Virtual Care: cómo utilizar la IA para monitorizar la salud de los pacientes

La pandemia del covid-19 cambió para siempre varios aspectos en la vida de los seres humanos, uno que fue más afectado fue el de la medicina, ya que muchos pacientes no podían moverse de sus hogares para asistir a los centros asistenciales, fue así como se fortaleció el uso del cuidado virtual, o virtual care.

Desde Care.AI comentan “La atención virtual permite a los pacientes recibir atención médica de maneras que brindan más comodidad y valor. La plataforma care.ai conecta a los pacientes con los equipos de atención de una manera significativa e impactante, lo que permite una atención continua positiva”.

Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la atención médica virtual

La atención médica virtual es algo relativamente nuevo en el mundo de la medicina, por lo que muchas de las técnicas aún se están perfeccionando para ofrecer la mejor atención a los pacientes y cualquier cliente interesado. La inteligencia artificial ha sido la herramienta más usada para la atención médica virtual. 

A la atención médica virtual también se le conoce como monitoreo de pacientes, o RPM por sus siglas en inglés. RPM aprovecha varias tecnologías, incluida la IA, para recopilar y analizar datos de pacientes de forma remota. Aquí hay un proceso general para usar IA en el monitoreo de la salud del paciente:

Recopilación de datos

Recopile datos de salud relevantes de pacientes que utilizan diferentes dispositivos, como dispositivos portátiles, sensores o aplicaciones móviles. Estos pueden incluir signos vitales como la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la temperatura o los niveles de actividad.

Transmisión de datos

Establezca un método seguro y confiable para transmitir los datos recopilados desde el dispositivo del paciente a una base de datos central o una plataforma basada en la nube. Esto se puede hacer a través de conexiones inalámbricas, Bluetooth o conectividad a Internet.

Almacenamiento de datos

Almacene los datos recopilados del paciente en un formato estructurado, lo que garantiza que se implementen las medidas de seguridad y privacidad adecuadas para cumplir con los requisitos reglamentarios.

Preprocesamiento de datos

Limpie y preprocese los datos recopilados para eliminar el ruido, los valores atípicos y las incoherencias. Este paso tiene como objetivo mejorar la calidad y la confiabilidad de los datos para su posterior análisis.

Análisis de IA

Aplique algoritmos y técnicas de IA para analizar los datos del paciente. Esto puede implicar varios enfoques, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo o el modelado predictivo.

• Detección de anomalías: entrene modelos de IA para identificar patrones anormales o anomalías en los datos del paciente que pueden indicar posibles problemas de salud o emergencias.
• Análisis predictivo: utilice modelos de IA para predecir posibles resultados de salud en función de datos históricos, como la probabilidad de exacerbación de la enfermedad o el riesgo de complicaciones.
• Análisis de tendencias: analice las tendencias a largo plazo en los datos del paciente para identificar patrones, cambios o desviaciones de la norma que puedan requerir atención médica.
• Soporte de decisiones: desarrolle sistemas de inteligencia artificial que puedan proporcionar recomendaciones o alertas a los proveedores de atención médica en función del análisis de los datos del paciente.

Alertas e Intervención

Configure el sistema de IA para generar alertas o notificaciones para los profesionales de la salud cuando se detecten desviaciones significativas o condiciones críticas. Estas alertas pueden enviarse a través de notificaciones, correos electrónicos o integrarse directamente en el flujo de trabajo del proveedor de atención médica.

Intervención médica

Los profesionales de la salud revisan las alertas generadas, analizan los datos del paciente y toman las medidas adecuadas, como contactar al paciente, ajustar las dosis de medicamentos, programar citas o brindar orientación remota.

Aprendizaje continuo

A medida que haya más datos disponibles y los proveedores de atención médica intervengan, actualice y mejore continuamente los modelos de IA. Este proceso mejora la precisión y la eficacia del sistema a lo largo del tiempo.

Palabras finales

Es importante tener en cuenta que implementar IA para el control de la salud del paciente requiere una cuidadosa consideración de los aspectos éticos, de privacidad y regulatorios. Cumplir con las pautas aplicables y obtener el consentimiento del paciente son pasos cruciales para garantizar la privacidad de los datos y mantener la confianza.

Además, es fundamental involucrar a los profesionales sanitarios en el proceso de interpretación y toma de decisiones. La IA debe verse como una herramienta para ayudar a los proveedores de atención médica, en lugar de un reemplazo de la experiencia humana y el juicio clínico.

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