La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte importante de nuestra vida cotidiana. Está presente en los procesos industriales que diseñan los bienes que consumimos, en las aplicaciones online que utilizamos, en los smartphones con los que interactuamos a diario e incluso en nuestros hogares a través de sistemas domóticos controlados por voz. De hecho, los modelos de IA son cada vez más útiles en casi todos los sectores, debido a su capacidad para resolver varias tareas simultáneamente o para procesar enormes cantidades de datos con gran precisión a un coste mínimo.
Hoy en día, la IA desempeña un papel cada vez más importante en la asistencia sanitaria. La integración de la IA en el ecosistema sanitario ofrece muchas ventajas, como la automatización de tareas y el análisis de grandes conjuntos de datos de pacientes. Esto permite prestar una asistencia sanitaria mejor, más rápida y más barata, así como mejorar los sistemas de gestión de las operaciones sanitarias.
¿Qué es la IA y cómo funciona?
En pocas palabras, un modelo de IA es una herramienta o algoritmo que, a partir de una serie de datos de entrada, puede procesar nuevos datos y llegar a una decisión sin que sea necesaria la intervención humana en el proceso de toma de decisiones. Para entrar en más detalles, la inteligencia artificial es una constelación de diferentes tecnologías que trabajan juntas para permitir que las máquinas perciban, entiendan, actúen y aprendan a niveles de inteligencia comparables a los humanos. Esto explica probablemente por qué hay tantas definiciones de inteligencia artificial: la IA no se limita a una sola tecnología.
La inteligencia artificial es un programa o algoritmo que utiliza un conjunto de datos para reconocer determinados patrones. Esto le permite sacar conclusiones o hacer predicciones cuando dispone de información suficiente. Consta de distintos subconjuntos que pueden trabajar juntos en función del uso que se les quiera dar.
En la sanidad, el uso más extendido de la IA es el aprendizaje automático por su precisión. Ser capaz de predecir qué procedimientos de tratamiento tienen más probabilidades de éxito en los pacientes, en función de su constitución y el entorno del tratamiento, representa un enorme paso adelante para muchas organizaciones sanitarias.
Tipos de inteligencia artificial
Programación en lenguaje natural
La mayoría de los sistemas de PLN (procesamiento del lenguaje natural) son formas de reconocimiento de voz, análisis de texto o traducción. Dar sentido al lenguaje humano ha sido uno de los objetivos de la inteligencia artificial y las tecnologías sanitarias durante más de 50 años. Uno de los usos habituales de la inteligencia artificial en sanidad son las aplicaciones de PNL capaces de comprender y clasificar la documentación clínica. Los sistemas de PLN también pueden analizar notas clínicas no estructuradas de pacientes. Esto aporta información valiosa para entender la calidad, mejorar los métodos y, lo que es más importante, mejorar los resultados de los pacientes.
Sistemas expertos basados en reglas
Los sistemas expertos basados en variaciones de reglas "si-entonces" fueron la tecnología de IA predominante en la atención sanitaria durante los años ochenta y posteriores. En la actualidad, este método se sigue utilizando ampliamente en la asistencia sanitaria para la toma de decisiones clínicas. Muchos sistemas de historia clínica electrónica (HCE) ofrecen actualmente un conjunto de reglas con sus ofertas de software.
Los sistemas expertos suelen utilizar expertos humanos e ingenieros para construir un amplio conjunto de reglas en un determinado dominio del conocimiento. Funcionan bien hasta cierto punto y son fáciles de seguir y procesar. Sin embargo, cuando el número de reglas se hace demasiado grande, normalmente superior a varios miles, las reglas pueden entrar en conflicto entre sí y provocar el colapso del sistema. Además, si el dominio del conocimiento cambia significativamente, cambiar las reglas puede ser engorroso y llevar mucho tiempo.
