La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la sanidad está influyendo significativamente en el modo en que médicos, enfermeros y personal administrativo desempeñan sus funciones. Sin embargo, el sector apenas está explorando la superficie de la IA debido a que el número potencial de casos donde se puede aplicar es incalculable.
Casos de uso en sanidad e IA
Basta con ver cómo las aplicaciones de la IA ya están logrando avances: esta tecnología desempeña un papel en la robótica, la asistencia quirúrgica a distancia, el diagnóstico por imagen, el análisis de rayos X y la monitorización remota de pacientes. Los profesionales de la medicina y los investigadores aplican cada vez más algoritmos de IA para analizar patrones en los datos de los pacientes con el fin de predecir enfermedades y acelerar el desarrollo de tratamientos efectivos. Los posibles resultados sólo los limita nuestra imaginación.
Está claro que la IA tendrá un profundo impacto transformador en el sector. Es urgente que las organizaciones sanitarias y los centros de investigación médica se aseguren de que cuentan con la infraestructura informática necesaria para respaldar los avances en este campo. Las organizaciones suelen aprovechar los centros de datos a hiperescala para gestionar los datos procesados por las aplicaciones de IA, pero la necesidad de centros de datos Egde Computing también está creciendo.
La incorporación de la IA impulsa un crecimiento explosivo de los datos
Los hospitales producen unos 50 petabytes de datos al año, y el sector sanitario representa el 30 % del volumen mundial de datos. En 2025, la tasa de crecimiento anual compuesto de los datos sanitarios alcanzará el 36 %, superando a la industria manufacturera, los servicios financieros y los medios de comunicación y entretenimiento.
Las aplicaciones de IA consumen y generan enormes cantidades de datos. A medida que más modelos recién entrenados pasen a producción, el número de cargas de inferencia o cargas de trabajo computacionales seguirá creciendo. Esto creará una necesidad de augmento en la capacidad y potencia adicionales de los servidores. En el sector sanitario, el aumento del volumen de datos se traduce en una necesidad urgente de una infraestructura informática flexible, escalable y disponible para gestionar todos los datos generados por las soluciones basadas en IA.
Por ejemplo, se puede aplicar la IA para detectar el cáncer de piel; los dermatólogos recopilan miles de datos sobre imágenes de lesiones cutáneas con los correspondientes diagnósticos sobre muestras benignas frente a malignas. Posteriormente, los datos se codifican para el análisis de aprendizaje automático y se lleva a cabo el entrenamiento del modelo para detectar patrones en las muestras que permitan diferenciar entre muestras benignas y malignas. Una vez validados los datos, el módulo entrenado ayudará a los dermatólogos a determinar el diagnóstico, contribuyendo a la detección precoz y el tratamiento del cáncer de piel. Este es un ejemplo de los muchos casos de uso de la IA en la atención sanitaria que impulsarán rápidamente la necesidad de analizar conjuntos de datos.
Las aplicaciones de IA también pueden transformar el modo en que los profesionales sanitarios interpretan las imágenes de resonancias magnéticas, radiografías y tomografías computarizadas. Gracias a la IA, los datos pueden compartirse rápidamente y a distancia para un diagnóstico más rápido. La telemedicina integra la IA para el seguimiento de pacientes y el diagnóstico inteligente, entre otras funciones. Mientras tanto, los laboratorios de investigación utilizan la IA para analizar grandes conjuntos de datos con el fin de encontrar patrones y perspectivas que puedan conducir a tratamientos y medicamentos más eficaces.
La escasez de personal es otra razón para la adopción urgente de la IA en la asistencia sanitaria. A los hospitales les resulta cada vez más difícil contratar y retener a enfermeras. Las organizaciones sanitarias europeas y estadounidenses luchan por cubrir las vacantes. Algunas han recurrido a soluciones basadas en IA para automatizar y simplificar las tareas rutinarias de enfermería, como la monitorización de dispositivos a pie de cama y la actualización de historiales médicos, lo que permite al personal de enfermería centrarse más en la atención al paciente.
Modernización de la infraestructura informática para habilitar la IA
El elevado ritmo de crecimiento de los datos requiere una infraestructura informática flexible y resiliente para que las organizaciones sanitarias puedan adaptarse rápidamente a las nuevas capacidades de la IA. Esta infraestructura puede combinar redes y centros de datos centralizados con recursos distribuidos en el perímetro. Los centros de edge computing y los microcentros de datos manejan los datos cerca de la fuente para aplicaciones en tiempo real como la monitorización remota de pacientes y la asistencia quirúrgica. Estos casos de uso requieren una conectividad fiable y redundante.
Las organizaciones sanitarias deben tomar medidas determinantes para preparar y modernizar sus infraestructuras informáticas. Una infraestructura de IT escalable, que incluya refrigeración, alimentación, unidades de distribución, bastidores y software, es crucial para soportar aplicaciones de IA intensivas en datos. Cuanto antes lo hagan, antes podrán empezar a aprovechar las ventajas de la IA, que en última instancia se reducen a ofrecer la mejor atención posible a los pacientes.
Un aliado en la actualización de la infraestructura informática
A medida que las organizaciones sanitarias invierten en infraestructuras físicas de IT para respaldar la IA, Schneider Electric les guía a través de la evaluación, la implementación y la gestión. En Schneider Electric contamos con la experiencia y las soluciones necesarias para trabajar con organizaciones sanitarias y operadores de centros de datos en la construcción de la infraestructura física de IT necesaria, incluidos los centros de datos modulares que simplifican y aceleran la implementación de instalaciones de edge computing. Al ofrecer soluciones para centros de datos centralizados, regionales y de edge computing, ayudamos en la adaptación, modernización y construcciones de dichas infraestructuras.
También disponemos de una completa gama de servicios de software y supervisión, como EcoStruxureTM IT, una solución de gestión de infraestructuras de centros de datos (DCIM) independiente del proveedor que ofrece supervisión y gestión remotas. Las organizaciones sanitarias también pueden aprovechar nuestra solución EcoStruxure Advisor para diseñar desde racks informáticos individuales hasta sistemas informáticos a hiperescala, ya sea en las instalaciones, en la nube o en edge. Nuestro software y nuestros servicios pueden desempeñar un papel vital en las organizaciones sanitarias, ayudando a minimizar el tiempo de inactividad y a aumentar la resiliencia.
Por último, Schneider Electric también ayuda a las organizaciones a implementar estrategias de sostenibilidad para reducir su huella de carbono, incluso a medida que aumenta la necesidad de más potencia y capacidad de cálculo. Tanto si se necesita un centro de datos centralizado como un centro de datos en el extremo, existen diversas estrategias de centros de datos para adaptarse a las crecientes necesidades de IA. Puedes consultar también nuestras soluciones prácticas para organizaciones sanitarias.
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