Por Amet Novillo, Director General, Equinix México
Tendemos
a pensar que la innovación se trata de crear algo nuevo. Pero la
mayoría de las veces, se producen grandes avances cuando los puntos
existentes están
conectados. Por ejemplo, la penicilina comenzó en 1928 cuando Alexander
Fleming regresó de sus vacaciones para descubrir que un moho había
contaminado algunos de sus cultivos de bacterias y estaba evitando el
crecimiento normal de la bacteria. Pero no ganó
ninguna tracción real hasta una década después, cuando Howard Florey se
encontró con el artículo de Fleming sobre el moho de penicillium en una
revista médica. Comenzó a trabajar en el desarrollo de la penicilina
con su colega Ernst Chain, y el primer paciente
humano fue tratado con éxito con el medicamento en 1942[1]. Fue una serie de conexiones de puntos que condujeron a uno de los avances médicos
más importantes de nuestro tiempo.
Eso
no es diferente al proceso en el que la Inteligencia Artificial (IA) y
Machine Learning (ML) se aprovechan para conectar "puntos de datos" para
generar nuevas
ideas. Pero para descubrir de manera efectiva las relaciones entre
diferentes dominios de conocimiento, estas tecnologías requieren acceso a
grandes y diversos conjuntos de datos. Eso puede ser un desafío en
industrias como la salud y la farmacia, donde los
datos se recopilan y almacenan en diferentes lugares y se consideran
altamente sensibles. Pero al aprovechar una arquitectura de datos
distribuidos interconectados, los participantes en ecosistemas de salud
digital como proveedores, aseguradoras, gobiernos,
investigadores y más pueden compartir información de pacientes de
manera segura y adecuadamente.
Cómo es el futuro de la salud impulsada por la IA
Las
tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Cómputo en la Nube no
solo permiten nuevas conexiones entre dominios de conocimiento, sino
también entre
entidades físicas y eventos, como un médico que realiza una cirugía
remotamente o un dispositivo médico que detecta un evento de atención
crítica y alerta a las enfermeras y médicos de guardia. Una encuesta
reciente de Optum a 500 líderes de la industria de
la salud de EE. UU. Descubrió que el 62% de los encuestados tiene una
estrategia de IA, casi el doble que la del año anterior[2]. Hay varias
áreas en las que la IA ya está ayudando a avanzar en resultados positivos en el sector. Por ejemplo:[3]
- Alibaba entrenó un modelo de IA para detectar el coronavirus en segundos con una precisión del 96%.
- Desarrollado en solo 12 meses, un medicamento diseñado por IA para tratar el trastorno obsesivo compulsivo (TOC) ingresará a un ensayo clínico en humanos por primera vez.
- Los investigadores del MIT descubrieron un nuevo antibiótico capaz de matar 35 bacterias resistentes a los medicamentos a través de un algoritmo de aprendizaje profundo.
- La FDA ha aprobado la plataforma de inteligencia artificial de GE Healthcare para los escáneres de rayos X que pueden ayudar a los radiólogos a priorizar los casos de pulmones colapsados.
Suki
AI es un asistente digital habilitado por voz para médicos, éste
registra las notas dictadas por el personal médico durante una visita al
paciente y luego
llena automáticamente los registros de salud electrónicos (EHR) basados
en esas notas, acelerando enormemente la transcripción médica.
La
creciente adopción de IA por parte de las industrias farmacéuticas y de
salud continuará impulsando innovaciones como estas, pero el acceso a
los datos es
clave para su éxito.
El acceso a datos estándar es un desafío clave
La
inteligencia artificial es tan buena como los datos que la alimenta, y
ese es un desafío clave para la industria de la salud. Aunque los EHR,
las revistas
médicas y otras fuentes de datos digitales han existido durante
bastante tiempo, históricamente se han acumulado en infraestructuras de
TI centralizadas. Y gran parte de los datos críticos del paciente se han
bloqueado en diferentes sistemas de pagos y proveedores
en varios estados y formatos. Los avances futuros dependerán de que
estos datos se compartan, de forma segura y compatible, entre pacientes,
dispositivos, proveedores de salud, aseguradoras, gobiernos,
investigadores y más. Esto requiere un ecosistema interconectado
distribuido que pueda acelerar la colaboración y asegurar el
intercambio de datos entre los participantes del ecosistema de salud
digital.
El Volumen 3 del Índice de Interconexión Global (GXI),
un estudio publicado por Equinix, describe cinco pasos simples para lograr este estado de preparación digital:
1.
Optimización de la red:
acorte la distancia entre los usuarios y los servicios mediante la
creación de una
cadena de suministro digital de centros interconectados en el borde
(edge) digital entre proveedores, compañías de investigación /
farmacéuticas y gobiernos.
2.
Multinube híbrida: interconecte local y directamente nubes y socios y segmente el tráfico de red en los concentradores
para mejorar el rendimiento y la baja latencia.
3.
Seguridad distribuida:
implemente y conecte controles de seguridad y contramedidas en los hubs
para lograr
transparencia y control en tiempo real en todo el panorama digital.
Aproveche la interconexión privada para evitar los riesgos de seguridad
inherentes a la Internet pública.
4.
Datos distribuidos:
coloque análisis, data lakes y controles de datos en los hubs para
integrar las tuberías
de datos, administrar grandes volúmenes de datos y generar información.
Aproveche los modelos de datos estandarizados de salud y ciencias de la
vida (HCLS) basados en la arquitectura de la alianza de salud
existente para seguir cumpliendo.
5.
Intercambio de aplicaciones:
participe en ecosistemas de salud digital interconectados para
recolectar, procesar
e intercambiar datos médicos y de otros pacientes, generar información
oportuna y expandir la cadena de valor con socios y datos para obtener
resultados y experiencias superiores.
A
medida que crece el intercambio seguro de datos de salud, allanará el
camino para avances médicos que solo podemos imaginar ahora.
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