Visión por ordenador
La visión por ordenador se ocupa del reconocimiento de las características visuales. Para enseñar a un ordenador a comprender datos visuales, hay que proporcionarle un gran número de imágenes etiquetadas y someterlo a continuación a diversas técnicas de software o algoritmos. Esto permite al ordenador buscar patrones y reconocerlos en todos los elementos vinculados a estas etiquetas.
Entre las innovaciones más conocidas está el reconocimiento facial en nuestros teléfonos. Otro ejemplo son los coches autónomos. La visión por ordenador les permite comprender su entorno en tiempo real para identificar los bordes de la carretera, leer las señales de tráfico, detectar otros vehículos, objetos y peatones.
En el campo de la salud, la visión por ordenador se utiliza a menudo para buscar síntomas en radiografías y resonancias magnéticas.
Tratamiento de audio
El procesamiento de audio consiste en tomar señales del mundo real, como voz, audio, vídeo, temperatura, presión o posición que han sido digitalizadas, manipularlas matemáticamente para analizarlas y conducir a una acción o decisión. Siri de Apple, Alexa de Amazon y Google Assistant son los ejemplos más populares de IA utilizados actualmente por el gran público.
En resumen, la IA general se parece más a las películas de ciencia ficción, en las que máquinas sensibles imitan la inteligencia humana. Son capaces de pensar de forma estratégica, abstracta y creativa, al tiempo que gestionan un gran número de tareas complejas. Aunque las máquinas pueden realizar algunas tareas con más eficacia que los humanos (como el procesamiento de datos), esta visión de una IA general plenamente realizada sigue siendo sólo una ficción. Por eso es esencial la colaboración entre humanos y algoritmos. En el mundo tal y como lo conocemos hoy, la inteligencia artificial sigue siendo una extensión de las capacidades humanas. No las sustituye.
Aplicaciones de la inteligencia artificial a la salud
Las tecnologías de inteligencia artificial (IA), cada vez más presentes en las empresas modernas y en la vida cotidiana, también se aplican constantemente a la asistencia sanitaria. La integración de la IA en el ecosistema sanitario ofrece multitud de ventajas, como la automatización de tareas y el análisis de grandes conjuntos de datos de pacientes para ofrecer una mejor asistencia sanitaria más rápidamente y a menor coste. Según Insider Intelligence, el 30% de los costes sanitarios están relacionados con tareas administrativas. La IA puede automatizar algunas de estas tareas, como la autorización previa del seguro, el seguimiento de las facturas impagadas y el mantenimiento de registros, para aliviar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios y, en última instancia, ahorrar dinero.
La IA también ofrece la posibilidad de optimizar las vías de diagnóstico y pronóstico, y de desarrollar estrategias de tratamiento personalizadas mediante el uso de grandes conjuntos de datos. La IA tiene la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos, recopilar información sobre los pacientes y realizar análisis predictivos. La obtención rápida de información sobre los pacientes ayuda al ecosistema sanitario a descubrir áreas clave de la atención al paciente que deben mejorarse.
La tecnología sanitaria vestible también utiliza la IA para atender mejor a los pacientes. Los programas informáticos que utilizan IA, como los FitBits y los smartwatches, pueden analizar datos para alertar a los usuarios y a sus profesionales sanitarios de posibles problemas y riesgos para la salud. Poder evaluar la propia salud a través de la tecnología alivia la carga de trabajo de los profesionales y evita visitas innecesarias al hospital o reingresos.
La mayoría de las tecnologías de IA y sanidad tienen gran relevancia en el ámbito sanitario, pero las tácticas que emplean pueden variar mucho de un hospital a otro y de una organización sanitaria a otra. Y aunque algunos artículos sobre IA en sanidad sugieren que el uso de la IA en sanidad puede funcionar tan bien o mejor que los humanos en algunos procedimientos, como el diagnóstico de enfermedades, pasarán muchos años antes de que la IA en sanidad sustituya a los humanos en una amplia gama de tareas médicas.
