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Hoy en día existen multitud de ejemplos de tecnología médica debido al exponencial crecimiento que ha experimentado esta disciplina en las últimas décadas, ocasionado, en gran parte, por los avances de la ingeniería y la informática para la salud. De hecho, se estima que en 1963 sólo se utilizaban unos 100 millones de dispositivos médicos en los hospitales de todo el mundo y que hoy hay más de 3.000 millones.
La tecnología médica es la aplicación de la tecnología en la medicina, destinada a ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, el seguimiento del paciente, las operaciones quirúrgicas, la ejecución de planes terapéuticos y otros cuidados del paciente.
En cualquier ámbito de la medicina se pueden encontrar ejemplos de tecnologías médicas que han revolucionado la forma de trabajar de los facultativos, desde el uso de software de reconocimiento de voz para el dictado de informes en hospitales hasta el uso de tecnologías como la robótica o la realidad virtual para llevar a cabo cirugías de precisión y mínimamente invasivas. A continuación se exponen algunos ejemplos clasificados por tecnologías y ámbitos de aplicación.
El reconocimiento de voz está cambiando la manera de cómo las personas interactuamos con los equipos informáticos. Por ejemplo, es habitual ver a radiólogos y patólogos dictar sus informes médicos directamente en los sistemas informáticos, y cada vez más profesionales de otras especialidades se están sumando al uso de esta tecnología para volcar la información clínica en los sistemas de manera más rápida y sencilla, siendo más eficientes en su día a día y reduciendo la carga administrativa . Además, ya están empezando a surgir nuevas aplicaciones del reconocimiento de voz en sanidad, como el emitir órdenes a los sistemas informáticos gracias a comandos de voz.
Este es un ejemplo en el que la tecnología médica nos ha ayudado a combatir las enfermedades mejor que nunca. El uso de microchips está ayudando a los médicos a saber más sobre el progreso de sus pacientes durante un ensayo clínico, lo que les ayudará a tomar mejores decisiones sobre las opciones de tratamiento para el paciente.
La impresión 3D ya se está utilizando para fabricar prótesis para amputados o guías personalizadas para cirugías, sin embargo, esto es sólo el principio de su uso potencial en la medicina y se espera que dentro de unos años veamos más usos de esta tecnología a medida que se popularice y sea accesible para todos. Un ejemplo sería el uso de órganos impresos en 3D para trasplantes, así como la creación de prótesis personalizadas en función de las necesidades de cada paciente.
El uso de la realidad virtual en medicina está aumentando, pero todavía no está muy extendido. La realidad virtual puede utilizarse para la formación y la educación, ya que permite a los médicos practicar procedimientos antes de realizarlos en pacientes reales, pero también para la terapia y el tratamiento del dolor. Por ejemplo, para tratar el trastorno de estrés postraumático (TEPT) y otros problemas de salud mental porque permite a los pacientes enfrentarse a sus miedos en un entorno seguro.
Los algoritmos de aprendizaje automático, o machine learning, ayudan a los médicos a determinar qué tratamientos funcionarán para un paciente específico utilizando datos sobre pacientes anteriores con condiciones similares o para predecir acontecimientos futuros basándose en eventos pasados. El machine learning también ha tenido mucho que ver con el crecimiento del uso de los software de reconocimiento de voz para hospitales, ya que el uso de modelos de aprendizaje automático ha sido clave para elevar la tasa de acierto en la transcripción de audio a texto de estos sistemas.
La cirugía robótica consiste en operar a un paciente con un brazo robótico en lugar de con manos humanas. El robot puede realizar cirugías complejas, como la extirpación de tumores o la reparación de válvulas cardíacas, con muy poco riesgo de dañar el tejido circundante o los nervios, algo que es difícil de hacer incluso para un cirujano experimentado con las manos. La cirugía robótica también permite a los cirujanos operar más de un órgano a la vez, lo que aumenta en gran medida el número de procedimientos que pueden realizar cada día y reduce su fatiga con el tiempo.
