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title: 4 aplicaciones de la inteligencia artificial en salud
description: Las aplicaciones de la inteligencia artificial en salud son de diverso tipo. La salud digital no solo implica la automatización de procesos. Descubre más.
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# 4 aplicaciones de la inteligencia artificial en salud

![Juan Sebastián Gómez](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/Juan%20Sebasti%C3%A1n%20G%C3%B3mez-10.png?width=45&name=Juan%20Sebasti%C3%A1n%20G%C3%B3mez-10.png) 

[Juan Sebastián Gómez](https://salud-digital.elipse.ai/author/juan-sebastián)

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![](https://salud-digital.elipse.ai/hubfs/4%20aplicaciones%20de%20la%20inteligencia%20artificial%20en%20salud.jpg)

Un estudio publicado por la división de investigación del Parlamento Europeo, realizado por un grupo interdisciplinario de profesionales pone en evidencia los beneficios del uso de tecnología con inteligencia artificial en cuidados de salud, enfatizando en el aumento de la eficiencia en procesos de diagnóstico y tratamiento. En este texto resumimos dichos usos en cuatro puntos fundamentales. 

## **![Prácticas clínicas, Investigación clínica Salud pública Administración de salud.](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/Pr%C3%A1cticas%20cl%C3%ADnicas%2c%20%20Investigaci%C3%B3n%20cl%C3%ADnica%20%20Salud%20p%C3%BAblica%20%20Administraci%C3%B3n%20de%20salud..png?width=1920&name=Pr%C3%A1cticas%20cl%C3%ADnicas%2c%20%20Investigaci%C3%B3n%20cl%C3%ADnica%20%20Salud%20p%C3%BAblica%20%20Administraci%C3%B3n%20de%20salud..png)**

## **Usos de herramientas de inteligencia artificial en salud**

Dividir las utilidades de la inteligencia artificial según cuatro prácticas es la manera más apropiada y sencilla de entender sus usos. Su empleo se da en 1) **prácticas clínicas, 2) investigación clínica 3) salud pública 4) administración de salud.**

- ## **IA en prácticas clínicas**

La inteligencia artificial jugará un rol preponderante en el análisis automático de imágenes, por ejemplo, en radiología, oftalmología y odontología. El análisis automático de estas imágenes y de resultados derivados de electrocardiogramas, audiologías o electroencefalogramas, permitirá formar una matriz de resultados que pueden contrastarse con otros datos clínicos.

En relación con lo anterior podemos empezar a hablar de patologías digitales, entendiendo el término como el proceso de digitalización de un conjunto de imágenes utilizando técnicas avanzadas de escaneo. Hoy en día también se refiere a enfoques basados en inteligencia artificial para la detección y el análisis de imágenes digitalizadas” (Bera et al, 2019; Niazi et al., 2019) Si bien utilizar una serie de pautas puede facilitar los procesos de diagnóstico, el análisis histopatológico (diagnóstico con base en el análisis de la composición celular de un tejido generalmente enfermo) es altamente subjetivo por las diferencias de juicio entre  expertos.

![IA es usada por sus capacidades predictivas para el mejoramiento de diagnósticos](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/IA%20es%20usada%20por%20sus%20capacidades%20predictivas%20para%20el%20mejoramiento%20de%20diagn%C3%B3sticos.png?width=1920&name=IA%20es%20usada%20por%20sus%20capacidades%20predictivas%20para%20el%20mejoramiento%20de%20diagn%C3%B3sticos.png)

Una [revisión reciente](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/emp2.12277) de 150 estudios sobre el uso de IA en medicina de emergencia, determinó que en su mayoría es usada por sus capacidades predictivas para el mejoramiento de diagnósticos, en colaboración con el departamento de emergencias o en estudios enfocados en el triaje de condiciones médicas graves, así como en la planificación, organización y manejo de departamentos de emergencia.

La inteligencia artificial también puede ayudar en el autocuidado de enfermedades crónicas propias de la edad, el monitoreo remoto a través de dispositivos específicos y aplicaciones instaladas en dispositivos inteligentes que, por ejemplo, recuerdan a los pacientes tomar sus medicinas y controlar su dieta y permiten el control autónomo de la salud por parte del paciente.

- ## **Investigación clínica**

Para explicar este apartado, pongamos un ejemplo concreto, Pubmed, el centro nacional de información biotecnológica utiliza algoritmos de lenguaje natural que, entrenados en ciertos patrones, identifican búsquedas anteriores de sus usuarios, el algoritmo Best Match, clasifica esas búsquedas por relevancia. Es decir, relaciona nuevas búsquedas con el uso anterior de determinado artículo, su fecha de publicación y relación con el tema buscado. Técnicas de extracción de información como resúmenes automáticos y Deep learning facilitan el acceso a la información por parte de médicos y son además evidencia clínica específica para los pacientes.

