La adopción de la inteligencia artificial por parte de la tecnología médica o MedTech mejorará la productividad, reducirá los costes y mejorará los resultados médicos en los próximos años.
Un paciente sufre dolor abdominal junto con síntomas en zonas atípicas, lo que complica el diagnóstico. Un examen inteligente revela la causa: una forma poco usual de apendicitis. Sin embargo, el mérito no es para el radiólogo, sino para una máquina de imágenes construida con la tecnología que emplea algoritmos de inteligencia artificial, se apoya en cientos de millones revisiones similares, reconoce la anomalía y da su diagnóstico.
La situación anterior ya no pertenece a una película de ciencia ficción. Presionados por la necesaria reducción de costes, los fabricantes de equipos médicos y las empresas tecnológicas están aumentando sus inversiones en inteligencia artificial (IA). Estos sistemas ya existen y se podría disparar su crecimiento en los próximos años, sobre todo en el campo de los diagnósticos por imágenes.
Bien es cierto que los expertos ven complicaciones para el desarrollo y la implantación de la MedTech o tecnología aplicada a la medicina, sobre todo por la regulación y la protección de los datos sobre los pacientes. No obstante, consideran que una exitosa aplicación de la IA en este campo podría impulsar la productividad, reducir los costes por tratamiento y extender el crecimiento por toda la cadena de valor de la salud.
Por ejemplo, Morgan Stanley estima que el mercado global para la IA en la salud podría pasar desde los 1.300 millones de dólares actuales a los 10.000 millones para 2024, al crecer a una tasa anual compuesta del 40%. Los inversores ya observan oportunidades en las grandes empresas de MedTech y en las fabricantes de equipos médicos, además de las tecnológicas y las nuevas startup.
IA, machine learning, Big Data y MedTech
La IA tiene el objetivo de imitar los procesos cognitivos de las personas, tales como el razonamiento y el aprendizaje vía algoritmos y grandes paquetes de datos. El método más popular es el aprendizaje de las máquinas, o machine learning, en el que un modelo se entrena con datos tales como escáneres intestinales de millones de pacientes para analizarlos y categorizarlos de forma independiente. Cuanto más grande y complejo sea el volumen de datos (Big Data), mejores serán los resultados cognitivos del modelo.
La IA médica tiene un gran potencial, desde gestionar diálisis a optimizar las dosis a los pacientes o la detección temprana. Sin embargo, todo depende de la capacidad y el diseño de la misma IA, de que produzca beneficios tangibles y facilite el uso y su integración con la forma de trabajar actual.
Así, estamos en las primeras fases. Su aplicación es todavía modesta y se centra más en inteligencia asistencial, que ayuda a reducir los procesos manuales repetitivos tales como la organización de citas, dejando que los médicos tengan más tiempo para trabajos más especializados y rentables.
Otras formas algo más avanzadas de IA podrían ayudar a los médicos en sus decisiones, al evaluar imágenes de diagnóstico y creando planes de tratamiento. Esta forma de IA, conocida como aprendizaje de las máquinas no supervisado es capaz de evaluar datos básicos no estructurados y buscar modelos. Tal funcionalidad podría generar enormes mejoras en la productividad, sobre todo en situaciones clínicas donde la oferta de profesionales muy especializados es limitada.
Los expertos apuntan que la IA podría incluso realizar tareas tales como diagnósticos sin la acción del usuario, pero estos escenarios todavía quedan un poco lejos en el tiempo.
Objetivos de la adopción de MedTech
Como actividad, la MedTech cubre un abanico muy amplio de tareas. Por citar algunas: ayudas en la audición, la fertilización in vitro o la estomatología. En ese sentido, las aplicaciones en IA podrían tener sentido en algunas especialidades, pero no serán la cura para todo.
¿Qué áreas se muestran más prometedoras para la IA? El diagnóstico por imágenes, las terapias por radiación y los equipos para hospitales podrían ofrecer las mejores perspectivas para impulsar la rentabilidad y el crecimiento de la industria. Poner en marcha la IA en estas áreas podría reducir los costes y mejorar la productividad en hospitales y sería fácil de utilizar con muy poco entrenamiento.
Sin embargo, la IA podría no adaptarse a todas las necesidades de la MedTech. Especialidades como las lentes correctivas, los cuidados crónicos o la ortopedia son piezas más complicadas de cuadrar. Algunos campos podrían no ser compatibles con la aplicación de IA por no suponer suficiente rentabilidad o ahorro de costes. Otras barreras potenciales incluyen la verosimilitud de la tecnología y la aprobación regulatoria para su uso en aplicaciones en entornos médicos, así como el anonimato de los datos de los pacientes para asegurar la privacidad individual en grandes bases de datos.
¿Qué jugadores están mejor posicionados para sacar partido a la IA en el sector MedTech?
Las empresas que proporcionan equipamiento médico tienen una ventaja en la aplicación de la IA en la MedTech, simplemente porque ya están en todos los hospitales. No obstante, todavía tienen que determinar cómo cobrar por la integración de la IA. Las opciones incluyen ofrecer la IA en la oferta actual, vender licencias, cobrar por su uso u ofrecer modelos de suscripción.
La posibilidad de que entren en el sector las grandes empresas tecnológicas también es evidente. Como ya ha ocurrido en la banca con las FinTech, en algunas especialidades los proveedores tradicionales podrían afrontar la competencia de las empresas tecnológicas que utilicen IA para ofrecer servicios de salud mediante métodos nuevos o no contradictorios, como equipos de monitorización y apps para teléfonos móviles.
Los principales jugadores del MedTech son empresas cotizadas, pero poco conocidas. Entre ellas se cuentan Edwards Lifesciences, Insulet Integra Lifesciences, Repligen, Bruker, Inmode o Medpace Holdings. Por ello puede ser mejor invertir en ellas a través de fondos de inversión especializados en salud o MedTech.
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