Como futuros médicos, los estudiantes de medicina pueden beneficiarse al mantenerse al tanto del creciente impacto de la IA en la medicina. Nos tocara a nosotros tambien?
Una de las aplicaciones más comunes de IA en medicina es a través de la medicina de precisión. La IA se puede usar para comprender patrones en los atributos del paciente y luego recomendar un plan de tratamiento basado en el análisis de IA.
Con el advenimiento de los registros médicos electrónicos y la tecnología portátil, los datos se están volviendo exponencialmente abundantes en la atención médica. La inteligencia artificial tiene el potencial de remodelar la medicina.
Por ejemplo, la IA se puede usar para ayudar a los médicos con sus decisiones clínicas, encontrar nuevos tipos de tumores en grandes conjuntos de datos de investigación, mejorar la precisión de las pruebas de diagnóstico y mejorar las operaciones hospitalarias. Las aplicaciones de la IA son infinitas.
Los estudiantes de medicina previa pueden involucrarse en la intersección de la IA y la medicina aprendiendo habilidades específicas y trabajando en investigación proyectos.
Avanzando en la atención médica a través de la IA: aplicaciones innovadoras
Dr. Justin Norden estaba interesado en la medicina al entrar Carleton College en Minnesota, pero también estaba interesado en la informática. Lo que comenzó como una clase de informática para aprender los conceptos básicos de la programación se convirtió en una pasión intelectual, y Norden se especializó en informática junto con el cumplimiento de su requisitos premed.
«Mis cursos de informática me llevaron a comprender mejor la programación, las estructuras de datos y el diseño de algoritmos», dice Norden. «Todo esto me ayudó a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático y IA en el futuro».
Norden quería obtener una comprensión más profunda de cómo su título en informática podría aplicarse a la genómica y otras aplicaciones de datos de salud, y realizó una maestría en filosofía en biología computacional en el Universidad de Cambridge antes de entrar en el Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.
Norden primero aplicó sus habilidades de IA para analizar una gran base de datos de secuenciación de ARN para comprender los riesgos para desarrollar cáncer de colon. Utilizó técnicas de aprendizaje automático para crear firmas de genes de biomarcadores para evaluar el riesgo de cáncer.
En Stanford, Norden sentía curiosidad por saber cómo aplicar la IA a la salud digital. Quería comprender si los datos de las tecnologías portátiles podrían aprovecharse para identificar patrones de movimiento en individuos y brindar a los médicos una comprensión más precisa de la enfermedad de un paciente. En un estudio de investigación, examinó los datos del acelerómetro en 4.000 pacientes y encontró varias características que podrían diferenciarse entre individuos normales, individuos con estenosis espinal e individuos con osteoartritis de rodilla.
Finalmente, Norden deseaba ver cómo las nuevas tecnologías estaban afectando la prestación de atención médica, por lo que se unió al Centro de Salud Digital de Stanford. Evaluó nuevas tecnologías y estudió el impacto de las soluciones de salud digital. Por ejemplo, un estudio evaluó si había diferencias entre las visitas de personas – y telemedicina visitas sobre cómo los médicos ordenaron recetas, pruebas de laboratorio, procedimientos e imágenes.
Habilidades de construcción, experiencias de proyectos de IA como premed
Norden aconseja a los estudiantes de premed que primero aprendan habilidades que son importantes en IA.
“Recomendaría mucho aprender informática. Cuantas más habilidades técnicas desarrolle antes de comenzar su capacitación clínica «, dice,» más podrá unir los campos de inteligencia artificial, tecnología y medicina
El conocimiento de matemáticas, análisis de datos y medicina clínica será útil, agrega Norden. Mientras perseguía formalmente a una especialidad en informática en Universidad y una maestría en biología computacional, alienta a los premeds a aprender a través de arenas informales.
«Hay muchas clases en línea excelentes y gratuitas que le enseñarán las habilidades necesarias en línea», dice Norden. «Los premeds interesados tienen más acceso ahora que nunca para aprender IA».
Una vez que los premeds adquieren habilidades de codificación, Norden recomienda un siguiente paso: “Mi mayor consejo para los premeds es encontrar un proyecto y un mentor – participar en un proyecto de IA porque hay muchas oportunidades y una gran necesidad en la atención médica para estos descubrimientos innovadores «.
Aquí hay algunas vías para estudiantes de medicina preventiva interesados en proyectos de IA:
Medicina de precisión
Una de las aplicaciones más comunes de IA en medicina es a través de la medicina de precisión. La IA se puede usar para comprender patrones en los atributos del paciente y luego recomendar un plan de tratamiento basado en el análisis de IA.
Por ejemplo, un médico puede ver el genotipo específico de un paciente con fibrosis quística para ayudar a guiar un régimen de tratamiento personalizado.
Patrones en grandes conjuntos de datos clínicos
La IA se aplica comúnmente a grandes conjuntos de datos clínicos para ayudar a los investigadores a analizar patrones en los datos. Por ejemplo, se han utilizado técnicas de IA para comprender los datos de expresión génica y los marcadores tumorales en cáncer. De hecho, los investigadores han podido descubrir nuevos subtipos de cáncer a través de este método de IA.
Diagnóstico
Un área cada vez más popular entre las empresas de inicio – up es aplicar IA en radiología para identificar con mayor precisión las anormalidades en las pruebas de diagnóstico del paciente. Por ejemplo, la IA ahora puede diagnosticar enfermedades en los rayos X – del tórax, como las primeras etapas de la neumonía.
Soporte de decisión clínica
Los médicos y administradores pueden ayudar a diseñar algoritmos de IA para guiar a los médicos en la toma de decisiones clínicas -. Por ejemplo, ciertos factores de riesgo del paciente pueden alertar a los médicos de que un paciente está en riesgo de infección. Luego, el médico puede controlar al paciente más de cerca o recetarle un medicamento para prevenir una infección.
Administración hospitalaria
Los hospitales apenas comienzan a descubrir cómo se puede aplicar la IA a operaciones hospitalarias para aumentar las citas de seguimiento del paciente -, optimizar los espacios para citas y mejorar la facturación. Por ejemplo, la IA se puede usar para identificar pacientes que necesitan citas de seguimiento – y luego enviarles recordatorios para configurar una.
Otro ejemplo es que los hospitales pueden desarrollar herramientas de IA para calcular la eficiencia óptima de la sala de operaciones. Está surgiendo una aplicación más nueva e innovadora de IA en los hospitales a través de sensores inteligentes, que pueden detectar cuándo un paciente cae y alertar a los proveedores de atención médica de inmediato.
Procesamiento de lenguaje natural
El reconocimiento de voz es una aplicación de IA no médica que se está mejorando con el tiempo, y también es útil en medicina. Doctores use un software de reconocimiento de voz para dictar sus notas, lo que mejora la eficiencia de la cartografía médica.
El procesamiento del lenguaje natural también está impulsando los chatbots médicos que interactúan con los pacientes para proporcionar respuestas inmediatas y una primera capa de apoyo médico.
La IA está revolucionando la atención médica, y los premeds pueden explorar formas emocionantes de avanzar en la medicina y la investigación científica en este campo interdisciplinario.
Fuente en ingles : https://www.usnews.com/