Veamos algunos de los casos de uso de la inteligencia artificial y las ventajas que puede obtener el sector sanitario de su utilización.
IA para la detección precoz del cáncer de piel
El melanoma es el cáncer de piel con peor pronóstico. Si se diagnostica en una fase temprana, puede tratarse con éxito mediante procedimientos quirúrgicos. Sin embargo, una vez que alcanza la fase metastásica, las tasas de supervivencia se reducen significativamente. La inspección visual puede no ser suficiente para diferenciar las lesiones benignas de las tumorales. El diagnóstico del melanoma depende del examen clínico y de los hallazgos de la biopsia convencional de la lesión. La naturaleza invasiva del procedimiento, el dolor asociado y la necesidad de repetir la toma de muestras en el caso de lesiones sospechosas con presentaciones variadas son algunas de las limitaciones de la biopsia cutánea.
Los especialistas pueden diagnosticar el cáncer con precisión; sin embargo, debido a su número limitado, es necesario desarrollar sistemas automatizados. La IA puede contribuir a la detección precoz del cáncer de piel, reduciendo así la carga de trabajo y la mortalidad asociadas a esta enfermedad. Además de reducir la carga de trabajo, los sistemas basados en IA también pueden contribuir a mejorar el diagnóstico de las lesiones cutáneas.
La International Skin Imaging Collaboration (ISIC): Melanoma Project es una asociación internacional entre el mundo académico y la industria para desarrollar y promover estándares de imagen digital de la piel que ayuden a reducir la mortalidad por melanoma. Para ello, el ISIC propone una colaboración que pone a disposición imágenes de dermatoscopia de código abierto (+100.000 en la actualidad) y ofrece concursos sobre inteligencia artificial aplicada a la dermatología (detección del cáncer, etc.).
En 2016, Codella et al. utilizaron el conjunto de datos de la International Skin Imaging Collaboration para comparar el modelo con el rendimiento de ocho dermatólogos a la hora de clasificar 100 lesiones cutáneas como benignas o malignas. Sus modelos de IA superaron a los dermatólogos, con un 76 % de precisión y un 62 % de especificidad, frente al 70,5 % de precisión y el 59 % de especificidad de los dermatólogos.
IA para la detección precoz del Alzheimer
No siempre está claro cuándo una persona se encuentra en las primeras fases de la enfermedad de Alzheimer. Con el tiempo, en segundo plano, el cerebro experimenta cambios que pueden desencadenar alteraciones sutiles en el comportamiento y los patrones de sueño, muchos años antes de que las personas muestren los signos evidentes de la demencia, como confusión y pérdida de memoria. Los investigadores creen que la inteligencia artificial es capaz de reconocer estos cambios en una fase temprana e identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar las peores formas de la enfermedad.
Un estudio reciente ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede detectar la enfermedad de Alzheimer seis años antes que los médicos. Se trata de un gran avance en la lucha contra esta enfermedad que afecta a 5,7 millones de adultos. Este nuevo algoritmo de IA, desarrollado por los investigadores, es capaz de detectar signos de deterioro cognitivo en resonancias magnéticas cerebrales, datos genéticos y clínicos. Estas pruebas pueden utilizarse para predecir si los resultados conducirán a la enfermedad de Alzheimer varios años antes de que aparezcan los síntomas.
Un equipo multidisciplinar en el que participan varios grupos de investigadores (proyecto Aramis, Inserm y Cegedim) publicó en abril de 2022 los resultados de una investigación que utiliza una gran base de datos para identificar factores de riesgo de demencia debida a la enfermedad de Alzheimer. El estudio se basa en el análisis de las historias clínicas de casi 80.000 pacientes que acuden a médicos de cabecera en Francia y el Reino Unido y 123 posibles asociaciones de datos. Estos grandes conjuntos de datos se analizan desde un punto de vista tanto matemático y estadístico como médico y epidemiológico.
