Un estudio y las previsiones del mercado apuntan a una expansión del uso de la IA generativa en la atención sanitaria
La IA generativa procesó conjuntos complejos de datos médicos más rápido que los equipos tradicionales en un estudio sobre parto prematuro, mientras que el mercado sanitario de esta tecnología alcanzó US$ 2,92 mil millones en 2024. Se prevé que el mercado crezca hasta US$ 30,68 mil millones para 2033 a medida que se amplíe su adopción en los flujos de trabajo clínicos, la imagen médica, el descubrimiento de fármacos y la medicina de precisión.
IA generativa podría procesar enormes conjuntos de datos médicos mucho más rápido que los equipos tradicionales de informática, y el mercado mundial de la IA generativa en la atención sanitaria alcanzó US$ 2,92 mil millones en 2024 y se espera que llegue a US$ 30,68 mil millones para 2033, con un crecimiento a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 35,1% durante el período de previsión 2025-2033. Los investigadores evaluaron si la IA generativa podía manejar conjuntos de datos médicos complejos tan bien como los expertos humanos, mientras que el crecimiento del mercado está impulsado por la creciente adopción de tecnologías avanzadas de IA para mejorar la toma de decisiones clínicas, el descubrimiento de fármacos, las imágenes médicas y la participación de los pacientes.
En una prueba temprana en condiciones reales de la inteligencia artificial en la investigación en salud, científicos de UC San Francisco y Wayne State University descubrieron que la IA generativa podía procesar enormes conjuntos de datos médicos mucho más rápido que los equipos tradicionales de informática y, en algunos casos, producir resultados incluso mejores. Para comparar directamente el rendimiento, los investigadores asignaron tareas idénticas a distintos grupos. Algunos equipos se basaron por completo en la experiencia humana, mientras que otros utilizaron científicos que trabajaban con herramientas de IA. El reto consistía en predecir el parto prematuro utilizando datos de más de 1.000 mujeres embarazadas.
El sistema generó código informático funcional en minutos, algo que normalmente llevaría varias horas o incluso días a programadores experimentados. Solo 4 de los 8 chatbots de IA produjeron código utilizable. Gracias a esta rapidez, los investigadores júnior pudieron completar sus experimentos, verificar sus hallazgos y enviar sus resultados a una revista en pocos meses. El estudio se publicó en Cell Reports Medicine el 17 de febrero.
Los investigadores recopilaron datos del microbioma de unas 1.200 mujeres embarazadas cuyos resultados se siguieron en nueve estudios independientes. Más de 100 equipos de todo el mundo participaron en una competición mundial de colaboración abierta llamada DREAM, desarrollando modelos de aprendizaje automático diseñados para detectar patrones vinculados al parto prematuro. La mayoría de los grupos completó su trabajo dentro del plazo de tres meses de la competición, pero consolidar los hallazgos y publicarlos llevó casi dos años.
Los sistemas de IA analizaron datos del microbioma vaginal para identificar signos de parto prematuro y examinaron muestras de sangre o de placenta para estimar la etapa del embarazo. La IA generativa permite la creación de datos médicos sintéticos, planes de tratamiento personalizados, documentación clínica automatizada y análisis predictivo, lo que mejora la eficiencia y la precisión en todos los sistemas sanitarios.
El crecimiento también está impulsado por el aumento de las inversiones de proveedores de atención sanitaria, empresas farmacéuticas y firmas tecnológicas, junto con los avances en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y plataformas sanitarias basadas en la nube. El creciente foco en la medicina de precisión, la eficiencia operativa y la reducción de costes está impulsando aún más el crecimiento global. Entre los principales actores globales del mercado se encuentran IBM, Google LLC, Microsoft, OpenAI, NVIDIA Corporation, Oracle, Johnson & Johnson Services, Inc., NioyaTech y Saxon.
El mercado está registrando una fuerte adopción de la IA generativa para automatizar la documentación clínica y las tareas administrativas. Microsoft amplió sus soluciones de IA generativa para atención sanitaria a través de Nuance, al introducir herramientas avanzadas de documentación clínica y de IA ambiental. Google Cloud presentó herramientas de IA generativa para el análisis de datos sanitarios, información derivada de imágenes médicas y optimización de flujos de trabajo clínicos. Tempus AI impulsó la investigación en IA generativa para medicina de precisión, incluido el análisis de datos genómicos y recomendaciones de tratamiento personalizadas.