Los hospitales inteligentes, que utilizan datos y conocimientos de IA para facilitar la toma de decisiones en cada etapa de la experiencia del paciente, pueden proporcionar a los profesionales médicos información que permite una atención mejor y más rápida.
Un hospital inteligente utiliza datos y tecnología para acelerar y mejorar el trabajo que los profesionales de la salud y la gestión del hospital ya están haciendo, como rastrear la ocupación de camas en hospitales, monitorear los signos vitales de los pacientes y analizar escaneos radiológicos.
¿Cuál Es la Diferencia entre un Hospital Inteligente y un Hospital Tradicional?
Los hospitales generan y recopilan datos continuamente, gran parte de los cuales ahora se digitalizan. Esto crea una oportunidad para que apliquen tecnologías como el análisis de datos y la IA para obtener información mejorada.
Los datos que antes se almacenaban en papel con la historia médica de un paciente, los resultados del laboratorio y la información de inmunización ahora se almacenan como registros electrónicos de salud o EHR. Los escáneres digitales de tomografías y resonancias magnéticas, así como el software que incluye el sistema de almacenamiento de imágenes médicas PACS, están reemplazando las herramientas de radiología analógica. Además, los sensores conectados en salas hospitalarias y quirófanos pueden grabar múltiples flujos continuos de datos para el análisis en tiempo real y retrospectivo.
A medida que los hospitales pasan a estas herramientas digitales, están preparados para hacer el cambio de un hospital regular a un hospital inteligente, uno que no solo recopila datos, sino que también los analiza para proporcionar información valiosa y oportuna.
Los modelos de procesamiento de idiomas naturales pueden obtener rápidamente información a partir de informes de patologías complejas para apoyar la atención del cáncer. La ciencia de datos puede supervisar los tiempos de espera de las salas de emergencia para resolver los cuellos de botella. La robótica habilitada para IA puede ayudar a los cirujanos en la sala de operaciones. Además, el análisis de video puede detectar cuándo las fuentes del corrector de manos se están ejecutando poco o un paciente necesita atención, como detectar el riesgo de caídas en el hospital o en el hogar.
¿Cuáles Son Algunos Beneficios de un Hospital Inteligente?
La tecnología hospitalaria inteligente beneficia a los sistemas de salud, los profesionales médicos y los pacientes de las siguientes maneras:
- Proveedores de atención de la salud: Los datos hospitalarios inteligentes se pueden utilizar para ayudar a las instalaciones de atención de la salud a optimizar sus recursos limitados, lo que aumenta la eficiencia operativa para lograr un mejor enfoque centrado en el paciente. Los sensores pueden monitorear a los pacientes cuando están solos en la habitación. Los algoritmos de IA pueden ayudar a informar qué pacientes deben ser priorizados según la gravedad de su caso. Además, las soluciones de telesalud pueden ayudar a brindar atención a los pacientes fuera de las visitas al hospital.
- Médicos: Las herramientas de los hospitales inteligentes pueden permitir que los doctores, enfermeras, técnicos de imágenes médicas y otros expertos en la salud pasen más tiempo enfocándose en la atención al paciente al ocuparse de tareas rutinarias o laboriosas, como escribir notas sobre la interacción con cada paciente, segmentar estructuras anatómicas en una resonancia magnética o convertir las notas del médico en códigos médicos para la facturación de los seguros. También pueden ayudar a la toma de decisiones clínicas con algoritmos de IA que proporcionan una segunda opinión o recomendación de triaje para pacientes individuales basados en datos históricos.
- Pacientes: La tecnología hospitalaria inteligente puede acercar los servicios de salud al objetivo de brindar una atención al paciente consistente y de alta calidad, en cualquier parte del mundo, de parte de cualquier médico. Los médicos varían en nivel de habilidad, áreas de experiencia, acceso a recursos y tiempo disponibles por paciente. Mediante la implementación de IA y robótica para monitorear los patrones y automatizar las tareas que consumen mucho tiempo, los hospitales inteligentes pueden permitir a los médicos concentrarse en interactuar con sus pacientes para obtener una mejor experiencia.
¿Cómo Puedo Hacer que mi Hospital Sea Inteligente?
Ejecutar un hospital inteligente requiere un ecosistema completo de soluciones de hardware y software que trabajen en sintonía con los workflows clínicos. Para acelerar y mejorar la atención al paciente, cada aplicación, dispositivo, sensor e IA del sistema debe compartir datos y conocimientos en toda la institución.
