Modelos de negocios disruptivos en salud: Caso de éxito con tecnología de IA

La innovación en el sector de la salud no es solo una tendencia, se trata de la implementación de tecnologías disruptivas que le den forma al futuro de la atención médica. En la actualidad, estamos presenciando una ola de modelos de negocio disruptivos que desafían las estructuras tradicionales y mejoran la eficiencia, accesibilidad y precisión en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.

Estos modelos están impulsados principalmente por tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), la telemedicina, la genética y la realidad aumentada.

A continuación, desglosamos algunos de los modelos de negocio más disruptivos que están cambiando la manera en que se brinda atención médica:

1. Medicina personalizada: Adaptando los tratamientos a la genética del paciente

La medicina personalizada es uno de los avances más notables en la salud moderna. En lugar de aplicar un enfoque genérico para todos los pacientes, este modelo utiliza el perfil genético individual para diseñar tratamientos específicos que aumentan las probabilidades de éxito. Las pruebas genéticas permiten identificar qué fármacos y terapias son más eficaces para cada persona, minimizando los efectos secundarios y mejorando la respuesta al tratamiento.

Ejemplo: Empresas como 23andMe y AncestryHealth han abierto la puerta para que los pacientes comprendan su predisposición genética a enfermedades. Brindándoles con esto la oportunidad de tomar decisiones informadas sobre su salud y actuar de manera preventiva. Todo a partir de las tecnologías disruptivas que transformaron el modelo de negocio de la salud.

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2. Telesalud: Acceso médico sin barreras geográficas

La telesalud ha ganado una popularidad sin precedentes, especialmente después de la pandemia de COVID-19. Este modelo permite que los pacientes reciban consultas médicas, diagnósticos y seguimiento remoto a través de plataformas digitales. La telesalud elimina las barreras geográficas y facilita el acceso a atención médica en tiempo real, lo cual es especialmente crucial en áreas rurales o en situaciones de emergencia.

Ejemplo: Plataformas como Teladoc Health y Amwell han permitido a millones de personas acceder a servicios médicos de calidad sin necesidad de desplazarse, y continúan ampliando su oferta, abarcando especialidades que antes solo se podían atender de manera presencial.

3. Inteligencia artificial en diagnóstico y tratamiento: Mejorando la precisión médica

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que los médicos diagnostican y tratan a sus pacientes. Mediante algoritmos avanzados y aprendizaje automático, la IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos clínicos y de imagen médica. Esto para detectar enfermedades en etapas mucho más tempranas que los métodos tradicionales. Además, la IA ayuda a personalizar los tratamientos al predecir cómo un paciente responderá a ciertas terapias. Gracias a esta tecnología disruptiva tenemos dispositivos de estudio mucho más precisos.

Ejemplo: La plataforma Watson Health de IBM ha demostrado cómo la IA puede asistir en la toma de decisiones clínicas, ayudando a los médicos a identificar patrones de enfermedades y a ofrecer planes de tratamiento más acertados.

4. Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV): Innovación en la formación médica y tratamientos

Las tecnologías de realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) están ganando terreno en la medicina, especialmente en el ámbito de la formación de los profesionales de la salud y el tratamiento de afecciones psicológicas. La RA y la RV ofrecen entornos inmersivos para simular procedimientos quirúrgicos o brindar terapia psicológica para tratar trastornos como la ansiedad y el estrés postraumático.

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Ejemplo: Psious y Limbix Health son dos empresas pioneras en el uso de la realidad virtual para tratar trastornos de salud mental, ofreciendo soluciones innovadoras que permiten a los pacientes enfrentar sus miedos y fobias de forma controlada.

5. Blockchain en la gestión de datos de salud: Seguridad y transparencia

El blockchain ofrece un sistema seguro, descentralizado y transparente para gestionar la información médica de los pacientes. Este modelo de negocio disruptivo permite que los registros médicos sean accesibles solo por las partes autorizadas, eliminando el riesgo de hackeos y filtraciones de datos. Además, facilita el intercambio de información entre médicos, hospitales y otros proveedores de atención, lo que agiliza la toma de decisiones.

Ejemplo: Proyectos como Medicalchain y Guardtime Health están implementando blockchain para garantizar la seguridad y la privacidad de los datos médicos. Esta tecnología disruptiva puede además mejorar la interoperabilidad entre diferentes sistemas de salud.

Caso de éxito: La Clínica Universidad de Navarra y la IA en la investigación del cáncer

Entre los casos más destacados de la innovación disruptiva en la industria médica se encuentra la Clínica Universidad de Navarra (CCUN). Que ha sido pionera en el uso de la inteligencia artificial (IA) para avanzar en la investigación y diagnóstico de enfermedades complejas como el cáncer.

Diagnóstico de tumores cerebrales: Un enfoque revolucionario con IA

La Dra. Raquel Pérez López, investigadora principal del grupo de Radiómica del Vall d’Hebron Institute of Oncology (VHIO), ha liderado una investigación que utiliza la inteligencia artificial para mejorar la interpretación de imágenes médicas, específicamente en la detección de tumores cerebrales como glioblastomas, metástasis cerebrales y linfomas. La IA permite analizar las imágenes de manera más precisa y rápida, lo que mejora la capacidad de los médicos para decidir si es necesario realizar una biopsia cerebral, entre otras decisiones cruciales.

El sistema basado en IA que han desarrollado en la CCUN ya está disponible a través de una aplicación web, permitiendo a los médicos acceder a las imágenes y datos clínicos para realizar diagnósticos más informados. Este enfoque ha marcado un antes y un después en la precisión y eficiencia en el diagnóstico de cánceres cerebrales, que históricamente han sido difíciles de detectar en fases tempranas.

Nota de la editora: Para acceder a esta herramienta digital se debe contactar a la Clínica Universidad de Navarra directamente.

Investigación sobre cáncer de pulmón: IA para identificar biomarcadores genéticos

En paralelo, el Dr. José Luis Pérez Gracia, especialista del Área de Cáncer de Pulmón del CCUN, ha utilizado la IA para investigar los biomarcadores genéticos. Estos explican por qué ciertos fumadores desarrollan cáncer de pulmón a edades tempranas, mientras que otros nunca lo hacen. El estudio tiene el potencial de revolucionar las estrategias de prevención y tratamiento del cáncer de pulmón. Permitiendo identificar a pacientes de alto riesgo antes de que la enfermedad se desarrolle de manera significativa.

La investigación también se centra en cómo estos biomarcadores pueden ayudar a personalizar los tratamientos. Mejorando con esto los resultados para los pacientes y reduciendo el riesgo de recaídas. Los primeros resultados de este proyecto han sido presentados en la Sociedad Americana de Oncología Médica (ASCO) y publicados en la revista eBioMedicine.

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