Pasar del almacenamiento en la nube a la IA, el reto de las compañías tecnológicas con interés en el sector médico

En el campo sanitario, hospitales, aseguradoras y sistemas de salud llevan tiempo trasladado datos desde sus propios servidores a la nube, lo que ha sido una tendencia creciente en la última década. Las razones detrás de este cambio son múltiples, pero ponen de manifiesto las ventajas significativas que se encuentran en términos de eficiencia, escalabilidad, seguridad y funcionalidad. 

En relación con la eficiencia y la escalabilidad, y dado que las organizaciones sanitarias generan grandes cantidades de datos diariamente, la nube ofrece posibilidades de expansión sin necesidad de tener que adquirir infraestructura física.

Como la nube permite un acceso más fácil y seguro a los datos desde cualquier lugar, lo que es esencial para los profesionales médicos que necesitan acceder a registros de pacientes desde diferentes ubicaciones, facilita la colaboración entre diferentes departamentos, hospitales o incluso entre diferentes organizaciones sanitarias. Por ejemplo, en el modelo de historia clínica compartida.

La nube ofrece además herramientas avanzadas para el análisis de datos y la gestión de la información, y es posible emplearla para rodar en ella aplicaciones de una manera más flexible, como gestores avanzados de bases de datos. También es posible mejorar los protocolos de seguridad, porque son más escalables. Y, finalmente, la nube permite a las organizaciones sanitarias desarrollar y desplegar rápidamente nuevas aplicaciones y soluciones digitales para mejorar la atención al paciente, por la capacidad que ofrece de abarcar espacios enormes de archivos.

De almacén a copiloto

Pero el proceso que ahora se está viviendo en este campo tecnológico ya no tiene que ver con demostrar que una organización sanitaria puede trabajar de manera confiable usando servidores remotos, sino con la nueva frontera que existe en relación con mejorar el uso que pueden tener los datos almacenados empleando tecnologías avanzadas.

Empresas líderes en servicios en la nube, como Google, Amazon y Microsoft, no solo están interesadas en alojar datos médicos, cobrando por giga almacenado o por flujo de información servido, sino que también están buscando maneras de aplicar sistemas de inteligencia artificial para extraer valor y obtener mejoras directas en la atención médica. Algunos ejemplos recientes son los siguientes.

Google Cloud ofrece desde hace tiempo soluciones de almacenamiento y gestión de datos médicos, pero también ha estado trabajando en soluciones de inteligencia artificial para resolver problemas específicos en el sector de la salud. Una de las primeras cosas que hizo fue generar herramientas para ayudar a los hospitales a leer, almacenar y etiquetar imágenes médicas, de manera que fuera más fácil el manejo de la información. Pero además, ha creado modelos de lenguaje específicos para el sector, como Med-PaLM, que ya está operativo para ayudar en tareas como la generación de resúmenes de información del paciente. Google mantiene colaboraciones con organizaciones sanitarias norteamericanas como HCA Healthcare para aplicar la inteligencia artificial en áreas como la transferencia de información entre enfermeras y la toma automática de notas médicas.

Amazon, a través de su división de almacenamiento de datos Amazon Web Services (AWS) ya tiene presencia en el campo del almacenamiento de datos médicos mediante Amazon HealthLake y otros servicios relacionados. Ahora lanza aplicaciones basadas en la inteligencia artificial como Amazon Comprehend Medical, que es una herramienta que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer información médica de texto sin estructura, como notas médicas, transcripciones y otros documentos. Además, trabaja con diversas compañías sanitarias para implementar soluciones basadas en la inteligencia artificial, y ha buscado formas de integrar sus otros servicios, como Alexa, en aplicaciones de salud y sociosanitarias.

Microsoft, a través de Azure, ofrece soluciones de almacenamiento de datos médicos con herramientas como Azure API for FHIR. Pero también ha invertido en herramientas de inteligencia artificial para la salud, como Azure Machine Learning o Microsoft Cloud for Healthcare. Recientemente, adquirió Nuance Communications, cuyo software de dictado médico es ampliamente utilizado en el sector, y está trabajando en aplicaciones de software de inteligencia artificial generativa para tareas administrativas en el sector.

Lo que parece evidente es que estas empresas líderes en tecnología reconocen el potencial de la inteligencia artificial en la atención médica. Al combinar sus capacidades de almacenamiento en la nube con herramientas avanzadas de inteligencia artificial, buscan no únicamente dar soporte tecnológico a las necesidades de la gestión sanitaria, sino entrar en el campo de la mejora de los resultados para los pacientes. La combinación de grandes conjuntos de datos médicos con algoritmos avanzados de inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la atención médica, desde proporcionar diagnósticos más precisos, personalizar los tratamientos personalizados, conocer mejor la epidemiología de las enfermedades y facilitar al paciente una mejor gestión de su caso.