Piensa en el hospital inteligente como un pulpo. Su cabeza es el servidor seguro de la organización que almacena y procesa los datos de toda la instalación. Cada uno de sus tentáculos es un departamento diferente (sala de emergencias, UCI, quirófano, laboratorio de radiología) cubierto por sensores (ventosas del pulpo) que toman datos de su entorno.
Si cada tentáculo funcionara en un silo, sería imposible para el pulpo realizar rápidamente acción en todo el cuerpo según la información detectada por un solo brazo. Cada tentáculo envía datos al cerebro central del pulpo, lo que permite a la criatura responder de forma flexible a su entorno cambiante.
De la misma manera, el hospital inteligente es un modelo de distribución de centros y radios, con sensores distribuidos en una instalación que pueden enviar información crítica de vuelta a un cerebro central, lo que ayuda a informar decisiones en toda la instalación. Por ejemplo, si las imágenes que se alimentan en un quirófano muestran que un procedimiento quirúrgico está casi completo, la IA alertaría al personal de recuperación para que esté listo para la llegada del paciente.
Para impulsar las soluciones hospitalarias inteligentes, las empresas de dispositivos médicos, los centros médicos académicos y las startups están aprovechando NVIDIA Clara, una plataforma de IA integral que se integra con toda la red del hospital, desde dispositivos médicos que ejecutan aplicaciones en tiempo real hasta servidores seguros que almacenan y procesan datos a largo plazo. Es compatible con el edge, el data center y la infraestructura en el cloud, numerosas bibliotecas de software y un ecosistema de socios global para impulsar la próxima generación de hospitales inteligentes.
Operaciones Inteligentes de Hospitales y Monitoreo de Pacientes
Un bullicioso hospital tiene innumerables partes móviles (pacientes, personal, medicina y equipos), lo que ofrece una oportunidad a la automatización de la IA para optimizar las operaciones en todo el recinto.
Si bien el personal médico o de enfermería no puede estar al lado de un paciente en cada momento de su hospitalización, una combinación de análisis de video inteligente y otros sensores inteligentes puede monitorear de cerca a los pacientes, para alertar a los proveedores de atención médica cuando la persona está sufriendo y necesita atención.
En la terapia intensiva, por ejemplo, los pacientes están conectados a dispositivos de monitoreo que recogen continuamente signos vitales. Muchos de estos emiten continuamente varias alertas, lo que puede llevar a los profesionales de la salud a veces pasar por alto la alarma de un solo sensor.
En lugar de eso, agregando los datos de transmisión de varios dispositivos a una sola alimentación, los algoritmos de IA pueden analizar los datos en tiempo real, lo que ayuda a detectar más rápidamente si la condición de un paciente mejora o empeora repentinamente.
El Instituto Metodista de Medicina Académica de Houston está trabajando con Mark III Systems, miembro Elite de la Red de Socios de NVIDIA, para implementar una herramienta basada en IA llamada DeepStroke que puede detectar síntomas de accidentes cerebrovasculares en un triaje de manera más precisa y temprana según el habla y los movimientos faciales de un paciente. Al integrar estos modelos de IA en el workflow de la sala de emergencias, el hospital puede identificar más rápidamente el tratamiento adecuado para los pacientes con accidentes cerebrovasculares, lo que ayuda a garantizar que los médicos no pierdan pacientes que pueden beneficiarse de tratamientos que salvan vidas.
Utilizando soluciones de nivel empresarial de Dell y NVIDIA, incluidos los servidores Dell PowerEdge acelerados por GPU, el sistema de cloud híbrido NVIDIA Fleet Command y el kit de desarrollo de software DeepStream para el análisis de transmisión con IA, la startup de Inception Artisight administra una red hospitalaria inteligente que incluye más de 2,000 cámaras y micrófonos en Northwestern Medicine.
Uno de los modelos de Artisight alerta a las enfermeras y los médicos sobre los pacientes en riesgo. Otro sistema, basado en los datos del sistema de posicionamiento en la puerta, automatiza los workflows de la clínica para maximizar la productividad del personal y mejorar la satisfacción del paciente. Un tercero detecta eventos preoperatorios, intraoperatorios y postoperatorios para coordinar el rendimiento quirúrgico.
Estos sistemas facilitan la incorporación de funciones más allá de la ubicación: una red de sensores respaldados por IA que supervisa las habitaciones del hospital para evitar la caída de un paciente también puede detectar cuándo se están agotando suministros del hospital o cuando se necesita limpiar un quirófano. Los sistemas incluso se extienden más allá de los límites del hospital a través de las herramientas de teleconsulta integradas de Artisight para monitorear a los pacientes en riesgo en casa.