Este análisis revela una lista de 10 afecciones frecuentes en los 15 años anteriores a la aparición de la enfermedad de Alzheimer. Entre estas 10 afecciones se encuentran la depresión, la ansiedad, la exposición a un estrés elevado y la pérdida de audición. La detección precoz mediante sistemas de inteligencia artificial permite abordar la enfermedad en una fase temprana o incluso retrasarla.
El estudio continuará con la incorporación de más de 26 millones de datos de historiales médicos de Suecia y Australia. El alcance del estudio podrá ampliarse a otras enfermedades degenerativas (Parkinson, Charcot, esclerosis múltiple, etc.).
IA para la detección precoz del cáncer de mama
Al igual que ocurre con el melanoma, el cáncer de mama puede tratarse con éxito si se diagnostica en una fase temprana. El objetivo de la IA en este campo es detectar lesiones en una fase temprana y predecir quién puede desarrollarlas en el futuro. La IA ha demostrado una precisión y sensibilidad impresionantes en la identificación de anomalías en las imágenes, lo que promete mejorar la detección y caracterización de los tejidos. Por ejemplo, un análisis de mamografías de cribado demostró que las redes neuronales artificiales no son más precisas que los radiólogos en la detección del cáncer, pero tienen una sensibilidad sistemáticamente mayor para los hallazgos patológicos, sobre todo en el caso de lesiones sutiles.
Hace dos años, un equipo de científicos del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT y de la Clínica Jameel presentó un sistema de aprendizaje profundo para predecir el riesgo de cáncer a partir de una sola mamografía de una paciente. El modelo resultaba prometedor, pero los algoritmos podían mejorarse aún más. Para ello, adaptaron su nuevo algoritmo "Mirai" a los requisitos específicos de la modelización del riesgo. Mirai modela conjuntamente el riesgo de una paciente en varios momentos y puede aprovechar factores de riesgo clínicos como la edad o los antecedentes familiares, si se dispone de ellos. El algoritmo también está diseñado para producir predicciones coherentes a pesar de pequeñas variaciones en el entorno clínico, como la elección del mamógrafo.
IA para mejorar las tareas administrativas
Existen varias aplicaciones administrativas de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. El uso de la IA en los hospitales puede ser menos revolucionario en los aspectos administrativos que en la atención al paciente. No obstante, la inteligencia artificial aplicada a la administración hospitalaria puede dar lugar a mejoras significativas de la eficiencia.
IA para reducir las ausencias
Por término medio, un hospital tiene un 12% de ausencias diarias. De 300 pacientes previstos, esto significa que 36 personas no se presentan, y el personal está trabajando al 88% de su capacidad. A este ritmo, un hospital pierde unos 5.400 dólares al día, o 1,36 millones al año, sin incluir los costes salariales y de infraestructura. La IA podría evaluar la probabilidad de que un paciente no se presente mediante un sistema de puntuación y aplicar una metodología de análisis predictivo para determinar las ausencias en tiempo real cruzando diversos datos. De este modo, sería posible hacer un seguimiento de los pacientes afectados y proponerles otras franjas horarias disponibles.
La IA al servicio de la ciberseguridad
Aunque la ciberseguridad no es estrictamente una cuestión de operaciones, sigue siendo una de las principales aplicaciones de la IA en la sanidad. Las soluciones basadas en IA pueden ayudar a los sistemas sanitarios a reducir riesgos identificando comportamientos no deseados. Funcionan constantemente en segundo plano para supervisar la actividad e incluso pueden añadir automáticamente capas adicionales de seguridad cuando se detecta una amenaza potencial.
