IA multimodal en la asistencia sanitaria
La IA multimodal en la atención médica se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que integran y analizan varios tipos de datos simultáneamente, como imágenes médicas, texto, audio y datos de sensores, para proporcionar evaluaciones de salud integrales. Este enfoque imita el razonamiento clínico humano al considerar diversas fuentes de información para hacer diagnósticos y recomendaciones de tratamiento más precisos.
Los sistemas de IA multimodales pueden combinar imágenes radiológicas con el historial del paciente, los resultados de laboratorio con las notas clínicas y los signos vitales con los resultados informados por los pacientes para crear perfiles holísticos de los pacientes. Las arquitecturas de aprendizaje profundo, en particular los modelos transformadores y las redes de fusión, permiten la integración de tipos de datos heterogéneos y, al mismo tiempo, conservan las características únicas de cada modalidad.
Las aplicaciones incluyen combinar las radiografías de tórax con los síntomas clínicos para el diagnóstico de la COVID-19, integrar los datos genómicos con las imágenes para el pronóstico del cáncer y fusionar los datos de los sensores portátiles con las historias clínicas electrónicas para el tratamiento de enfermedades crónicas. Los sistemas de IA multimodal suelen superar a los enfoques de modalidad única al aprovechar la información complementaria de diferentes fuentes de datos, lo que permite disponer de herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas más sólidas y fiables.