Descubra cómo las herramientas de IA líderes en el diagnóstico sanitario ayudan a los médicos detect más rápidamente, reducir los errores y mejorar la atención al paciente a gran escala.
Cuando los médicos revisan radiografías tras largos turnos o analizan cientos de imágenes médicas, en ocasiones pueden pasarse por alto hallazgos importantes. Se trata de un problema habitual en el ámbito del diagnóstico sanitario.
Incluso los retrasos menores o los detalles que se pasan por alto pueden afectar a la atención al paciente. Para abordar estas preocupaciones, se están utilizando sistemas de inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos.
Desde la detección precoz de enfermedades en imágenes médicas hasta la asistencia en las decisiones diagnósticas, se están convirtiendo en una parte fundamental del funcionamiento de las organizaciones sanitarias. De hecho, las herramientas de IA se están integrando en una gran variedad de tecnologías sanitarias.
Esto incluye modelos de IA visual que analizan datos visuales, software de diagnóstico que ayuda a los médicos durante la revisión y sistemas de IA implementados clínicamente que operan en entornos sanitarios reales. Aunque cada tipo de herramienta de IA tiene un propósito diferente, todas comparten el mismo objetivo: permitir diagnósticos más precisos, coherentes y fiables.
En este artículo, analizaremos más detenidamente algunas herramientas de IA populares que se utilizan para el diagnóstico sanitario en entornos clínicos. ¡Empecemos!
La IA puede utilizarse para respaldar el diagnóstico sanitario en múltiples etapas. Puede funcionar desde la primera revisión de los datos médicos hasta proporcionar información durante las decisiones finales.
Estas capacidades convierten a la IA en una herramienta muy valiosa en los sistemas sanitarios, que manejan grandes cantidades de datos. Por eso, muchos profesionales de la salud están empezando a utilizar herramientas basadas en IA para diversos casos de uso.
Por ejemplo, los algoritmos de IA visual pueden analizar radiografías y tomografías computarizadas para encontrar patrones en las imágenes médicas que un humano podría pasar por alto durante la revisión manual. Una solución de visión artificial puede marcar automáticamente las áreas sospechosas y agilizar el proceso de diagnóstico.
De este modo, aumenta la precisión del diagnóstico sin ralentizar los flujos de trabajo clínicos existentes y también libera más tiempo para que los profesionales se centren en otras tareas. De hecho, se prevé que el mercado mundial de la visión artificial en el sector sanitario crezca en 10 970 millones de dólares entre 2025 y 2030, lo que pone de relieve la creciente adopción de estas tecnologías.
Las herramientas de visión artificial pueden incluso ayudar a analizar tejido humano a escala microscópica. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden utilizarse para tareas de análisis de datos microscópicos, como contar células en segundos. Esto significa que los profesionales médicos pueden centrarse en lo que más importa: el paciente.
Además, algunos sistemas clínicos avanzados de IA pueden combinar datos de imágenes médicas con datos de pacientes procedentes de historias clínicas electrónicas (EHR) e información obtenida de ensayos clínicos. Al procesar todos estos datos conjuntamente mediante IA, los médicos pueden crear un plan de tratamiento personalizado para cada paciente. Esto resulta especialmente útil en casos complejos, como el cáncer de mama o las enfermedades cardiovasculares.
Los diagnósticos sanitarios pueden realizarse utilizando diversas herramientas de IA, cada una con una función específica. Algunas se centran en el análisis de imágenes médicas, mientras que otras dan soporte a los flujos de trabajo clínicos, la toma de decisiones o las operaciones a nivel de sistema dentro de los entornos sanitarios.
A continuación se enumeran algunos tipos clave de herramientas de IA utilizadas para el diagnóstico sanitario:
Ahora que comprendemos mejor cómo las diferentes herramientas de IA pueden ayudar en los flujos de trabajo de diagnóstico, veamos algunas de las principales herramientas de IA que se utilizan actualmente en el diagnóstico sanitario.
YOLO Ultralytics son una familia de modelos de visión artificial en tiempo real diseñados para realizar diversas tareas de inteligencia artificial relacionadas con la visión en imágenes y vídeos. En el ámbito de la asistencia sanitaria, estos modelos pueden utilizarse como base fundamental para ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a analizar y comprender imágenes médicas.
La familiaYOLO de Ultralytics incluye Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11y la última versión, Ultralytics . Estos modelos no detect anomalías detect de forma inmediata.
Para identificar tumores, lesiones, fracturas u otras anomalías, pueden ajustarse o entrenarse de forma personalizada con conjuntos de datos de imágenes médicas etiquetadas que les enseñan qué objetos o anomalías deben buscar en las imágenes médicas.
Una vez ajustados, modelos como YOLO26 pueden actuar como asistentes visuales en los flujos de trabajo de diagnóstico. En particular, su velocidad lo hace útil en entornos clínicos muy activos, donde es necesario revisar rápidamente grandes volúmenes de datos de imágenes.
Viz.ai es una herramienta de diagnóstico basada en inteligencia artificial capaz de analizar imágenes médicas. Se utiliza para analizar imágenes médicas con el fin de identificar afecciones que requieren atención clínica inmediata, como accidentes cerebrovasculares y afecciones vasculares.