IA para la gestión
La IA en la sanidad puede combinar datos históricos del hospital, información sobre los pacientes, el estado actual de los recursos internos, factores externos como el clima o los brotes de enfermedades, e incluso la ciencia del comportamiento para optimizar el flujo de pacientes y los recursos de personal. Con la ayuda de la IA, estos modelos más precisos de demanda de pacientes y utilización de camas, potenciados por la IA, pueden reducir la duración media de la estancia, enviar ambulancias de forma más eficiente, evitar retrasos en las altas y reducir los tiempos de espera de los pacientes.
IA para la gestión de la cadena de suministro
La oportunidad media anual de reducción del gasto en adquisiciones para hospitales individuales fue de 12,1 millones de dólares en 2019. La IA puede analizar millones de datos sobre el inventario actual, los patrones de uso en el pasado y las previsiones de uso en el futuro para ofrecer información y recomendaciones que reduzcan los costes de adquisición. Estas soluciones pueden optimizar los niveles de inventario, aumentar la estandarización, mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y el rendimiento del suministro. La IA puede incluso alertar al personal de suministros caducados o retirados del mercado. Hoy en día, la inteligencia artificial puede aportar muchas ventajas al sector sanitario, tanto si su aplicación es médica como operativa. El mayor reto de la IA en la sanidad no es saber si las tecnologías serán lo suficientemente buenas como para resultar útiles, sino garantizar su adopción en la práctica clínica diaria. Con el tiempo, es posible que los clínicos migren a tareas que requieren habilidades humanas únicas, tareas que exigen el máximo nivel de función cognitiva. Los únicos profesionales sanitarios que pueden perder todo el potencial de la IA en la asistencia sanitaria pueden ser los que se nieguen a trabajar con ella.
¿Y la IA en la práctica odontológica?
Al igual que en la sanidad en general, la inteligencia artificial en odontología ofrece varios ejes:
- Apoyo clínico mediante diagnósticos personalizados, preventivos y predictivos gracias a su capacidad para comparar miles de imágenes en paralelo y analizar casos de evolución.
- Una herramienta de comunicación que contribuye a la educación del paciente y a la prevención de la salud bucodental.
- Asistencia operativa y administrativa gracias a su capacidad para automatizar una serie de tareas que consumen mucho tiempo y a las que el cirujano dental no añade valor real.
Descubramos ahora los distintos casos típicos de IA en odontología.
Mejora de la detección de lesiones cariosas
Los dentistas siempre han detectado caries, pero la unanimidad en la lectura de una radiografía dista mucho de ser del 100%. En un estudio se pidió a tres dentistas humanos que examinaran e identificaran lesiones cariosas en más de 8.000 radiografías para ver con qué frecuencia coincidían los dentistas en la presencia o ausencia de caries. Los dentistas fueron unánimes en que el 79% de los casos no tenían caries. En cambio, sólo coincidieron en la presencia de caries en el 4,2% de los casos.
Los sistemas de visión por ordenador pueden detectar caries dentales mediante técnicas como la detección de objetos y la segmentación de instancias. Un método consiste en entrenar modelos de IA en grandes conjuntos de imágenes con lesiones cariosas etiquetadas. Una vez completado el entrenamiento del modelo, los algoritmos están listos para recibir datos sin procesar para identificar estas lesiones por sí solos.
En este caso, la IA se utiliza para proporcionar una segunda opinión. No sustituye la experiencia del dentista ni el examen clínico, que es esencial, sino que le ayuda a identificar problemas y posibles tratamientos de forma aún más rápida y precisa. Esto ahorra tiempo al dentista, aumenta la precisión del diagnóstico y deja más recursos disponibles para la atención al paciente.
