En los últimos años ha habido un aumento en la demanda de inteligencia artificial en el sector de la salud. Esto no muestra signos de detenerse pronto, con tres cuartos de los proveedores y pagadores del país informando que han aumentado sus gastos en tecnología en el último año.
El entusiasmo del sector de la salud por la inteligencia artificial ha dado lugar a cientos de startups que venden productos impulsados por IA diseñados para proveedores, pagadores y empresas biotecnológicas, y estas startups de IA deben demostrar su valor a los inversores para asegurar capital de riesgo.
En el futuro, las startups de IA en el sector de la salud que ofrezcan modelos multimodales pueden tener más facilidad para convencer a los inversores que las compañías de IA en el sector de la salud que no lo hacen, según un informe reciente publicado por Bessemer Venture Partners.
Hasta hace poco, la mayoría de los modelos de IA en el sector de la salud estaban diseñados para un solo tipo de datos, como audio, video, imágenes médicas, registros clínicos o datos de dispositivos portátiles, señaló el informe.
Sin embargo, la entrega eficiente de atención médica a menudo requiere datos multidimensionales. Los modelos de IA multimodales son atractivos para los inversores porque pueden operar en una amplia gama de modalidades y aplicaciones de datos, afirmó el informe.
“El cambio sucede lentamente, y luego todo de repente. Si bien es comprensible que los ejecutivos de la salud aún no estén promoviendo la IA multimodal, dado su estatus incipiente y sus aplicaciones aún en desarrollo, esta tecnología merece una mayor atención a medida que la investigación se traduce en productos. Recientemente hemos sido testigos de una transición similar con los grandes modelos de lenguaje, que han pasado rápidamente de la investigación a la aplicación generalizada”, dijo Morgan Cheatham, vicepresidente de Bessemer.
Los modelos de IA multimodales difieren de los modelos entrenados en tipos de datos individuales, como los modelos de lenguaje especializados en texto, porque están posicionados de manera única para capturar “la naturaleza rica y multifacética” de la atención médica y la biomedicina, explicó.
En su opinión, los modelos de IA multimodales están mejor equipados para recopilar y aprovechar datos relevantes, que podrían estar relacionados con eventos clínicos, imágenes, operaciones, acceso, determinantes sociales de la salud o resultados reportados por los pacientes.
“Al integrar diversos tipos de datos, la IA multimodal tiene el potencial de proporcionar ideas y soluciones más completas en el complejo panorama de la salud”, declaró Cheatham. “Anticipamos que los próximos años traerán un renacimiento para la IA multimodal en el sector de la salud, con un espacio de aplicación que superará todo lo que hemos visto antes”.
Sin embargo, una mayor integración de datos conlleva riesgos adicionales. El aumento de la IA en el sector de la salud introduce nuevas preocupaciones en cuanto a la privacidad y seguridad de los datos, señaló Cheatham.
Las preocupaciones regulatorias y legales siguen siendo una barrera principal para la adopción de IA entre las organizaciones de salud, con un 43% de proveedores y un 38% de pagadores citando estos riesgos como obstáculos, señaló.
“Al igual que con cambios tecnológicos anteriores en la salud, el éxito de la IA dependerá tanto de los avances tecnológicos como del progreso regulatorio. Será crucial integrar ideas y abordar preocupaciones de una variedad diversa de partes interesadas, que van desde startups hasta empresas Fortune 500, y desde investigadores en etapas iniciales hasta ejecutivos de la salud”, declaró.
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