La nanotecnología es una rama de la ingeniería que se ocupa del diseño y la fabricación de máquinas microscópicas a escala nanométrica. Un ejemplo de nanotecnología en medicina es el uso de nanopartículas para administrar fármacos directamente a las células cancerosas u otros tejidos enfermos sin dañar las células normales.
Blockchain puede utilizarse para almacenar de forma segura la información de los pacientes sin comprometer su privacidad o integridad. Esto es posible porque proporciona un sistema de libro de contabilidad digital seguro en el que los datos pueden almacenarse de forma segura sin que ninguna de las partes implicadas pueda editarlos o eliminarlos. Esto lo hace ideal para almacenar datos sensibles de los pacientes.
Su aportación también fomenta el uso de la telemedicina como forma de atención médica. Esta herramienta puede facilitar el acceso y calidad de los pacientes de distintas formas, tal y como te explicamos en el artículo que dejamos en el enlace.
La inteligencia artificial se ha convertido en una parte importante de la medicina moderna y se utiliza para predecir enfermedades y hacer recomendaciones de tratamiento, personalizar la atención médica y automatizar muchas tareas rutinarias. Muchos estudios han descubierto que los algoritmos pueden superar a los médicos en ciertas tareas, como la identificación de la neumonía en las radiografías de tórax o la predicción de qué pacientes tienen un alto riesgo de sepsis -una complicación potencialmente mortal causada por una infección generalizada- después de la cirugía. Gran parte de los casos de uso tienen que ver con el uso de la inteligencia artificial en radiología.
La edición del genoma implica el uso de la tecnología CRISPR para realizar cambios precisos en las secuencias de ADN de las células vivas, incluidos los embriones humanos y las células madre.
La radiología es una de las áreas de la medicina que más ha evolucionado en cuanto al uso de tecnología médica. Desde los potentes equipos de radiodiagnóstico utilizados para obtener las imágenes, hasta los visores o el uso de los sistemas de reconocimiento de voz para el dictado de los informes de radiología. Además, en los últimos años están surgiendo multitud de algoritmos basados en inteligencia artificial y machine learning para ayudar a los radiólogos en el análisis de las imágenes.
Uno de los mayores avances en el campo de la anatomía patológica es la patología digital. Se trata de una nueva tecnología que permite a los médicos ver las muestras de tejido en una pantalla de ordenador, en lugar de a través de un microscopio. Esto les permite ver las células y los tejidos con mayor resolución y obtener más información sobre ellos. Los médicos también pueden utilizar esta tecnología para tomar fotografías de tumores y otras anomalías, que pueden guardarse para futuras consultas o compartirse con otros médicos que estén tratando al paciente. Por otro lado, los sistemas de reconocimiento de voz para el dictado de informes de anatomía patológica son cada vez más usados ya que permiten emitir el informe mientras se analiza la muestra, sin necesidad de apartar la vista ni de usar las manos.
El ámbito de la cirugía se está beneficiando desde hace unos años de los nuevos desarrollos de tecnología médica. Desde el surgimiento de nuevos procedimientos, como la tomografía computarizada, hasta la fabricación de guías en directo y a medida mediante impresión 3D, la planificación y navegación de la intervención mediante realidad virtual, el registro de insumos mediante reconocimiento de voz, o el uso de robots para llevar a cabo determinadas cirugías mínimamente invasivas que anteriormente no se podían llevar a cabo.
Uno de los avances tecnológicos más importantes en oncología es el desarrollo de software de inteligencia artificial ya que ayuda a los médicos a analizar los datos de los pacientes y a tomar decisiones de tratamiento. También se utiliza para ayudar a identificar las células cancerosas y determinar qué fármacos serán más eficaces contra ellas. Por otro lado, también se están produciendo numerosos avances en el campo de los fármacos oncológicos y las diferentes formas de tratamiento.