Facilitar el tratamiento de la enfermedad periodontal
Las enfermedades periodontales son las más comunes en odontología debido a una higiene bucal deficiente. Por ello, los dentistas están capacitados para detectar estas enfermedades, incluido el retroceso de la línea periodontal y la pérdida ósea que puede provocar la pérdida de dientes. Todos los dentistas están capacitados para determinar el alcance de la enfermedad mediante un sondaje profundo. Sin embargo, puede resultar difícil obtener un historial preciso del paciente y mediciones precisas del nivel óseo.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar rápidamente el nivel de la línea periodontal y resaltar las zonas en las que el paciente presenta pérdida de nivel óseo a partir de una radiografía. Esto proporciona una visión más completa del historial médico del paciente. Además, esta tecnología es capaz de tomar medidas con una precisión milimétrica, lo que permite al profesional identificar rápidamente el tratamiento que debe aplicar.
Facilitar el trabajo preparatorio para el tratamiento endodóntico
Los endodoncistas suelen utilizar imágenes radiográficas para examinar, medir y evaluar el estado del diente en la encía hasta la raíz. Aunque detectar lesiones en los tejidos que rodean la raíz es importante, determinar la longitud de la raíz en la encía también es crucial para el tratamiento endodóntico.
Los modelos de inteligencia artificial también pueden examinar estas imágenes y determinar la estructura, las medidas, la viabilidad del tejido e incluso la posibilidad de éxito del tratamiento en partes del diente que no son visibles. Existen varios métodos para hacerlo, entre ellos la simple palpación del tejido gingival, pero la lectura de radiografías dentales es el más común. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden entonces detectar, localizar y clasificar diferentes aspectos de la anatomía de la raíz del diente, así como cualquier patología. Esto resulta útil para localizar estructuras dentales específicas o identificar tipos concretos de lesiones en el diente o a su alrededor.
Facilitar la identificación y colocación de implantes dentales
Restaurar un implante es una tarea habitual que puede suponer un verdadero quebradero de cabeza cuando no hemos colocado nosotros mismos el implante y desconocemos su referencia. En este caso, el profesional puede tener que hacer una tediosa búsqueda para encontrar los accesorios y hacer un pedido.
Sin embargo, las tecnologías de visión por ordenador pueden identificar implantes y obtener rápidamente sus referencias y tamaños de conectores comparando miles de imágenes.
Asistir en la planificación del tratamiento de ortodoncia
La ortodoncia requiere una planificación exhaustiva para determinar la colocación adecuada de cada diente, qué dientes extraer y el mejor camino para que los dientes se muevan. Ya sea para corregir una ligera maloclusión o aliviar una mandíbula artrósica, la inteligencia artificial está demostrando ser un valioso aliado para dentistas y ortodoncistas.
En este caso, la IA puede utilizarse para optimizar los análisis y predecir aspectos como el tamaño de los dientes que aún no han salido o la posible necesidad de una extracción. Los algoritmos de IA también pueden tomar un punto de partida y un punto final como objetivo y, a continuación, calcular la mejor forma de que un diente o un grupo de dientes lleguen a su destino óptimo.
Facilitar la comprensión de los pacientes para aumentar su compromiso con su salud bucodental.
Algunas cifras clave de nuestro estudio sobre comunicación y satisfacción de los pacientes en las consultas dentales:
- Al 67% de los encuestados le resulta difícil localizar sus patologías en las radiografías dentales
- El 63% de los encuestados opinó que su patricio les dio poca o ninguna explicación sobre su radiografía dental
- El 34% de los encuestados cree que un código de colores en la radiografía dental podría ayudarles a identificar patologías más fácilmente
Aunque Francia aún no está preparada para integrar a Yomi, el robot chino capaz de colocar dos implantes a un paciente en tan solo una hora, las herramientas, cada vez más eficaces, ya prestan numerosos servicios a los profesionales. Desde las cámaras intraorales hasta los programas informáticos de impresión en 3D, las herramientas digitales están revolucionando la atención al paciente en general: mejoran la experiencia del paciente y optimizan el rendimiento de ciertos tratamientos curativos, como las coronas o las incrustaciones sobre incrustaciones. Aunque las radiografías panorámicas se utilizan desde hace años para tranquilizar a los pacientes mostrándoles lo que ocurre realmente en su boca, para el profano esta ayuda visual en blanco y negro se compone esencialmente de zonas en sombra difíciles de interpretar. Y a veces las explicaciones del dentista pueden parecer bastante vagas y técnicas. En este caso, la inteligencia artificial puede ayudarle a hacer más accesibles sus explicaciones.
