La inteligencia artificial está transformando el sector sanitario a una velocidad sin precedentes, abriendo nuevas posibilidades en telemedicina, diagnóstico, gestión hospitalaria y desarrollo de tratamientos personalizados.
En una entrevista en Salud35, el Dr. Jonathan Carlson, Managing Director, Health Futures y Microsoft Research explica cómo la inteligencia artificial de Microsoft está transformando la atención médica, desde la telemedicina y el manejo de enfermedades crónicas hasta la optimización del flujo de trabajo hospitalario, destacando colaboraciones clave, avances en IA generativa para el descubrimiento de fármacos y su visión a largo plazo para digitalizar el sector sanitario.
¿Qué impacto espera que tengan sus soluciones en áreas como la telemedicina, el manejo de enfermedades crónicas o la optimización del flujo de trabajo en los hospitales?
Creemos firmemente que estamos entrando en una era de la salud a la velocidad de la IA y esperamos seguir trabajando con clientes y socios para ayudar a hacer realidad sistemas de salud de aprendizaje continuo. Estas soluciones de IA tienen el potencial de ayudar a los proveedores y al personal de primera línea a brindar atención personalizada, mejorar la participación de los pacientes y los resultados de los pacientes, además de aliviar la carga administrativa y cognitiva y mejorar el agotamiento del personal sanitario.
Si bien muchos de estos sistemas aún están en desarrollo, algunos ya se encuentran en la práctica clínica. Por ejemplo, Paige tiene sistemas de IA que se utilizan actualmente para detectar el cáncer, y los médicos utilizan la solución DAX Copilot de Microsoft para alcanzar nuevos niveles de productividad y eficiencia con la creación de notas basada en IA.
"Nuestros colaboradores desempeñan un papel clave en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial"
¿Con qué instituciones, empresas o centros de investigación estáis colaborando para llevar a cabo estos proyectos?
Nuestros colaboradores desempeñan un papel clave en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial. Trabajamos con instituciones como Mayo Clinic, explorando el uso de IA generativa en radiología para acelerar la innovación en aplicaciones reales. También colaboramos con Paige, líder en IA para oncología, en el desarrollo de la familia de modelos Virchow. Junto a Cyted.AI, impulsamos la detección temprana del cáncer de esófago mediante nuevos modelos de IA. Además, colaboramos con Providence y la Universidad de Washington en el proyecto GigaPath, avanzando en el análisis de datos patológicos a gran escala.
¿Cuál es su visión a largo plazo del papel de Microsoft en la transformación digital del sector sanitario?
Microsoft tiene como objetivo poner la IA en manos de los proveedores para mejorar las experiencias de los médicos y mejorar la calidad de la atención. Nuestro enfoque para abordar las necesidades reales de los clientes se basa en una integración perfecta de productos de IA y otros productos en Microsoft Cloud for Healthcare, incluidos Microsoft 365, Dynamics 365 y Azure.
Desde capacidades y servicios para pagadores y aseguradores hasta médicos, radiólogos y pacientes, con integraciones que abarcan el software EHR, el enfoque de Microsoft para crear un flujo de trabajo seguro y sin inconvenientes abarca todos los rincones de la industria para garantizar que las piezas funcionen juntas.
¿Qué proyectos o tecnologías emergentes están en el horizonte y que podrían cambiar significativamente la atención médica en los próximos años?
La IA generativa ha logrado avances notables en la ciencia y la práctica de la medicina, y estoy ansioso por ver más avances en el aprendizaje continuo de los lenguajes de la naturaleza. Si la primera fase fueron los lenguajes humanos y la segunda fase son las imágenes médicas, estamos empezando a ver que la tercera fase extiende estas técnicas a las proteínas, el ADN y las células.
Por ejemplo, en la investigación de proteínas, hemos desarrollado EvoDiff , que es un modelo de IA que genera secuencias de proteínas con propiedades específicas, lo que ayuda en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Tecnologías como esta tienen el potencial de revolucionar la creación de nuevos medicamentos, haciendo que el proceso científico sea más rápido y eficiente. Y combinar eso con aplicaciones de Real World Evidence que utilizan datos a escala de población para primero optimizar e inscribir ensayos clínicos, y luego refinar qué subpoblaciones están respondiendo, acelerará aún más el desarrollo clínico y refinará la prestación clínica, brindando terapias más efectivas y específicas a las personas que más las necesitan.