![Investigación  Clínica con IA](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/Investigaci%C3%B3n%20%20Cl%C3%ADnica%20con%20IA.png?width=1920&name=Investigaci%C3%B3n%20%20Cl%C3%ADnica%20con%20IA.png)

La medicina personalizada recae en el entendimiento científico de las características únicas y específicas de cada paciente, sus “perfiles genéticos y moleculares lo pueden volver vulnerable a una enfermedad o sensible a un tratamiento terapéutico” (Strianese et al., 2020). La IA puede mejorar la medicina personalizada complementándose con datos demográficos y parámetros de estilos de vida (actividad física, hábitos alimenticios, condiciones climáticas), entre otras variables, esto puede tener implicaciones directas para pacientes médicos y farmacéuticas, siempre y cuando exista diversidad en la población de pacientes.

- ## **Salud pública**

La salud pública se define como la ciencia y arte de prevenir las enfermedades, prolongar la vida y promover la salud través de esfuerzos organizados y decisiones informadas de organizaciones sociales, comunidades privadas y públicas y los individuos (Wanless, 2004)

La inteligencia artificial puede ayudar en la vigilancia epidemiológica en zonas geográficas donde prevalece alguna enfermedad, la **vigilancia epidemiológica digital** se refiere a la integración de casos y eventos basados en seguimientos de noticias, reportes clínicos, datos de dispositivos, entre otras fuentes de información que puedan identificar una amenaza.

![La inteligencia artificial puede ayudar en la Vigilancia epidemiológica digital ](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/La%20inteligencia%20artificial%20puede%20ayudar%20en%20la%20Vigilancia%20epidemiol%C3%B3gica%20digital%20.png?width=1920&name=La%20inteligencia%20artificial%20puede%20ayudar%20en%20la%20Vigilancia%20epidemiol%C3%B3gica%20digital%20.png)

Asimismo, la IA tiene el potencial de intensificar el contacto con los pacientes, así como direccionar los servicios hacia ellos. Un componente esencial de estas iniciativas es ponerse en contacto con un gran número de pacientes a través de métodos automáticos escalables. Puedes revisar [Elipse Salud](https://elipse.ai/elipse-salud/), la solución de contactabilidad exclusiva para clínicas y hospitales que opera en más de 120 hospitales en la actualidad.

- ## **IA en administración de salud**

Los sistemas de salud privados y sobre todo públicos se caracterizan por tener pesados flujos de trabajo administrativo, que va desde el manejo del paciente, pasando por facturación, control de personal en centros de salud, atención de proveedores y farmacias. La inteligencia artificial puede automatizar actividades rutinarias como el agendamiento de citas y mantenimiento de instalaciones a través de asistentes virtuales, que lo llevarán a cabo de manera eficiente y con menos errores, lo que optimiza el tiempo de médicos y profesionales de la salud en general destinándolo a tareas más complejas.

El [estudio](https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2022/729512/EPRS_STU(2022)729512_EN.pdf) de la división de investigación del parlamento europeo cita  a (Clay y Stern, 2015) quienes señalan que en el procesamiento de información, reclamos de proveedores externos y la orientación a pacientes por un sistema de salud fragmentado hace que el 50% de la práctica médica se desperdicie en trámites burocráticos, la mayoría de los cuales pueden evitarse.

![Menos burocracia más salud](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/Menos%20burocracia%20m%C3%A1s%20salud.png?width=1920&name=Menos%20burocracia%20m%C3%A1s%20salud.png)

Como vemos, la [salud digital](https://elipse.ai/blog/salud-digital/), no solamente implica la automatización de procesos para ahorrar tiempo y recursos a los pacientes, sino también el uso de la inteligencia artificial para facilitar y mejorar el desempeño de los médicos, que usen la tecnología para el mejoramiento integral del sistema.

 

![Juan Sebastián Gómez](https://salud-digital.elipse.ai/hs-fs/hubfs/Juan%20Sebasti%C3%A1n%20G%C3%B3mez-10.png?width=150&name=Juan%20Sebasti%C3%A1n%20G%C3%B3mez-10.png)

#### Juan Sebastián Gómez

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Marketing Growth Lead en Elipse Inteligencia Artificial. Investigador, comunicador organizacional, relacionista y consultor en temas de marketing. Editor asociado Tsafiqui Revista Científica en Ciencias Sociales. Miembro de la Asociación de Investigadores en Relaciones Públicas – AIRP (Portugal – España) y de la Red Interuniversitaria Euroamericana de Investigación sobre Competencias Mediáticas para la Ciudadanía – AlFAMED.

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