El último elemento clave de las operaciones de atención de la salud es la codificación médica, el proceso de convertir las notas de un médico en un conjunto de códigos alfanuméricos que representan cada diagnóstico y procedimiento. Estos códigos tienen una importancia particular en los EE. UU., donde forman la base para los facturas que los médicos, las clínicas y los hospitales envían a las partes interesadas, incluidos los proveedores de seguros y los pacientes.
Fathom, una startup de Inception, ha desarrollado modelos de IA para automatizar el minucioso proceso de codificación médica, lo que reduce los costos al tiempo que aumenta la velocidad y la precisión. La compañía se fundó en 2016 y trabaja con los sistemas de salud más grandes del país, compañías de facturación y grupos médicos, para programar más de 20 millones de encuentros de pacientes al año.
Generación de Imágenes Médicas en Hospitales Inteligentes
El deep learning adquirió su popularidad por primera vez como una herramienta para identificar objetos en imágenes. Además, este es uno de los primeros usos de la industria de la salud para la tecnología. Hay docenas de modelos de IA con aprobación regulatoria en el espacio de las imágenes médicas, lo que ayuda a los departamentos de radiología de los hospitales inteligentes a acelerar el análisis de datos de tomografías, resonancias magnéticas y rayos X.
La IA puede presentar escaneos, marcar áreas que requieren la atención de un radiólogo para ahorrar tiempo, lo que les brinda más ancho de banda para ver escaneos adicionales o explicar los resultados a los pacientes. Puede mover los casos críticos, como sangrados cerebrales, a la parte superior de la lista de trabajo de un radiólogo, lo que acorta el tiempo para diagnosticar y tratar casos mortales. Además, puede mejorar la resolución de imágenes de radiología, lo que permite a los médicos reducir la dosis necesaria por paciente.
Las principales empresas e investigadores de imágenes médicas están utilizando la tecnología de NVIDIA para impulsar aplicaciones de próxima generación que se pueden usar en entornos hospitalarios inteligentes.
Siemens Healthineers desarrolló soluciones de autocontorno basadas en deep learning, que permiten determinar el contorno preciso de los órganos en riesgo en radioterapia.
Además, Fujifilm Healthcare usa las GPU de NVIDIA para potenciar su software Cardio StillShot, que lleva a cabo la generación precisa de imágenes cardíacas durante una tomografía. Para acelerar su trabajo, el equipo utilizó software que incluye el SDK NVIDIA Optical Flow para estimar el movimiento al nivel de los píxeles y NVIDIA Nsight Compute para optimizar el rendimiento.
Las startups de NVIDIA Inception también están avanzando en los workflows de imágenes médicas con IA, como United Imaging Intelligence, con sede en Shanghái. La plataforma de uAI de la empresa potencia los dispositivos, los médicos y los investigadores con aplicaciones de IA de todo el espectro y de pila completa, que abarcan la generación de imágenes, la detección, el seguimiento, el diagnóstico, el tratamiento y la evaluación. Su sistema de análisis inteligente uVision se ejecuta en la plataforma de IA en el edge NVIDIA Jetson.
Obtén más información sobre las startups que usan la IA de NVIDIA para aplicaciones de imágenes médicas.
Cirugía Digital y Robótica en Hospitales Inteligentes
En el quirófano de un hospital inteligente, el análisis inteligente de videos y la robótica están integrados para tomar datos y proporcionar alertas y orientación impulsadas por IA a los cirujanos.
Los desarrolladores y startups de dispositivos médicos están trabajando en herramientas para avanzar en la capacitación quirúrgica, ayudar a los cirujanos a planificar los procedimientos antes de tiempo, proporcionar apoyo y monitoreo en tiempo real durante una operación y ayudar en el registro posterior a la cirugía y el análisis retrospectivo.
Moon Surgical, una empresa de cirugía robótica de París, está diseñando Maestro, un sistema robótico de asistente quirúrgico adaptativo y accesible que trabaja con el equipo y los workflows que los quirófanos ya tienen en funcionamiento. La startup ha adoptado NVIDIA Clara Holoscan para ahorrar tiempo y recursos, lo que ayuda a reducir su cronograma de desarrollo.
Activ Surgical seleccionó Holoscan para acelerar el desarrollo de su solución de IA y realidad aumentada a fin de obtener orientación quirúrgica en tiempo real. La tecnología ActivSight de la compañía de Boston permite a los cirujanos ver estructuras y funciones fisiológicas críticas, como el flujo sanguíneo, que no se pueden ver a simple vista.
