IA como un área aislada dentro de las organizaciones de salud. La IA puede funcionar en cualquier departamento y ser implementada por cualquier persona, de manera similar al uso del internet. Para adoptar este enfoque, muchas instituciones han encontrado éxito al crear equipos multidisciplinarios que trabajen de forma transversal y determinen cómo y cuándo implementar estas herramientas.
Cuando los equipos multidisciplinarios colaboran, la IA se convierte en una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia, reducir costos y, lo más importante, mejorar los resultados para los pacientes.
La transformación digital no es solo un cambio tecnológico; también es un cambio cultural que requiere que todos entiendan los conceptos básicos de la IA. Una vez que se comprende el concepto, se hace más fácil reconocer cuándo y dónde la IA es necesaria para resolver problemas u optimizar procesos.
Invertir en la educación de los equipos maximiza el aprovechamiento de las tecnologías emergentes y reduce la resistencia al cambio, una de las barreras más comunes en muchas organizaciones de salud.
Los profesionales de la salud son, por naturaleza, creativos en la gestión de enfermedades y el cuidado del paciente. Adoptar nuevas herramientas como la IA permite ver cosas que antes eran imposibles y tomar mejores decisiones para los pacientes y para la eficiencia del sistema. Por ejemplo, en el tratamiento de enfermedades raras, donde el conocimiento médico es limitado, la IA puede ayudar a identificar patrones ocultos en los datos genéticos o clínicos, ofreciendo nuevas perspectivas para el tratamiento.
La IA no reemplaza la creatividad humana; la potencia al proporcionar herramientas que permiten a los profesionales de la salud explorar nuevas ideas y enfoques. Esta colaboración entre IA y humanos puede llevar a innovaciones significativas en el tratamiento y la gestión de enfermedades.
Uno de los mayores errores que pueden cometer las organizaciones de salud es ver la transformación digital como un objetivo final en lugar de un proceso continuo. La transformación digital es un camino que requiere iteración y adaptación constante. No se trata de implementar una solución y darla por concluida, sino de seguir mejorando y ajustando los sistemas a medida que cambian las necesidades y surgen nuevas tecnologías.
Este enfoque iterativo asegura que las organizaciones se mantengan a la vanguardia de la innovación y que las soluciones implementadas sigan siendo relevantes y efectivas a largo plazo. La transformación digital exitosa en el sector salud requiere un compromiso con la mejora continua y una mentalidad de innovación que impregne todos los niveles de la organización.
En conclusión, aunque la IA tiene un inmenso potencial para revolucionar el sector salud, es esencial evitar los errores comunes y comprender su valor estratégico. Comenzar de manera pequeña, enfocarse en problemas reales y fomentar la colaboración entre equipos son pasos clave para asegurar una implementación exitosa y con impacto.
