Aplicaciones de diagnóstico asistido por computadoras (CAD) prometen capitalizar inversiones hasta por 800 millones de dólares hasta 2022.
Un nuevo informe de Juniper Research pronostica que el gasto anual en sistemas CAD (diagnóstico asistido por computadoras) llegará a los $ 800 millones en todo el mundo para 2022 , ya que las startups que trabajan con IA (inteligencia artificial) están ejerciendo mayor impacto en la entrega de herramientas para los servicios de salud.
La mayor precisión y facilidad de uso de los sistemas de CAD, está dando lugar a diagnósticos más rápidos y más precisos para los pacientes, así como la reducción de la presión sobre los médicos. Para 2022, 28.4 millones de exploraciones de enfermedades crónicas serán incorporadas en sistemas CAD.
AI revolucionará la atención sanitaria
La nueva investigación, Digital Health: Vendor Analysis, Emerging Technologies & Market Previsions 2017-2022 , encontró que la IA se está aplicando cada vez más en una amplia gama de casos: desde la implementación de chatbots para la comprensión de los síntomas de los pacientes, hasta la interpretación de conjuntos de datos genómicos.
Se encontró que a pesar de los casos emergentes, el uso de la IA para los sistemas de CAD sigue siendo el más convincente, ya que puede generar importantes ahorros de costos, pronosticados en 126 millones de dólares para los sistemas CAD de primera línea en 2022.
El informe encontró que la IA será integrada en soluciones analíticas de Big Data, permitiendo el procesamiento de conjuntos de datos más complejos, como las notas de los médicos en un EHR (registro de salud electrónico). Juniper cree que los sistemas de AI, EHR y plataformas de análisis serán integrados en un solo sistema.
AI necesita confianza
La investigación también precisó los significativos que confronta la IA aplicada a los cuidados médicos. Hay un problema generalizado de confianza, en gran parte resultante del efecto “caja negra” que se percibe en los procesos de la IA. Porque esta tecnología cómo ha llegado a una decisión, mientras que es incapaz de construir la misma confianza en las relaciones (interacciones) como un ser humano (a través del lenguaje corporal, por ejemplo). Juniper observó que las empresas de AI deben demostrar altos niveles de participación pública y verificación independiente para asegurar que los datos se manejan de forma correcta.
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