¿Cómo se está usando la IA en la salud y por qué deberíamos prestarle atención?

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Noticias de actualidad

🤖 IBM y Boehringer Ingelheim se asocian en la IA generativa para descubrir terapias transformadoras con anticuerpos

Boehringer Ingelheim e IBM han anunciado una colaboración para aprovechar las tecnologías de modelos fundamentales de IBM para el descubrimiento de nuevos anticuerpos candidatos en el desarrollo de fármacos

Juntos, los investigadores de Boehringer e IBM intentarán acelerar el proceso de descubrimiento de anticuerpos mediante métodos in-silico. La información de secuencia, estructura y perfil molecular de objetivos relevantes para la enfermedad, así como los criterios de éxito para moléculas de anticuerpos terapéuticamente relevantes, como la afinidad, la especificidad y la capacidad de desarrollo, formarán la base para la generación in silico de nuevas secuencias de anticuerpos humanos. Estos métodos se basan en nuevas tecnologías de modelos básicos de IBM, diseñadas para aumentar la velocidad y la eficiencia del descubrimiento de anticuerpos y la calidad de los candidatos a anticuerpos previstos

¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA generativa para el descubrimiento de anticuerpos?

• Proceso de descubrimiento acelerado: la IA generativa se puede utilizar para generar rápidamente una gran cantidad de candidatos a anticuerpos, que luego se pueden analizar para determinar las propiedades deseadas

• Tasa de éxito mejorada: la IA generativa se puede utilizar para diseñar candidatos a anticuerpos que tengan más probabilidades de tener éxito en los ensayos clínicos

• Reducción de costes: la IA generativa puede ayudar a reducir los costos del descubrimiento de anticuerpos al reducir la necesidad de experimentos de laboratorio costosos y que requieren mucho tiempo

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🏆 BeeKeeperAI se asocia con Microsoft Azure para mejorar la atención al paciente con IA

EscrowAI™, protegido por patente de BeeKeeperAI, integra y automatiza el uso de servicios de Microsoft Azure, incluida la informática confidencial, en un flujo de trabajo de colaboración para el desarrollo de modelos de IA/ML que protege la PII/PHI y la propiedad intelectual del modelo en reposo, en tránsito y en uso. Esta protección disruptiva permite modelos mejorados, una aceleración del cronograma de desarrollo actual y una seguridad optimizada

BeeKeeperAI es una empresa derivada del Centro de Innovación en Salud Digital de la Universidad de California en San Francisco (UCSF). Mientras estuvieron en la UCSF, los fundadores trabajaron en proyectos de investigación patrocinados por la industria para validar y entrenar modelos de IA para mejorar los resultados. Fue durante este trabajo que se dieron cuenta de lo difícil, si no imposible, que era obtener acceso a la PII/PHI en una era de ciberataques cada vez mayores y mayores requisitos para preservar la privacidad de los datos. Se dieron cuenta de que el paradigma tenía que cambiar para permitir el uso directo, eficiente y seguro de PII/PHI

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🚀 El poder del 'prompting' o activación

Microsoft ha publicado una exploración del poder de las estrategias de activación que demuestra cómo el modelo generalista GPT-4 puede funcionar como especialista en puntos de referencia de problemas de desafíos médicos. El estudio muestra la capacidad de GPT-4 para superar a un modelo líder que fue ajustado específicamente para aplicaciones médicas, en los mismos puntos de referencia y por un margen significativo. Estos resultados se encuentran, entre otros estudios recientes, que muestran cómo las estrategias de estímulo por sí solas pueden ser efectivas para evocar este tipo de experiencia en un dominio específico a partir de modelos básicos generalistas

En un estudio compartido en marzo, Microsoft demostró como estrategias de estimulación muy simples revelaron las fortalezas de GPT-4 en el conocimiento médico sin ajustes especiales. Los resultados mostraron cómo el modelo “listo para usar” podía resolver una serie de problemas médicos con indicaciones básicas. En un estudio más reciente, Microsoft mostró cómo la composición de varias estrategias de estimulación en un método al que se refieren como "Medprompt" puede dirigir eficientemente a GPT-4 para lograr el máximo rendimiento. En particular, Microsoft ha encontrado que GPT-4 con Medprompt:

• Supera el 90% en el conjunto de datos MedQA por primera vez

• Logra los mejores resultados reportados en los nueve conjuntos de datos de referencia en la suite MultiMedQA

• Reduce la tasa de error en MedQA en un 27% respecto a la reportada por MedPaLM 2

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🩺 El NHS prueba un sistema de inteligencia artificial para evitar ingresos evitables

