La inteligencia artificial (IA), capaz de procesar cantidades ingentes de datos, está revolucionando muchas áreas y procesos en el sector de la Salud. Diagnósticos precoces, análisis de pruebas, robótica, asistencia quirúrgica a distancia, monitorización remota de pacientes… Las aplicaciones de la IA son infinitas y su futuro en este campo es muy prometedor, ya que permite analizar patrones en datos de los pacientes, predecir enfermedades y acelerar el desarrollo de tratamientos efectivos.

Por ejemplo, la IA puede optimizar la interpretación de las imágenes de resonancias magnéticas, radiografías y TACs. Gracias a la IA, los datos pueden compartirse rápidamente y a distancia para conseguir un diagnóstico más rápido. Por ejemplo, los módulos de IA utilizados para detectar el cáncer de piel analizan conjuntos de datos extensos de imágenes de lesiones cutáneas, facilitando el diagnóstico y tratamiento precoz.

La telemedicina, además, puede integrar la IA para el seguimiento de pacientes, el diagnóstico inteligente, etc. Y los laboratorios de investigación ya usan la IA para analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones que permitan tratamientos y medicamentos más eficaces.

Sin embargo, es fundamental asegurar una infraestructura IT para hospitales y centros sanitarios que sea capaz de apoyar estos avances. Es, literalmente, una cuestión de vida o muerte.

El crecimiento de datos impulsado por la IA

Los hospitales generan aproximadamente 50 petabytes de datos al año, y el sector sanitario representa el 30% del volumen de datos mundial. Para 2025, se espera que la tasa de crecimiento anual de los datos de salud alcance el 36%, superando a sectores como la industria, el entretenimiento y los servicios financieros.

Las aplicaciones de IA consumen y generan enormes volúmenes de datos. A medida que se adopten más modelos de IA entrenados, también irá aumentando la carga computacional, así como la necesidad de capacidad de servidor y de energía asociados. En el sector sanitario, este aumento en el volumen de datos se convierte en la necesidad de una infraestructura IT flexible, escalable y disponible para gestionar todos estos datos generados.