La implantación de la inteligencia artificial (IA) en la sanidad está influyendo significativamente en el modo en que el personal médico y los administradores desempeñan sus funciones. Sin embargo, el sector apenas está arañando la superficie de la IA ya que el potencial número de casos de uso es inconmensurable.

IA y casos de uso en la sanidad

Considere cómo las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) ya están marcando la diferencia: esta tecnología desempeña un papel en la robótica, la asistencia quirúrgica a distancia, el diagnóstico, el diagnóstico por imagen, el análisis de rayos X y la monitorización remota de pacientes. Cada vez más, los profesionales médicos e investigadores aplican algoritmos de IA para analizar patrones en los datos de los pacientes con el fin de predecir enfermedades y acelerar el desarrollo de tratamientos eficaces. Los posibles resultados sólo están limitados por nuestra imaginación.

Está claro que la IA tendrá un profundo impacto transformador en el sector, por lo que es urgente que las organizaciones sanitarias y los centros de investigación médica se aseguren de que cuentan con la infraestructura informática necesaria para respaldar los avances en este campo. Algunas organizaciones suelen aprovechar los centros de datos a hiperescala para gestionar los datos procesados por las aplicaciones de IA, pero la necesidad de sitios de edge computing también está creciendo.

La adopción de la IA impulsa un crecimiento explosivo de los datos

Los hospitales producen unos 50 petabytes de datos al año, y el sector sanitario representa el 30 % del volumen mundial de datos. En 2025, la tasa de crecimiento anual compuesto de los datos sanitarios alcanzará el 36%, superando a la industria manufacturera, los servicios financieros y a los medios de comunicación y entretenimiento.

Las aplicaciones de IA consumen y generan enormes volúmenes de datos. A medida que más modelos recién entrenados pasen a producción, el número de cargas de inferencia o cargas de trabajo computacionales seguirá creciendo. Este aumento de las cargas de inferencia hace que los volúmenes de datos se disparen, lo que aumenta la necesidad de capacidad y potencia adicionales de los servidores. En el sector sanitario, el aumento del volumen de datos se traduce en una necesidad urgente de una infraestructura informática flexible, escalable y disponible para gestionar todos los datos generados por las soluciones basadas en IA.

Por ejemplo, veamos cómo funcionaría un módulo de entrenamiento de IA para detectar el cáncer de piel. Los dermatólogos recopilan miles de conjuntos de datos sobre imágenes de lesiones cutáneas con los correspondientes diagnósticos sobre muestras benignas frente a malignas. A continuación, los datos se codifican para el análisis de aprendizaje automático y se lleva a cabo el entrenamiento del modelo para detectar patrones en las muestras que permitan diferenciar entre muestras benignas y malignas. Una vez validados los datos, el módulo entrenado ayudará a los dermatólogos a determinar el diagnóstico, contribuyendo a la detección precoz y el tratamiento del cáncer de piel. Este es un ejemplo de los muchos casos de uso de la IA en la atención sanitaria que impulsarán rápidamente la necesidad de analizar conjuntos de datos.

Las aplicaciones de IA también pueden transformar el modo en que los profesionales sanitarios interpretan las imágenes de resonancias magnéticas, radiografías y tomografías computarizadas. Gracias a la IA, los datos pueden compartirse rápidamente y a distancia para un diagnóstico más rápido. La telemedicina integra la IA para el seguimiento de pacientes, el diagnóstico inteligente y otros fines. Mientras tanto, los laboratorios de investigación la utilizan para analizar grandes conjuntos de datos con el fin de encontrar patrones y perspectivas que puedan conducir a tratamientos y medicamentos más eficaces.

La escasez de personal es otra razón para la adopción urgente de la IA en la asistencia sanitaria. Cada vez es más difícil para los hospitales contratar y retener a enfermeras. Las organizaciones sanitarias de Europa y Estados Unidos luchan por cubrir las vacantes. Algunas han recurrido a soluciones basadas en IA para automatizar y simplificar las tareas rutinarias de enfermería, como la monitorización de dispositivos a pie de cama y la actualización de historiales médicos, lo que permite al personal de enfermería centrarse más en la atención al paciente.