Además, Proximie, con sede en Londres, utilizará Holoscan para permitir la telepresencia en el quirófano, a fin de incluir a cirujanos expertos y soluciones de IA en cada procedimiento. Al integrar esta información en los sistemas de imágenes quirúrgicas, la compañía tiene como objetivo reducir las tasas de complicaciones quirúrgicas, a fin de mejorar la seguridad y la atención del paciente.
Telemedicina: Tecnología Hospitalaria Inteligente en el Hogar
Otra parte de la tecnología hospitalaria inteligente es garantizar que los pacientes que no necesitan ser ingresados al hospital puedan recibir atención desde casa a través de prendas, aplicaciones para teléfonos inteligentes, citas de video, llamadas telefónicas y herramientas de mensajería basadas en texto. Herramientas como estas reducen la carga en las instalaciones de atención de la salud, particularmente con el uso de chatbots de IA que pueden comunicarse eficazmente con los pacientes.
La IA de procesamiento de idiomas naturales está impulsando asistentes de voz inteligentes y chatbots para telemedicina en empresas como Curai, que forma parte de la red global de startups NVIDIA Inception.
Curai aplica la IA impulsada por GPU para conectar a pacientes, proveedores y equipos de atención a través de una aplicación basada en chats. Los pacientes pueden ingresar información sobre sus condiciones, acceder a sus perfiles médicos y chatear con proveedores las 24 horas del día, los 7 días de la semana. La aplicación también es compatible con los proveedores, ya que ofrece sugerencias de diagnóstico y tratamiento basadas en los algoritmos de deep learning de Curai.
Las principales áreas de Curai de enfoque de IA han sido el procesamiento de idiomas naturales (para extraer datos de conversaciones médicas), el razonamiento médico (para proporcionar diagnósticos y recomendaciones de tratamiento) y el procesamiento y clasificación de imágenes (en gran parte para imágenes cargadas por pacientes).
Las herramientas de atención virtual, como Curai, se pueden utilizar para brindar atención preventiva o práctica en cualquier momento, o después de la visita al médico del paciente para asegurarse de que están respondiendo bien al tratamiento.
Investigación Médica con Datos de Hospitales Inteligentes
La utilidad de los datos inteligentes del hospital no termina cuando un paciente es dado de alta, puede informar años de investigación y convertirse en parte de la base de datos de una institución que ayuda a mejorar la eficiencia operativa, la atención preventiva, el descubrimiento de fármacos y más. Con herramientas colaborativas como el aprendizaje federado, los beneficios pueden ir más allá de una sola institución médica y mejorar la investigación en todo el campo de la salud a nivel mundial.
Neurosurgical Atlas, la asociación más grande de neurocirujanos del mundo, tiene como objetivo avanzar en la atención a los pacientes que sufren de trastornos neuroquirúrgicos mediante nuevas técnicas quirúrgicas eficientes. Atlas incluye una biblioteca de grabaciones de cirugías y simulaciones que brindan a los neurocirujanos una comprensión sin precedentes de posibles dificultades antes de llevar a cabo una operación, lo que crea un nuevo estándar para la excelencia técnica. En el futuro, Neurosurgical Atlas planea habilitar representaciones de digital twins específicos de cada paciente.
El centro de salud académico de la Universidad de Florida, UF Health, ha utilizado registros de salud digitales que representan más de 50 millones de interacciones con 2 millones de pacientes para capacitar a GatorTron, un modelo que puede ayudar a identificar a los pacientes para lograr ensayos clínicos que salvan vidas, predecir y alertar a los equipos de salud sobre condiciones mortales y proporcionar asistencia con decisiones clínicas a los médicos.
Los registros médicos electrónicos también se utilizaron para desarrollar SynGatorTron, un modelo de lenguaje que puede generar registros de salud sintéticos para ayudar a aumentar pequeños conjuntos de datos o permitir el uso compartido de modelos de IA al tiempo que preserva la privacidad de los datos reales del paciente.
En Texas, el MD Anderson está aprovechando los registros hospitalarios para el análisis de datos de población. Mediante el kit de herramientas NVIDIA NeMo para el procesamiento de idiomas naturales, los investigadores desarrollaron una plataforma de IA conversacional que realiza análisis genómico con datos oómicos del cáncer, lo que incluye el análisis de supervivencia, el análisis de mutaciones y el procesamiento de datos de secuenciación.
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