Identificación de oportunidades de IA en el sector salud

Dado que la inteligencia artificial desempeña un papel más importante en la economía mundial, un área en la que se espera que la tecnología tenga un impacto sustancial es la salud.

Nvidia, el proveedor líder de potencia de cómputo de IA, dice que la salud actualmente representa solo alrededor del 1% de su negocio de centros de datos de 100.000 millones de dólares. Pero se prevé que esa cifra crezca exponencialmente, y es probable que la salud se convierta en la vertical más grande en su segmento de centros de datos dentro de una década.

Mientras tanto, algunas aplicaciones de IA ya están marcando la diferencia tanto en los resultados de los pacientes como en los ingresos de la empresa. Vemos tres áreas clave en las que el potencial de la IA se está convirtiendo en beneficios reales en la salud.

Creación de datos para el descubrimiento de fármacos

Por lo general, se necesitan al menos 10 años y miles de millones de dólares de inversión para que una empresa lance una nueva terapia al mercado. Pero los algoritmos de IA podrían ayudar a acelerar al menos una parte del proceso de investigación y desarrollo: la identificación de objetivos y el descubrimiento de fármacos.

En la actualidad, se están desarrollando nuevos algoritmos de IA para identificar dianas farmacológicas y crear moléculas basadas en el modelado de conjuntos de datos biológicos y químicos. Se siguen haciendo avances, con nuevas herramientas que ahora son capaces de decodificar la forma de las proteínas (moléculas grandes y complejas en las células humanas que impulsan la estructura, la función y la regulación de los tejidos y órganos del cuerpo) y cómo interactúan con otros sistemas moleculares del cuerpo, el ADN,1 el ARN,2 y los ligandos (moléculas que se unen a una molécula de proteína receptora, o receptor). Este nivel de complejidad podría llevar a los investigadores a una comprensión aún más profunda de la biología de la enfermedad y acelerar el proceso y reducir el coste de llevar nuevos fármacos al mercado.

Estos avances son, sin duda, apasionantes. Pero convertir el potencial de la IA en tratamientos viables para los pacientes sigue siendo un desafío. Las terapias aún tienen que pasar por el proceso de años de ensayos clínicos en humanos y revisión regulatoria. Y lo que podría verse bien en un modelo informático puede no resultar tan eficaz o tan seguro en las células humanas: ninguna empresa de biotecnología centrada en la IA ha sacado aún un fármaco al mercado.

Por ahora, creemos que la forma prudente de pensar en la IA y el descubrimiento de fármacos es reconocer la tecnología como una de las muchas tendencias estructurales que podrían impulsar una alta tasa de crecimiento en la biofarmacia en los próximos años. Es posible que los inversores también quieran centrarse en las empresas que proporcionan los picos y las palas que permiten la investigación de medicamentos impulsada por la IA. Estos incluyen la secuenciación de ADN y los servicios relacionados, que son necesarios para ayudar a construir los enormes conjuntos de datos que alimentan los algoritmos de IA.

Uso de dispositivos médicos e imágenes

La IA también se está implementando en imágenes y diagnósticos para detectar y tratar mejor las enfermedades, incluido el cáncer, donde la detección temprana es fundamental. Con las mamografías, por ejemplo, las imágenes 3D basadas en IA mejoran las posibilidades de detectar el cáncer de mama invasivo antes y reducen el número de imágenes que los radiólogos deben revisar. Un nuevo análisis de sangre utiliza la IA y el aprendizaje automático para identificar el ADN que desprenden las células cancerosas en el torrente sanguíneo. La prueba puede analizar múltiples tipos de cáncer, incluidos aquellos sin opciones de detección temprana, como el cáncer de páncreas, esófago, ovario e hígado, y predecir con un 88% de precisión el órgano asociado con el ADN, una tasa de aciertos que se espera que mejore con el tiempo.

Otras categorías de enfermedades también se están beneficiando, incluida la estenosis aórtica. Esta afección cardíaca ocurre cuando la válvula aórtica se estrecha y la sangre no puede fluir normalmente, lo que sobrecarga el corazón. Hoy en día, la enfermedad está ampliamente infradiagnosticada y subtratada: más de un millón de pacientes en los EE. UU. sufren de una forma grave de estenosis aórtica, pero solo alrededor de 100,000 personas reciben un reemplazo de válvula aórtica transcatéter (TAVR) anualmente.

Para cerrar la brecha, un fabricante de TAVR se está asociando con sistemas de salud para utilizar la IA para revisar los registros médicos electrónicos y señalar a los pacientes que cumplen con los criterios para el tratamiento pero, por una razón u otra, han sido pasados por alto. Creemos que el esfuerzo valdrá la pena con el tiempo, impulsando mayores tasas de derivación y tratamiento y una mejor atención para los pacientes.

Asistencia previa y posterior al procedimiento

La IA también está mejorando los resultados de las cirugías. Un fabricante líder de sistemas de cirugía asistida por robot, por ejemplo, ahora registra y recopila datos de los procedimientos que incorporan sus herramientas. Las cirugías se segmentan en etapas y los médicos pueden estudiar su rendimiento en relación con el mejor resultado de su clase, que la IA ayuda a determinar correlacionando las técnicas quirúrgicas con los resultados de los pacientes. Los datos deben permitir a los cirujanos estudiar una actividad quirúrgica específica y mejorar el rendimiento en función de medidas objetivas. Y con el tiempo, la IA puede advertir a un cirujano que puede haber olvidado un paso durante un procedimiento o que está a punto de hacer algo que estadísticamente ha demostrado que aumenta las probabilidades de error.

Del mismo modo, en lo que respecta a la prestación de atención médica, las empresas están comenzando a utilizar la IA para registrar y codificar procedimientos en tiempo real con el objetivo de eliminar una de las mayores fuentes de ineficiencias en el sistema de salud de EE. UU.: la conectividad entre pagadores y proveedores. En 2021, el 17% de todas las reclamaciones de salud fueron rechazadas, según un estudio de aseguradoras que participan en el mercado federal en los EE. UU., en parte debido a una codificación incorrecta.³ Los nuevos sistemas habilitados para IA podrían ayudar a reducir los errores y abrir una oportunidad de mercado por valor de miles de millones de dólares en ingresos anuales.

 

Información importante

Los sectores de salud están sujetos a legislación estatal y a tasas de reembolso, así como a la aprobación de productos y servicios por el Estado, lo cual podría incidir sensiblemente en sus precios y disponibilidad; además, pueden verse notablemente afectados por una obsolescencia acelerada y vencimientos de patentes.

Las inversiones concentradas en un solo sector, industria o área geográfica son más susceptible a factores que afectan a ese grupo y podrían ser más volátiles que la rentabilidad de inversiones menos concentradas o que el mercado en general.