Qué aspecto podría tener una visita a un hospital con inteligencia artificial

La combinación del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la computación cognitiva cambiará pronto la forma en que interactuamos con nuestros entornos. Los servicios inteligentes impulsados por la IA detectarán lo que hacemos, sabrán cuáles son nuestras preferencias de nuestro comportamiento anterior y nos guiarán sutilmente a lo largo de nuestra vida diaria de manera que parezca realmente fluida.

Quizás la mejor manera de explorar cómo podrían funcionar esos sistemas sea viendo un ejemplo: una visita a un hospital.

Escenario 1: En el vestíbulo

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Entra en el hospital y su servicio inteligente, impulsado por la IA, busca ver al paciente al que puede que esté allí. (El servicio ya sabe quién es a través de interacciones anteriores.) El sistema utiliza el reconocimiento facial y lo compara con las fotos y la lista de visitas aprobadas de la familia. En el quiosco de recepción, el sistema se da cuenta de que ha venido con las manos vacías y de que está sin aliento. Teniendo en cuenta todas estas variables, le pregunta si quiere ir al cuarto piso para ver al paciente, tomar una copa o ir a la tienda de regalos a recoger algo. Usted responde que le gustaría tomar una copa y recoger un regalo.

Escenario 2: En la cafetería

El servicio le pregunta si quiere que le envíen a su dispositivo indicaciones para llegar a la cafetería y a la tienda de regalos. Diga que sí y siga las indicaciones hasta la cafetería. Una vez allí, elige un refresco y lo paga. El servicio inteligente de IA recuerda el clima, la hora, el lugar y su frecuencia cardíaca para estar mejor preparado y ayudarlo a elegir en el futuro. Si se va: el pago es automático.

Escenario 3: En la tienda de regalos

El paciente que está visitando tiene cinco años, por lo que el servicio inteligente de IA le ofrece un ramo de flores falso, un ramo de globos o un peluche. Como estaba pensando en traer un ramo de flores de verdad, busque un empleado, ya que se pregunta por qué el servicio inteligente es tan loco. El empleado mira el nombre del paciente y le informa de que es alérgico y le ofrece las tres opciones de antes, junto con un cupón con un descuento del 15% en su próxima visita.

Escenario 4: A la habitación del paciente

Con la compra en la mano, volverá a los ascensores. El ascensor le dice que su familiar está en el cuarto piso, en la unidad pediátrica. Al bajar del ascensor, el sistema inteligente le ofrece la opción de descargar la información más reciente sobre salud y bienestar pediátricos, el mapa le muestra la ruta más rápida y el sistema le recuerda que el horario de visita termina a las 9 p. m. Entra en la habitación para visitar a su familiar. Como no es un pariente más cercano, sabe que no debe darle acceso a la lista más reciente. Mientras tanto, el sistema inteligente le pregunta si quiere charlar con un cuidador o conectarse a otro servicio.

Entre bastidores

Esa no es una visión descabellada de cómo podrían ser nuestras interacciones con la IA pronto. Pero profundicemos un poco más para ver cómo la IA impulsa la experiencia hospitalaria.

El bucle de IA incluye siete pasos:

1. Percepción describe lo que está sucediendo ahora. La percepción comienza con observaciones obvias y no obvias para proporcionar una base de información que ayude a fundamentar las recomendaciones. En nuestro ejemplo, alguien tuvo que decirle al sistema la distribución física del hospital para darle indicaciones. Esto incluye información como ubicaciones geoespaciales, áreas de acceso restringido y equipos en las ubicaciones. Gran parte de esto lo programan los humanos en el sistema.
2. Notificación le dice lo que pidió saber. Las notificaciones a través de alertas, flujos de trabajo, recordatorios y otras señales ayudan a ofrecer información adicional mediante la introducción manual y el aprendizaje. La programación rudimentaria trazará, si/entonces, las rutas de las acciones que el sistema podría tomar. Un paciente y su familia, por ejemplo, pueden recibir notificaciones sobre cuándo tomar los medicamentos.
3. Sugerencia recomienda que se tomen medidas. Las sugerencias se basan en los comportamientos del pasado y se modifican con el tiempo en función de los atributos ponderados, la gestión de las decisiones y el aprendizaje automático. Aplicando las mejores prácticas y el mapa del recorrido del cliente, las organizaciones programarán normas y políticas para obtener recomendaciones, como señalar en qué planta se encuentra el paciente, ofrecer opciones que cumplan con los requisitos dietéticos en el menú de la cafetería y sugerirle cuándo descansar en función de los signos vitales.
4. Automatización repite lo que siempre quiere. La automatización permite el apalancamiento a medida que el aprendizaje automático madura con el tiempo y el ajuste. Si el sistema sabe que siempre bebe «té, Earl Grey, caliente», entonces está listo para cumplir. Los algoritmos empezarán a aprender las preferencias en función de las interacciones en las redes neuronales. Es posible que aparezcan alertas automáticas para informar al paciente de cuándo tomar el medicamento según los patrones anteriores.
5. Predicción le informa de lo que puede esperar. La predicción comienza a basarse en el aprendizaje profundo y las redes neuronales para anticipar y probar los comportamientos. Si el sistema sabe que se tomó una taza de café antes de salir de casa para ir 45 minutos en coche al hospital, podría mostrarle el camino al baño cuando llegue.
6. Prevención le ayuda a evitar malos resultados. La prevención aplica el cálculo cognitivo para identificar las posibles amenazas. Con lo que se sabe, se puede evitar una interacción farmacológica según la historia clínica actual del paciente y las recetas emitidas por el médico.
7. Conciencia situacional le dice lo que necesita saber ahora mismo. El conocimiento de la situación se acerca a imitar las capacidades humanas en la toma de decisiones. Los pacientes y sus proveedores ahora pueden estar tranquilos, ya que el sistema solo proporciona la información pertinente que necesita la persona adecuada. Si un paciente se estrella, la telemetría compartirá la información más pertinente requerida con las enfermeras, los médicos, el quirófano, el técnico médico y la familia, según las prioridades de la necesidad de saberlo.