Esta lectura de las radiografías panorámicas, momento clave de la consulta y de la experiencia del paciente, se ve ahora enormemente facilitada por las herramientas digitales más avanzadas, comoAllisone. La inteligencia artificial deAllisone permite al profesional destacar los elementos de la radiografía gracias a un código de colores. El programa facilita la comprensión del paciente y simplifica la enseñanza en el consultorio. Gracias a esta visión clara del estado de la boca en una interfaz digital familiar (la pantalla), se tranquiliza al paciente y, sobre todo, se le informa de forma completa, adaptada, transparente y lúdica.
Comunicación posterior a la consulta para fidelizar al paciente
Gracias a las nuevas tecnologías, la influencia y la experiencia con su dentista ya no se limitan al momento de la consulta en la consulta. El envío de correos electrónicos resumiendo el diagnóstico y el plan de tratamiento tiene varias ventajas: consolida la relación profesional-paciente, fideliza al paciente y fomenta un buen cuidado bucodental a corto, medio y largo plazo.
Por supuesto, todo este trabajo adicional que aportan las nuevas tecnologías requiere mucho tiempo: los médicos y asistentes rara vez disponen de tiempo entre dos consultas o al final de la jornada para enviar este tipo de mensajes. Aquí es donde entran en juego las tecnologías más avanzadas: el software SaaS deAllisone (accesible en cualquier momento desde cualquier terminal conectado a Internet) permite automatizar esta tarea crucial y lenta. Con unos pocos clics, usted crea su plan de tratamiento en Allisone y la solución se encarga de comunicar a su paciente todos los elementos que necesita para tomar la decisión más adecuada: fichas pedagógicas, informes, ilustraciones de cuidados, etc.
En general, y aunque pueda parecer paradójico para los profesionales más reacios a las herramientas digitales, las nuevas tecnologías hacen más humana la práctica odontológica. Permiten una mejor comunicación entre pacientes y profesionales de la salud, facilitan la comprensión de los tratamientos y contribuyen a mejorar la experiencia global del paciente. Como resultado, es más probable que los pacientes se preocupen por su salud bucodental y se adhieran a los tratamientos ofrecidos. Así pues, las herramientas digitales y la inteligencia artificial no solo contribuyen a la eficacia y precisión de los tratamientos, sino también a reforzar la relación entre pacientes y profesionales.
Simplificar los procesos empresariales
Además del trabajo en el sillón, el dentista tiene que realizar multitud de tareas, como crear planes de tratamiento, preparar presupuestos, hacer el seguimiento de los pacientes y, por supuesto, cumplir la obligación reglamentaria de presentar un informe a sus pacientes. Las tecnologías de la información, especialmente la automatización y las tecnologías de inteligencia artificial, pueden proporcionar a cada profesional más comodidad a la hora de realizar estas tareas y ahorrar tiempo.
En este caso, la IA puede ser capaz de identificar lesiones, sugerir planes de tratamiento adecuados y automatizar la elaboración de informes. La tecnología también puede centralizar las tareas operativas dentro de la consulta, como el seguimiento de los planes de tratamiento, los recordatorios, la programación de citas, etc.
Además de trabajar en el sillón dental, los dentistas realizan multitud de tareas, como crear planes de tratamiento, elaborar presupuestos, realizar el seguimiento de los pacientes y, por supuesto, cumplir con la obligación reglamentaria de presentar un informe a sus pacientes. La tecnología informática, y especialmente la tecnología de automatización e inteligencia artificial, pueden hacer que estas tareas sean más cómodas y requieran menos tiempo para cada dentista.
