La inteligencia artificial está revolucionando la atención médica, mejorando los diagnósticos, optimizando los flujos de trabajo y apoyando a los profesionales médicos de maneras sin precedentes. Pero con un gran potencial también vienen riesgos significativos. En el corazón de cualquier solución impulsada por IA se encuentra su base: los datos. Y si esos datos no se gestionan, protegen y comprenden adecuadamente, los resultados pueden ser poco fiables en el mejor de los casos y peligrosos en el peor.
El viejo dicho “datos malos entran, datos malos salen” nunca ha sido más relevante que en la era de la IA, especialmente la IA generativa. Este desafío se vuelve aún más complejo en el ámbito de la salud, donde la IA debe navegar datos altamente sensibles, regulados y propietarios. La gran pregunta es:
¿Cómo pueden los proveedores de servicios de salud aprovechar de forma segura la IA manteniendo la confianza, la privacidad y el cumplimiento normativo?
Recuperación aumentada generación – el primer paso
La respuesta que la mayoría de los profesionales de IA darán es Recuperación Aumentada Generación (RAG), lo que significa utilizar tus datos para ayudar a informar y mejorar la consulta del usuario con los datos correctos para que la IA generativa pueda usar estos datos en su respuesta. Algunos proveedores de IA y RAG incluso permitirán a los usuarios agregar controles de seguridad y gobierno a los datos antes y después de la IA para ayudar a mantener cualquier Información de Identificación Personal (PII) u otros datos protegidos seguros y solo utilizados o expuestos a los usuarios finales con el nivel adecuado de acceso.
Esto es genial, pero lo veo como un enfoque de fuerza bruta para RAG, uno que es algo efectivo pero a menudo falla en pruebas y ensayos porque falta un elemento crítico en este enfoque. Este componente faltante es el contexto y contextualización de los datos que estás enviando a la IA.
Sin una vista semánticamente conectada de tus datos a través de un grafo de conocimiento, tendrás dificultades para dar a la IA la vista más completa de tus datos y del dominio en el que existen. Además, las regulaciones y normas comerciales que se aplican a los datos no se pueden agregar y ejecutar de forma programática, lo que potencialmente pone en riesgo el incumplimiento normativo.
Un enfoque semántico: contextualiza tus datos
Entonces, ¿qué significa un enfoque semántico para tus datos?
Bueno, significa agregar capas semánticas a tus datos para proporcionar este contexto. En la gestión del conocimiento, las capas semánticas son como un puente inteligente entre los datos sin procesar y la comprensión humana. Ayudan a organizar, interpretar y presentar la información de una manera que tenga sentido para las personas y la IA.
Imagina una gran red hospitalaria que almacena datos de pacientes en múltiples sistemas: registros de salud electrónicos (EHR), informes de laboratorio, sistemas de imagen y bases de datos de facturación. Estos sistemas a menudo utilizan diferentes formatos, terminologías y estructuras, lo que dificulta a los médicos, investigadores y administradores acceder y analizar los datos de manera efectiva.
Una capa semántica en este contexto:
Estandariza la terminología en los sistemas (por ejemplo, traducir diferentes códigos médicos para “ataque cardíaco” en un término universalmente entendido)
Permite consultas en lenguaje natural (por ejemplo, un médico puede hacer preguntas y el sistema recupera los datos correctos, sin necesidad de una consulta técnica)
Aplica el cumplimiento y la seguridad con solo usuarios autorizados accediendo a la información protegida
Mejora las predicciones e información impulsadas por IA al proporcionar datos estructurados, significativos y conectados, en lugar de información fragmentada en bruto
Por ejemplo, un médico podría preguntar: “Muéstrame a todos los pacientes diabéticos que tuvieron pruebas de función renal anormales en el último año”, y la capa semántica recuperaría los datos relevantes de múltiples fuentes, incluso si los diferentes sistemas usaran nombres o formatos diferentes.
La clave para soluciones de IA confiables en el ámbito de la salud
Al integrar una capa semántica, la IA no solo extrae datos, los comprende. Esto resulta en:
Insights impulsados por IA más precisos que se alinean con requisitos médicos y regulatorios
Mayor seguridad y cumplimiento porque la IA ahora opera con un contexto a nivel humano
Escala en grandes proveedores de servicios de salud para que las soluciones de IA sean más confiables y adaptables
En resumen, la IA en el ámbito de la salud solo puede alcanzar su máximo potencial cuando se construye sobre una base de datos estructurados, significativos y bien gobernados. Un enfoque semántico es la clave para hacer que la IA no solo sea poderosa, sino también más segura, confiable y transformadora.
La IA tiene el poder de revolucionar la atención médica, pero sin la estrategia de datos adecuada, es más un riesgo que un activo. La diferencia entre la IA que simplemente recupera información y la IA que comprende y aplica conocimientos de manera segura es el contexto, que comienza con un enfoque semántico. Si los proveedores de servicios de salud quieren una IA que sea más precisa, segura y verdaderamente transformadora, deben construir sobre una base de datos estructurados, significativos y bien gobernados.
Esto no es solo algo agradable de tener, es una parte crítica para fomentar la escalabilidad y la seguridad de las soluciones de IA en las que confiamos nuestros datos más sensibles.
Foto: chanut iamnoy, Getty Images
Philip Miller es un estratega de IA para Progress y fue nombrado como un Influencer destacado en el programa Who’s Who en Gestión de Datos de Onalytica. Fuera del trabajo, es padre de dos hijas, aficionado a los perros y un ávido aprendiz, tratando de aprender algo nuevo todos los días.
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