Esta combinación permitirá la aparición de servicios inteligentes impulsados por la IA. Estos nuevos servicios inteligentes impulsados por la IA se basan en cinco componentes clave:

1. Nuestras huellas digitales y nuestro agotamiento de datos permitirán a los servicios de IA crear un perfil. Cada persona, dispositivo o red proporciona alguna información. Esa huella digital o el escape podrían provenir de un análisis facial, de una dirección IP de red o incluso de la marcha. Mediante la IA y el cálculo cognitivo, los sistemas pueden empezar a analizar los patrones y correlacionar la identidad. Eso significa que los servicios de IA nos conocerán como individuos en diferentes contextos.

2. Las experiencias inmersivas permiten una interacción natural. El contexto, el contenido, la colaboración y los canales se unen en todos los servicios impulsados por la IA para ofrecernos experiencias únicas e inmersivas a cada uno de nosotros. Los servicios utilizarán atributos de contexto como la ubicación geoespacial, la hora del día, el clima, la frecuencia cardíaca e incluso el sentimiento, combinados con lo que el servicio sabe de nuestra identidad y preferencias, para mejorar la relevancia y ofrecer el contenido adecuado. Los mecanismos de detección y respuesta permitirán la colaboración entre los participantes y las máquinas a través de conversaciones y diálogos de texto. Los canales incluyen todos los puntos de interacción, como el móvil, las redes sociales, los quioscos y en persona. El objetivo son las experiencias de usuario naturales basadas en la identidad.

3. La personalización a escala ofrece servicios digitales. El análisis anticipatorio, los catalizadores y las elecciones interactúan para permitir la personalización masiva a gran escala. La analítica anticipatoria ajusta la experiencia del cliente en función de lo que el sistema sepa sobre el cliente. Los catalizadores ofrecen ofertas o activan las respuestas de los clientes. Las elecciones son solo eso, las decisiones que los clientes toman por sí mismos. Al combinar estos tres enfoques, los sistemas de IA diseñarán experiencias sobre la marcha, en función de la identidad de cada cliente, las preferencias pasadas y las necesidades del momento.

4. El intercambio de valores completa la orquestación de la confianza. Una vez que se toma una medida, Value Exchange consolida la transacción. Los intercambios monetarios, no monetarios y consensuados son tres formas comunes de intercambio de valores. Si bien el intercambio de valores monetarios puede ser el más obvio, el intercambio de valores no monetarios (incluidos el reconocimiento, el acceso y la influencia) suele ofrecer una forma de valor convincente. Mientras tanto, un simple consenso o acuerdo también puede ofrecer un intercambio de valores sobre la veracidad de una reclamación médica con una aseguradora o un acuerdo sobre el protocolo de tratamiento de un paciente.

5. La cadencia y los comentarios continúan y el ciclo de aprendizaje impulsado por la IA. Impulsados por el aprendizaje automático y otras herramientas de inteligencia artificial, los servicios inteligentes tienen en cuenta la cadencia de entrega: única, ad hoc, repetitiva, basada en suscripciones y basada en umbrales. Mediante técnicas de aprendizaje automático, el sistema estudia la forma en que se prestan los servicios inteligentes a determinadas poblaciones de pacientes y los aplica a las interacciones futuras. Por ejemplo, el sistema puede detectar qué opciones tienen más probabilidades de gustar a los niños que a los adultos y cuándo ofrecer estas sugerencias.

Si bien toda esta automatización impulsada por la IA puede hacer que algunas personas se pongan ansiosas, los temores de que los robots se apoderen del mundo son exagerados. El éxito de los servicios inteligentes impulsados por la IA aumentará la inteligencia humana del mismo modo que las máquinas aumentarán las capacidades físicas. Al permitir reducir los errores, mejorar la velocidad de las decisiones, identificar las señales de demanda, predecir los resultados y prevenir los desastres, los servicios inteligentes impulsados por la IA desempeñarán un papel clave en todas nuestras vidas.