El NHS ha anunciado que está probando un sistema de inteligencia artificial (IA) para ayudar a impulsar las respuestas invernales del NHS y prevenir ingresos hospitalarios evitables. El sistema ayudará a identificar a los pacientes con mayor riesgo, reducirá la presión sobre A&E y priorizará a los pacientes más necesitados

Actualmente, cuatro consultorios de médicos de cabecera en Somerset están probando el sistema de inteligencia artificial, que identifica a pacientes con necesidades de salud complejas, aquellos en riesgo de ingreso hospitalario o que rara vez contactan a su médico de cabecera

Los asesores de salud, enfermeras y médicos de cabecera se comunicarán con quienes corren mayor riesgo para brindarles varias opciones de atención preventiva, incluida la oferta de paquetes de alimentos a los pacientes vulnerables, la ampliación de la atención a médicos especialistas, la prestación de apoyo para prevenir caídas o el acceso a grupos voluntarios locales para ayudar a evitar la soledad

Además, los equipos del NHS en Birmingham han estado poniendo a prueba un algoritmo para predecir el 5% con mayor riesgo de posibles asistencias e ingresos hospitalarios para evitar 4.500 visitas innecesarias a urgencias, 17.000 pernoctaciones en el hospital y liberar alrededor de 23.000 citas con el médico de cabecera en los próximos dos años

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💉 La Asociación Médica Estadounidense (AMA) ha publicado siete nuevos principios para el desarrollo, implementación y uso de la inteligencia aumentada (IA)

Sobre la base de la política actual sobre IA, los principios sirven como piedra angular para la defensa de la AMA sobre la IA y subrayan el compromiso de la organización de apoyar la implementación de políticas de gobernanza nacional que prioricen el desarrollo y la implementación de la IA de una manera que sea ética, equitativa, responsable. y transparente

Los principios clave establecidos por la AMA exigen políticas integrales que mitiguen los riesgos para los pacientes y los médicos, garantizando que se maximicen los beneficios de la IA en la atención médica y se minimicen los daños potenciales. Los conceptos clave descritos por los principios de la AMA incluyen:

1. Supervisión

2. Transparencia

3. Divulgación y documentación

4. IA generativa

5. Privacidad y seguridad

6. Mitigación de sesgos

7. Responsabilidad

🦾 El futuro de la salud en 2040, por Deloitte Insights

Deloitte Insights tiene una visión arraigada de que las tecnologías emergentes y la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) y las plataformas abiertas y seguras permitirán un cambio del actual modelo de tratamiento reactivo a un modelo continuo y avanzado. Este cambio se centrará en la prevención y el diagnóstico precoz, con el objetivo de mantener el bienestar y mejorar la rentabilidad de la atención sanitaria. Además, para 2040 la atención se organizará en torno al ciudadano y no en torno a las instituciones que impulsan los sistemas de salud existentes. Estos cambios afectarán los negocios y los modelos operativos de todas las partes interesadas, incluidas las nuevas empresas no tradicionales que ingresan al espacio de la salud

Este informe explora seis cuestiones fundamentales relacionadas con la transición hacia el futuro de la salud en Europa:

• ¿Cuál es el estado previsto de la asistencia sanitaria europea de aquí a 2040?

• ¿Cómo podría el cambio hacia el futuro de la salud redistribuir los costes de atención médica?

• ¿Qué implicaciones podría tener esta transformación de la atención sanitaria para los modelos de negocio existentes?

• ¿Cuáles son los principales catalizadores de tal cambio?

• ¿Cómo evolucionará el sistema sanitario europeo para todas las partes interesadas?

• ¿Dónde se encuentran las naciones europeas en lo que respecta a la transición hacia este modelo y cuál debería ser su enfoque principal?

Conclusiones

La industria sanitaria europea está en la cúspide de un cambio transformador que afectará a todas las partes interesadas. Los operadores tradicionales pueden liderar este cambio como líderes innovadores del mercado o resistirse y perder su participación en el mercado. Aquellos que prosperen se asociarán con disruptores y trabajarán para lograr un objetivo compartido en el futuro de la salud. Si bien las enfermedades no se eliminarán, las innovaciones en datos, ciencia y tecnología permitirán una identificación más temprana de los riesgos, una intervención proactiva y una comprensión profunda de la progresión de las enfermedades para apoyar el bienestar individual de forma activa y eficaz

El enfoque pasará del bienestar al bienestar holístico, y entidades como centros farmacéuticos y proveedores de salud digital asumirán nuevas funciones para generar valor en un ecosistema de salud renovado. Esta visión, si se hace realidad, conducirá a poblaciones más saludables y a una atención sanitaria más asequible y sostenible. Para 2040, si las proyecciones se mantienen, la industria de la salud será radicalmente diferente, extendiendo significativamente la vida de la población por años

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