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Diego Jaimes, reumatólogo especializado en epidemiología, explica cómo la inteligencia artificial está transformando el manejo de pacientes con enfermedades crónicas,
La inteligencia artificial (IA) ha abierto un nuevo campo en la atención médica, permitiendo el manejo más eficiente de grandes cantidades de datos y la mejora en la toma de decisiones clínicas. En este contexto, Diego Jaimes, reumatólogo con más de una década de experiencia en epidemiología, ha trabajado en la implementación de IA y analítica avanzada para mejorar el tratamiento de pacientes con enfermedades crónicas y complejas.
En una reciente entrevista con Laura Velásquez para AiHeroes, Diego Jaimes compartió su experiencia sobre cómo la IA y otras tecnologías están ayudando a transformar el sector salud. A lo largo de este blog, profundizaremos en los puntos clave que Diego Jaimes destacó, desde la adopción de herramientas tecnológicas hasta los desafíos que enfrenta la industria para optimizar la atención médica.
Para Diego Jaimes, la inteligencia artificial es "un mundo por explorar y desarrollar". Su enfoque ha sido implementar la IA como una herramienta clave para mejorar la atención de pacientes, especialmente aquellos con enfermedades crónicas. A lo largo de su carrera, ha trabajado en el cruce entre la medicina y la tecnología, uniendo la investigación clínica con el desarrollo empresarial en el sector salud.
En su conversación con Laura Velásquez, Diego Jaimes explicó que la capacidad de la IA para predecir y analizar grandes volúmenes de datos es lo que más le llamó la atención inicialmente. Tradicionalmente, la medicina ha sido considerada una profesión de "medios y no de resultados", pero con la llegada de la IA, las predicciones se han vuelto más precisas, lo que ha abierto nuevas oportunidades para aplicar estos avances directamente en el tratamiento de pacientes.
Uno de los desafíos que Diego Jaimes ha enfrentado en su trabajo es la implementación de herramientas de analítica avanzada y la IA en el ámbito clínico. La transición de los registros en papel a los registros electrónicos fue un paso fundamental, pero también requirió una inversión significativa en tecnología y el desarrollo de nuevas formas de trabajo.
Diego Jaimes menciona que la interconexión y los costos asociados fueron barreras importantes al principio. Aunque hablaron con grandes compañías tecnológicas como Google y Microsoft, sus soluciones estaban más enfocadas en el ámbito empresarial, lo que hizo difícil adaptarlas a las necesidades específicas de las instituciones de salud.
Sin embargo, a pesar de estos obstáculos, Diego Jaimes y su equipo comenzaron a desarrollar soluciones propias, lo que les permitió avanzar en la implementación de analítica descriptiva y predictiva. Este enfoque de "aprender haciendo" les ha permitido desarrollar soluciones que abordan los problemas reales de los pacientes, aunque no siempre fue un camino fácil.
Diego Jaimes destaca la importancia de la alineación entre los equipos clínicos y los desarrolladores de datos para que la IA funcione correctamente en la práctica médica. Sin esta alineación, los proyectos tienden a fracasar, como él mismo experimentó en uno de sus primeros intentos de implementar soluciones de IA para un cliente.
En su entrevista, Diego Jaimes explicó cómo la falta de comunicación entre el equipo de datos y el equipo clínico resultó en la creación de una solución que no cumplía con las necesidades reales de los pacientes. Aunque la herramienta estaba técnicamente bien desarrollada, al final, el equipo clínico continuaba usando Excel para hacer sus análisis, lo que subraya la necesidad de asegurar que todas las partes entiendan claramente los objetivos del proyecto.
Para evitar estos problemas en el futuro, Diego Jaimes recomienda tener un feedback constante entre los diferentes actores involucrados en el desarrollo de tecnologías de salud. Esto no solo ayuda a asegurar que las soluciones sean adecuadas, sino que también permite ajustar rápidamente cualquier problema antes de que el proyecto esté demasiado avanzado.
Uno de los enfoques clave de Diego Jaimes ha sido el tratamiento de pacientes con pluripatologías y alta complejidad, especialmente en un entorno ambulatorio. En su entrevista, comentó cómo históricamente se ha asociado la alta complejidad con hospitales e intervenciones quirúrgicas, pero existen muchas necesidades de estos pacientes que pueden ser gestionadas fuera del hospital.
En este sentido, la inteligencia artificial ha jugado un papel clave para facilitar el seguimiento y la atención continua de los pacientes. Diego Jaimes mencionó cómo el telemonitoreo y las soluciones tecnológicas pueden ayudar a mejorar la adherencia de los pacientes a los tratamientos, no solo en términos farmacológicos, sino también en cuanto a la asistencia a citas y la realización de pruebas necesarias.
Aunque la IA ya está teniendo un impacto positivo en la salud, Diego Jaimes cree que todavía hay muchos retos por superar. Uno de los más importantes es la creación de un marco regulatorio claro que defina cómo deben implementarse las soluciones de inteligencia artificial en el sector salud. La falta de regulación puede llevar a que se desarrollen soluciones que no cumplan con los estándares éticos o que pongan en riesgo la privacidad de los datos de los pacientes.
Diego Jaimes enfatiza la necesidad de establecer un consejo regulador que supervise el desarrollo de tecnologías de IA en salud, asegurando que se utilicen de manera responsable. Además, cree que la industria necesita más formación para que los profesionales de la salud puedan utilizar estas herramientas de manera efectiva.
Finalmente, Diego Jaimes destaca la importancia de mantenerse al día con los avances tecnológicos en salud. A medida que la IA evoluciona rápidamente, es esencial que los médicos y los investigadores estén informados sobre las últimas tendencias y herramientas disponibles. Diego Jaimes recomienda fuentes como el New England Journal of Medicine, que cuenta con una sección dedicada a la inteligencia artificial aplicada a la medicina, como una forma efectiva de mantenerse actualizado.
El aprendizaje continuo y la formación en nuevas tecnologías son clave para que los médicos puedan utilizar la IA de manera efectiva en su práctica clínica, lo que a su vez mejora los resultados para los pacientes.
