En el reciente episodio del podcast «Agents of Change», el presentador Anthony Witherspoon se adentra en el impacto transformador de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud, con la participación de Archie Mayani, Director de Producto de GHX (Global Healthcare Exchange). Aunque GHX no es una empresa conocida para el paciente promedio, desempeña un papel crucial en la eficiencia de los sistemas de salud, actuando como una «capa operativa invisible» que asegura que los hospitales obtengan los productos adecuados, en el momento correcto y al costo justo.
La misión de GHX es clara: permitir la atención médica de calidad y asequible para todos. A lo largo del episodio, Mayani explica cómo la empresa ha estado utilizando IA incluso antes de que este término se volviera popular, adoptando tecnologías como el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para optimizar las cadenas de suministro de salud. Con el advenimiento de la IA generativa y sistemas autónomos, su enfoque ha evolucionado hacia la predicción de escasez de suministros médicos y la mejora de las negociaciones contractuales, así como la comunicación entre clínicos y equipos de suministros.
Un aspecto destacado de la conversación es el desarrollo de «Resiliency AI», un sistema que fortalece la infraestructura de atención médica para adaptarse a los cambios. Mayani subraya que no se trata solo de automatización o ahorro de costos, sino de construir resiliencia. La importancia de la IA responsable en la salud también se discutió, señalando que las decisiones de IA deben ser éticas y transparentes, especialmente cuando se trata de vidas humanas. Mayani compara el desarrollo de IA en salud con la creación de una aplicación de citas, donde un error podría significar una risa, mientras que en el ámbito médico, podría resultar en una demanda o, peor aún, en la pérdida de una vida.
La conversación también aborda la «explainability», lo que significa que la IA debe justificar sus decisiones de manera clara, similar a un clínico. Mayani enfatiza que para ser efectiva, la IA debe proporcionar no solo resultados, sino también la lógica detrás de ellos. La diversidad en los datos de entrenamiento es fundamental para evitar sesgos y «alucinaciones» en la IA, un tema que surge a partir de errores pasados en sistemas de interpretación médica.
Con el tiempo, el objetivo es que la IA se convierta en un miembro invisible del equipo de atención médica, ofreciendo soluciones sin que el personal tenga que lidiar con la complejidad tecnológica. La pandemia de COVID-19 ha sido un catalizador para la innovación en la resiliencia de la cadena de suministro, evidenciando la necesidad de avances en la IA para anticipar y abordar disrupciones de manera proactiva.
A medida que la IA se convierte en un componente más integrado de la atención médica, las preocupaciones del público son naturales, pero Mayani insiste en que este miedo puede impulsar una mayor diligencia y responsabilidad en la implementación. La clave para construir confianza reside en la transparencia, la comunicación y un compromiso demostrable con un diseño ético. La visión a futuro de la IA en el sector salud se enfoca en convertirla en una herramienta que apoye a los profesionales, en lugar de reemplazarlos, apuntando hacia un modelo de atención más integral y centrado en el paciente.
vía: AI Accelerator Institute
