De la idea a la ejecución: la atención médica se vuelve realista con la IA
Los líderes del sector salud no pueden dejar de hablar sobre inteligencia artificial , y estas conversaciones continuarán a medida que los programas piloto comiencen a dar frutos.
Los casos de uso de IA se destacaron en los eventos del sector del año pasado, como ViVE y HIMSS . Como lo expresó el presidente de HLTH, Rich Scarfo: «El año pasado, IA era una palabra de moda. Este año, sigue siendo una palabra de moda, pero es muy real».
El interés en las soluciones basadas en IA también ha implicado que las organizaciones reevalúen constantemente su enfoque hacia los datos. Las organizaciones sanitarias gestionan una gran cantidad de datos, pero convertirlos en información práctica sigue siendo un gran desafío. Para que estas soluciones de IA se conviertan en una inversión rentable para las organizaciones, estas deberán garantizar que sus estrategias de datos se integren con sus planes de IA.
Un informe de CHIME de 2024 reveló que solo aproximadamente la mitad de las organizaciones sanitarias cuentan con una estrategia clara de IA y apoyo de liderazgo. «Para lograr resultados óptimos, necesitan una sólida gobernanza de datos, calidad de los datos, medidas de privacidad y seguridad, y la capacitación adecuada del personal», escribieron los estrategas sanitarios de CDW , Lee Pierce y Ben Sokolow, en un informe técnico reciente sobre datos e IA .
En este número especial que cubre la IA y sus casos de uso en la atención médica , compartimos historias de líderes de la atención médica de diferentes sectores y destacamos lo que otras organizaciones pueden aprender de ellos.
Cómo convertir la IA de una palabra de moda en un caso prácticoAntes de leer sobre casos de uso de IA, profundice en temas relacionados, como la generación aumentada de recuperación y AIOps .
A continuación, analizamos la IA en el ámbito de la atención a personas mayores. Organizaciones como Cypress Living apoyan a sus equipos de atención asignando tareas administrativas a la IA generativa o utilizándola para detectar caídas entre los residentes.
Otra historia examina el uso de IA y aprendizaje automático en radiología , particularmente por qué estas soluciones son necesarias para analizar imágenes y diagnósticos médicos importantes.
La IA aún tiene margen de crecimiento y las organizaciones de atención médica seguirán adoptando soluciones para transformar su enfoque de la atención.
Ryan Petersen
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