Son relativamente pocas las organizaciones sanitarias que cuentan con los recursos o la madurez analítica necesarios para desarrollar su propia infraestructura de análisis de big data desde cero, pero cada vez son más los proveedores que están empezando a facilitar este complicado y costoso proceso ofreciendo inteligencia artificial y aprendizaje automático como servicio (MLaaS).
El sector «como servicio», que se ha ramificado rápidamente para abarcar una serie de casos de uso intensivo de datos críticos, permite a las organizaciones contratar a proveedores externos que realizan el trabajo pesado en términos de recopilación, almacenamiento, movimiento y análisis de datos.
Muchas partes interesadas del sector sanitario ya están familiarizadas con las tecnologías MLaaS, aunque el acrónimo en sí les resulte nuevo. En el ámbito de los consumidores, los asistentes personales de voz como Siri, Alexa, Cortana y Google Home utilizan técnicas de aprendizaje automático para crear entornos inteligentes y automatizar tareas técnicas.
En el espacio empresarial, los servicios comercializados de analítica y medicina de precisión de IBM Watson son un buen ejemplo, al igual que la plataforma IDEA de Partners Healthcare, que utiliza tecnología de lago de datos para agilizar el desarrollo de proyectos de investigación dirigidos a una serie de casos de uso de alto valor.
Estas herramientas basadas en la nube reducen las cargas de desarrollo y los requisitos de infraestructura, y a menudo ayudan a las organizaciones sanitarias a sortear la escasez de talento y los limitados conocimientos internos que pueden dificultar el avance de los programas de análisis clínico y gestión de la salud de la población que sustentan la atención basada en el valor.
Recurrir al sector «como servicio» para obtener soluciones permitirá a las organizaciones centrarse en la operacionalización de los conocimientos para el análisis de imágenes, el apoyo a la toma de decisiones clínicas, las relaciones con los consumidores, la ciberseguridad y las evaluaciones de calidad, en lugar de estancarse en el desarrollo básico de hardware y software.
Según Transparency Market Research, con una tasa de crecimiento anual compuesto potencial del 38,40%, el mercado del aprendizaje automático como servicio podría alcanzar un valor cercano a los 20.000 millones de dólares en 2025, a medida que las partes interesadas de múltiples sectores intenten integrar capacidades analíticas de vanguardia en sus plataformas y servicios.
Un informe independiente predijo a finales de 2016 que solo el sector sanitario podría suponer un gasto de 5.400 millones de dólares en 2022.
Junto con un sector de inteligencia artificial que se prevé que aporte más de 46.000 millones de dólares en ingresos a los proveedores para 2020, MLaaS podría revolucionar fundamentalmente la forma en que las organizaciones sanitarias abordan el análisis de big data, haciendo que estas herramientas sean más asequibles para una gama más amplia de organizaciones.
«Las aplicaciones inteligentes basadas en la computación cognitiva, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo son la próxima ola de tecnología que transformará la forma en que los consumidores y las empresas trabajan, aprenden y juegan», afirma David Schubmehl, director de investigación de sistemas cognitivos y análisis de contenido de IDC, que elaboró el informe sobre IA.
«Estas aplicaciones se están desarrollando e implementando en plataformas de software cognitivo/AI que ofrecen las herramientas y capacidades para proporcionar predicciones, recomendaciones y asistencia inteligente mediante el uso de sistemas cognitivos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Los sistemas cognitivos/AI se están convirtiendo rápidamente en una parte clave de la infraestructura de TI y todas las empresas necesitan comprender y planificar la adopción y el uso de estas tecnologías en sus organizaciones.»
Es probable que los sistemas de diagnóstico y tratamiento, las herramientas de gestión de calidad, el análisis de fraudes y amenazas, y el servicio al cliente impulsen casi la mitad de todo el gasto en computación cognitiva o inteligencia artificial en 2017, agregó IDC, con la I+D farmacéutica y la seguridad pública representando algunos de los segmentos de mercado de más rápido crecimiento.
Casos de uso de la inteligencia artificial en los distintos sectores
Por el momento, el sector de MLaaS está dominado por tres grandes actores: Amazon, IBM y Microsoft, según Transparency Market Research.
Estas tres empresas abarcan casi tres cuartas partes del mercado en 2016 y es probable que mantengan su dominio mediante continuas adquisiciones de proveedores más pequeños que puedan complementar su oferta principal, aunque los proveedores de aprendizaje automático específico para el sector sanitario están ganando clientes a un ritmo acelerado.
En el sector sanitario, la creciente comodidad con las tecnologías en la nube y un mayor sentido de la urgencia de utilizar los macrodatos para mejoras operativas y clínicas están creando una nueva generación de asociaciones y esfuerzos de investigación destinados a resolver algunos de los problemas de diagnóstico y tratamiento más complejos a los que se enfrentan los proveedores hoy en día.
A medida que el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural se vuelven más sofisticados, las organizaciones empiezan a extraer significado de fuentes de datos grandes o no estructuradas, que van desde las diapositivas de patología, las pruebas genómicas y las resonancias magnéticas hasta las grabaciones de voz, las notas de texto libre y los datos sanitarios generados por los pacientes.
«Estamos en la edad de oro del aprendizaje automático y la IA», afirmó Ralf Herbrich, Director de Ciencia del Aprendizaje Automático y Aprendizaje Automático Básico de Amazon, cuando el gigante de Internet anunció el lanzamiento de la Asociación sobre Inteligencia Artificial para Beneficiar a las Personas y a la Sociedad.
«Como comunidad científica, todavía estamos muy lejos de ser capaces de hacer las cosas como las hacen los humanos, pero estamos resolviendo problemas increíblemente complejos cada día y haciendo progresos increíblemente rápidos.»
La asociación también incluye a Microsoft, IBM, Apple, Google y Facebook, entre otros.
La presidenta y consejera delegada de IBM, Ginni Rometty, expresó un optimismo similar en la Conferencia y Exposición HIMSS 2017 celebrada en febrero. «Es un momento profundamente esperanzador», dijo. «Hay una fiebre por la tierra alrededor de la IA en este momento. Creo que estamos en un momento en el que realmente podemos transformar la asistencia sanitaria. Podemos reinventar las cosas, y creo que está en nuestra mano cambiar el mundo a mejor».
Sin duda, los proveedores están ansiosos por ver cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegan a buen puerto. En septiembre de 2016, más de un tercio de los participantes en una encuesta del Silicon Valley Bank afirmaron que la IA iba a ser la tecnología más impactante de la sanidad en 2017, y es poco probable que ceda el título a corto plazo.
Si las organizaciones sanitarias empiezan a acelerar la adopción de herramientas de aprendizaje automático como servicio, es posible que se encuentren en una mejor posición para abordar las cuestiones clínicas, financieras y operativas críticas que actualmente producen tantas ineficiencias y resultados negativos.
MLaaS ofrece una forma rentable de participar en el análisis necesario para tener éxito en un entorno en rápida evolución, aprovechando los activos de big data de la sanidad para mejorar las capacidades de diagnóstico y tratamiento de los proveedores de todo el espectro de tamaño e ingresos.