Esta herramienta de IA se integra directamente en los sistemas hospitalarios, proporcionando una alternativa a los procesos manuales de revisión de imágenes. Viz.ai permite a los equipos de diagnóstico médico responder más rápidamente, en los casos en que el momento del tratamiento influye directamente en los resultados de los pacientes.
Una de sus aplicaciones clave es la detección automática de oclusiones de vasos sanguíneos grandes (LVO) en las exploraciones. El sistema de IA también se utiliza para enviar alertas instantáneas al equipo quirúrgico a través de dispositivos móviles con el fin de facilitar una intervención rápida.
La patología es una parte crucial del estudio de muestras de tejido y la detección de signos de enfermedad. Las herramientas de IA como PathAI utilizan algoritmos de IA para analizar preparaciones de alta calidad y detectar patrones sutiles.
Los patólogos utilizan esta herramienta al revisar biopsias. Algunas de sus aplicaciones incluyen el recuento de células y la detección de márgenes cancerosos en portaobjetos. Esto hace que el proceso de diagnóstico sea más eficiente y ayuda a los profesionales médicos a sentirse más seguros de sus hallazgos.
Aidoc es una herramienta de inteligencia artificial diseñada principalmente para radiología y diagnósticos basados en imágenes, incluyendo afecciones cardiovasculares y neurológicas. En lugar de analizar informes médicos escritos, Aidoc se centra en los datos de imágenes médicas para ayudar a detectar los hallazgos más urgentes y clínicamente significativos.
La herramienta funciona como un monitor de seguridad continuo en segundo plano para los flujos de trabajo de imágenes médicas. Analiza automáticamente las exploraciones y señala los casos de alto riesgo para que los médicos puedan revisarlos de forma inmediata. Esto ayuda a reducir los retrasos en el diagnóstico y favorece una atención al paciente coherente en entornos hospitalarios con gran volumen de trabajo.
Aidoc se integra perfectamente en los sistemas hospitalarios y en las listas de trabajo de los radiólogos, donde ayuda a identificar afecciones urgentes, como embolias pulmonares y hemorragias intracraneales. Al dar prioridad a los casos de emergencia, Aidoc permite una respuesta clínica más rápida sin alterar los flujos de trabajo existentes.
Tempus es una herramienta basada en inteligencia artificial que se utiliza en el tratamiento del cáncer para ayudar a los médicos a tomar decisiones terapéuticas más informadas. Analiza los historiales médicos junto con los datos genéticos y moleculares de los pacientes.
La plataforma reúne información como historiales de pacientes, resultados de pruebas y datos genómicos para proporcionar información clínica útil. Al analizar toda esta información de forma conjunta, Tempus ayuda a los médicos a comprender mejor la enfermedad y a considerar qué tratamientos pueden ser más adecuados para cada paciente específico.
Tempus es utilizado principalmente por oncólogos para ayudar en la selección del tratamiento. Funciona comparando el perfil genético del paciente con patrones encontrados en grandes bases de datos clínicos y moleculares, lo que ayuda a orientar el tratamiento personalizado del cáncer.
Cleerly es una herramienta de diagnóstico asistida por IA que se utiliza para analizar tomografías computarizadas cardíacas, concretamente angiografías coronarias por TC. Ayuda a los médicos a ver detalles en las imágenes cardíacas que pueden ser difíciles de identificar solo mediante una revisión visual estándar.
La herramienta analiza tomografías computarizadas para evaluar la acumulación de placa y el estrechamiento de las arterias coronarias, que son indicadores clave de enfermedades cardíacas. A partir de este análisis, Cleerly genera un informe detallado que ayuda a mostrar el riesgo de enfermedad coronaria de un paciente.
Los avances que la IA está logrando en el ámbito de la salud también están afectando a otras áreas, además de las imágenes médicas. Si bien la IA ha tenido un impacto especial en el análisis más eficiente y consistente de las imágenes médicas, las aplicaciones más recientes están ampliando su papel en el flujo de trabajo diagnóstico en general.
Hoy en día, los sistemas de IA pueden facilitar el análisis automatizado, la priorización de casos y el apoyo a la toma de decisiones clínicas, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas, al tiempo que mantienen las imágenes médicas como elemento central de la atención diagnóstica. Un ejemplo muy conocido de este avance generalizado en la IA médica es AlphaFold, desarrollado por Google .
Aunque AlphaFold no se utiliza directamente en el diagnóstico clínico, demuestra cómo la IA puede analizar datos biomédicos complejos para predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas, un logro que ha acelerado significativamente la investigación biológica y el descubrimiento de fármacos. Estos avances ayudan a sentar las bases científicas para nuevas pruebas diagnósticas y terapias dirigidas.
La IA está redefiniendo rápidamente el diagnóstico sanitario al mejorar la velocidad, la precisión y la eficiencia en todos los flujos de trabajo clínicos. Desde el diagnóstico por imagen y la patología hasta la planificación de tratamientos personalizados, las herramientas de IA ayudan a los médicos a tomar decisiones mejor informadas y a reducir la carga de trabajo manual. A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, están llamadas a desempeñar un papel cada vez más importante en la prestación de una atención oportuna, basada en datos y centrada en el paciente.
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