Columna VALID
La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en nuestras vidas al transformar industrias enteras, y la salud no es una excepción. Desde el diagnóstico hasta el tratamiento, la IA está redefiniendo la forma en que entendemos y abordamos las enfermedades. Una de las áreas donde su impacto es más palpable es en el control de calidad.
Fausto Hernández Montiel
En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una mera promesa tecnológica para convertirse en un motor de transformación en diversos sectores. Una de sus aplicaciones más destacadas ha sido en el control de calidad, donde está redefiniendo los procesos industriales al introducir precisión, eficiencia y mejoras constantes en la producción. Este avance no solo está optimizando la calidad de los productos, sino también reduciendo costos y tiempos de producción.
A nivel histórico, el control de calidad en las líneas de producción dependía de la inspección visual manual o de instrumentos rudimentarios que, si bien eran efectivos, tenían un margen de error considerable. Los factores humanos, como el cansancio o la percepción limitada, afectaban el resultado final. La IA, en cambio, ofrece una solución automatizada, precisa y escalable para la detección de fallos, minimizando la intervención humana y, por ende, el error.
Aprendizaje automático
Las principales tecnologías de IA aplicadas en control de calidad incluyen el aprendizaje automático (machine learning), visión por computadora y análisis predictivo. Estas herramientas permiten que las máquinas «aprendan» a identificar patrones anormales y a realizar ajustes en tiempo real. Según un informe de McKinsey & Company, las empresas que implementan IA en sus procesos de control de calidad pueden reducir los defectos en la producción hasta en un 90 por ciento.
En la industria farmacéutica, donde la precisión es fundamental en muchos de sus procesos, la IA también ha demostrado su valor. Empresas globales como Pfizer han adoptado soluciones basadas en IA para garantizar que los medicamentos cumplan con los estándares de calidad antes de ser distribuidos. Estos sistemas permiten detectar irregularidades en la composición química de los productos a una velocidad y precisión que superan cualquier método tradicional .
Aliado invaluable
El sector sanitario se caracteriza por su complejidad y la gran cantidad de datos que genera. La IA, con su capacidad para procesar grandes volúmenes de información y encontrar patrones, se convierte en un aliado invaluable para garantizar la calidad en todos los niveles.
Al analizar imágenes médicas como radiografías, tomografías y resonancias magnéticas, los algoritmos de IA pueden detectar anomalías con una precisión superior a la de los humanos, lo que permite un diagnóstico más temprano y certero.
De hecho, un estudio publicado en Nature (2018) demostró que una red neuronal profunda superó a radiólogos en la detección de cáncer de pulmón en tomografías computarizadas.
Efectos secundarios
Así, la IA agiliza el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos al simular interacciones moleculares y predecir su eficacia y seguridad. Esto reduce de manera significativa el tiempo y los costos asociados a la investigación farmacéutica.
Gracias a la IA, es posible analizar los datos genómicos de cada paciente y, de esa manera, diseñar tratamientos personalizados que maximicen su eficacia y minimicen los efectos secundarios.
Los sistemas de visión artificial basados en IA pueden detectar defectos en las tabletas y cápsulas con una precisión del 99%, lo que garantiza la seguridad de los medicamentos que llegan al mercado.
Datos entrenados
Si bien la IA ofrece grandes promesas, también plantea desafíos y dilemas éticos, que no se pueden pasar por alto.
Como sabemos, los algoritmos de IA aprenden de los datos con los que son entrenados. Si estos datos están sesgados, los resultados también lo estarán, lo que puede perpetuar desigualdades y discriminaciones.
Nuevas herramientas
Empero, la IA requiere grandes cantidades de datos personales para funcionar. Es fundamental garantizar la protección de estos datos y evitar su uso indebido. En este marco, cabría preguntarnos algo: en caso de error, ¿quién es responsable? ¿El desarrollador del algoritmo, el médico que lo utiliza o el hospital?
La IA está transformando el control de calidad, permitiendo a las empresas reducir errores, mejorar la eficiencia y tomar decisiones más informadas. Aunque todavía existen desafíos en su adopción, los beneficios a largo plazo son innegables. Las empresas que ya han adoptado estas tecnologías están viendo mejoras significativas en sus procesos de producción y en la calidad de sus productos. Con el tiempo, es probable que la IA se convierta en una herramienta esencial en la industria, impulsando una nueva era de precisión y eficiencia.
Calidad de la atención médica
En suma, la IA está revolucionando el sector de la salud, ofreciendo nuevas herramientas para mejorar la calidad de la atención médica. Sin embargo, es fundamental abordar los desafíos y dilemas éticos que plantea su implementación. Al hacerlo, podremos aprovechar todo su potencial y construir un futuro más saludable para todos.
RECUADRO
Beneficios tangibles de la IA en control de calidad
Los beneficios de aplicar IA en el control de calidad no se limitan a la reducción de errores. Entre los más destacados se incluyen:
1. Reducción de costos: al automatizar la detección de fallos, las empresas pueden reducir los gastos asociados con la producción de productos defectuosos y su posterior corrección. Según un estudio de PwC, las empresas que adoptan IA en sus procesos de manufactura pueden reducir sus costos operativos en un 20% .
2. Aumento de la eficiencia: la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a las empresas detectar problemas mucho antes de que afecten de manera significativa a la producción. Esta detección temprana es clave para evitar costosos paros de producción.
3. Mejora en la toma de decisiones: la IA no solo detecta problemas, sino que también proporciona recomendaciones basadas en datos históricos para mejorar los procesos. Esto genera un ciclo de mejora continua en la producción.
4. Escalabilidad: las soluciones de IA pueden adaptarse fácilmente a diferentes tipos de producción y volúmenes, lo que las convierte en una herramienta ideal tanto para pequeñas empresas como para grandes corporaciones.
___________________________
Referencias:
- Food & Drug Administration (FDA, 2021). Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Development.
- Gartner Group. AI Adoption: Challenges and Opportunities.
- IDC Consulting. Worldwide Spending on AI to Reach $500 Billion by 2024.
- McKinsey & Company. Artificial Intelligence: Implications for Business and Society.
- Nature Magazine (2018). Deep learning outperforms radiologists in detecting lung cancer on CT scans.
- Pfizer Inc. Leveraging AI for Quality Control in Pharmaceuticals.
- PwC Consulting. Industry 4.0: How AI is Changing Manufacturing.