Las organizaciones sanitarias que buscan implementar y ampliar sus capacidades en Inteligencia Artificial (IA) buscan personal cualificado y datos suficientes y de calidad, según un nuevo informe técnico de IDC, patrocinado por InterSystems: AI In Healthcare: Early Stage with Steady March to Maturity.

Este estudio recopila información procedente de más de 200 hospitales en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania, explorando el retraso en la adopción de la IA en la industria sanitaria, en comparación con otra industrias, el alcance de los casos de interés para los proveedores de la atención sanitaria, así como el papel que juega la calidad de los datos como principal obstáculo para su adopción.

Las principales conclusiones del estudio incluyen:

• La mitad (50%) de los encuestados dispone de un marco de IS y el resto tiene previsto contar con uno en los próximos 24 meses;
• El 46% de los encuestados afirma que el volumen y la confianza en los datos son factores críticos para la adopción de la IA;
• Mejorar la calidad de los datos a través de la IA es una de las tres principales razones que mueven al 35% de las organizaciones a adoptar esta tecnología;
• Solo el 21% de las organizaciones tiene intención de crear algoritmos IA internamente en 2020. Este porcentaje disminuye al 18% para 2023.
• La IA se considera muy importante entre los proveedores de la atención sanitaria. Así, el 38% de estas organizaciones la señalan como una prioridad corporativa, en comparación con el 33% de los encuestados en un análisis global y multisectorial.

"Las organizaciones de atención sanitaria pueden acelerar y aprovechar el poder real de la IA con un mayor foco en los datos y en los modelos de calidad, que pueden utilizarse tanto por los desarrolladores como por los científicos de datos", afirma Cynthia Burghard, IDC Reasearch director para Value-based Healthcare IT Transformation Strategies. "Ahora, los responsables de la atención sanitaria deben invertir en la calidad de los datos y trabajar por disponer de datos limpios y armonizados para implementar y aprovechar al máximo sus herramientas de IA".

El uso actual de la IA en la sanidad abarca desde la mejora en la calidad de los datos (35%), interpretación de imágenes para la ayuda al diagnóstico (30%) e identificación temprana de infecciones adquiridas en el hospital (30%).