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Cómo la IA y el aprendizaje automático están haciendo que el sector sanitario esté más centrado en el pacientepor@jonstojanmedia
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Cómo la IA y el aprendizaje automático están haciendo que el sector sanitario esté más centrado en el paciente

por Jon Stojan Media6m2024/10/16
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Jinesh Kumar Chinnathambi promueve la atención médica centrada en el paciente con IA/ML, soluciones en la nube y análisis de datos, mejorando la calidad y la eficiencia de la atención.
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Jinesh Kumar Chinnathambi , arquitecto de soluciones en una importante compañía de seguros de salud, está utilizando su experiencia real en los campos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) para hacer que el sector de la salud esté más centrado en el paciente y mejorar la atención al paciente.


Las personas que buscan una carrera en TI en el ámbito de la atención médica suelen estar motivadas por la aspiración de tener un impacto significativo en la vida de las personas. Para Jinesh, la mejor manera de lograrlo en 2024 es utilizar las capacidades de resolución de problemas de la tecnología para mejorar y optimizar la industria de la atención médica.


Como él mismo afirma, "el panorama de la atención sanitaria en constante cambio, con avances como los registros médicos electrónicos (EHR), la telemedicina, la inteligencia artificial y el análisis predictivo que transforman la atención al paciente, presenta desafíos y oportunidades de innovación fascinantes. Brinda la satisfacción de saber que el trabajo en este campo contribuye directamente a mejorar la calidad, la accesibilidad y la eficacia de la atención al paciente, haciendo que, en última instancia, la atención sanitaria esté más centrada en el paciente".


La combinación de las innovaciones y tecnologías en esta TI de atención médica, como diagnósticos impulsados por IA, análisis predictivos y planes de tratamiento personalizados, con las habilidades sociales requeridas en los roles de atención médica, incluida la resolución de problemas, el pensamiento analítico, la comunicación y la comprensión de las operaciones de atención médica, ha demostrado ser increíblemente beneficiosa tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud.

Presentamos a Jinesh Kumar Chinnathambi


La educación de Jinesh Kumar Chinnathambi comenzó con una licenciatura en ingeniería informática, que le proporcionó una base sólida para su trabajo en TI de atención médica. Durante sus estudios, Jinesh se centró en temas relacionados con la tecnología y la atención médica, incluidas bases de datos, análisis de datos y sistemas de atención médica. Después de graduarse, adquirió experiencia práctica en TI a través de puestos de nivel inicial y puestos tecnológicos en la industria de la atención médica.


Se especializó aún más en TI para el cuidado de la salud a través de certificaciones ofrecidas por AHIP (America's Health Insurance Plan) y se ha mantenido actualizado sobre las nuevas regulaciones de atención médica, las tecnologías emergentes y las mejores prácticas de la industria para mantenerse a la vanguardia. Establecer contactos con profesionales, asistir a conferencias de la industria y mantenerse al día con las publicaciones de TI para el cuidado de la salud le han proporcionado información valiosa y lo han ayudado a alcanzar el éxito en su carrera. Como él mismo dice: "El camino hacia la TI para el cuidado de la salud implica una combinación de educación, experiencia práctica, aprendizaje continuo y dedicación para mejorar la prestación de servicios de atención médica a través de la tecnología".


Jinesh ha publicado numerosas publicaciones y trabajos de investigación académica, incluido el bien recibido " Predicción eficaz de la recurrencia del cáncer mediante análisis de datos sanitarios con aprendizaje automático e inteligencia artificial ," " Aprovechar el análisis de datos con inteligencia artificial para detectar y cerrar brechas en la atención médica , " Aprovechar el análisis de datos y la inteligencia artificial en la atención sanitaria ," y " Ampliación del uso de big data en el análisis de la atención sanitaria mediante la migración a la nube y Snowflake .”


Su amplia gama de certificaciones profesionales y logros importantes demuestran su experiencia en un campo altamente competitivo. Es el único de los aproximadamente 100.000 empleados de Elevance Health que posee cuatro certificaciones de AWS, incluidas AWS Certified DevOps Professional, AWS Certified Solutions Architect Associate, AWS Certified Developer Associate y AWS Certified SysOps Administrator Associate.


También posee una certificación Sun Certified Java Professional (SCJP) y múltiples certificaciones de America's Health Insurance Plans (AHIP), incluidas Fundamentals of Healthcare Parts A y B y Basics of Managed Care Part A. Además de todo esto, Jinesh ha sido reconocido con un premio Sun Certified Java Professional (SCJP) en 2024. Premio de reconocimiento mundial por sus notables logros en la industria de la salud y de TI.


En agosto de 2024, también ganó el premio Cloud Innovator of the Year en los Business Innovation Awards 2024 en la categoría de atención médica/tecnología de la información. Este premio reconoce los logros sobresalientes en innovación en la nube. Además de ser premiado por su trabajo, Jinesh también fue nombrado juez del concurso Premios Globee® al liderazgo en 2024, lo que significa un reconocimiento formal a su compromiso y contribuciones significativas en su campo, y recibió un reconocimiento por su papel como juez en el Evento de hackathon de Virginia Tech College .

El papel de la IA, el aprendizaje automático, el análisis de datos, los almacenes de datos y la migración a la nube en la TI sanitaria

Uno de los principales beneficios de implementar avances tecnológicos como IA y ML en la TI de atención médica es cómo se pueden utilizar para analizar grandes cantidades de datos de atención médica, predecir con precisión los resultados de los pacientes y mejorar los planes de tratamiento.


Un momento decisivo en la carrera de Jinesh en el campo de las TI se produjo con la llegada de la computación en la nube, que transformó todo el panorama tecnológico. Fue en ese momento, al borde de un cambio tecnológico tan monumental, cuando Jinesh se dio cuenta de lo beneficiosos que podían ser esos sistemas para el trabajo que estaba realizando.


“Antes del auge de la computación en la nube, las empresas debían establecer, gestionar y mantener sus propias y costosas infraestructuras de TI”, recuerda Jinesh. “Empresas como Amazon, Google y Microsoft comenzaron a ofrecer plataformas que permitían el acceso a bases de datos, servidores, software y análisis a través de Internet. Esto condujo a una reducción sustancial del coste y la complejidad de las operaciones de TI, aceleró la innovación y ofreció la flexibilidad para escalar los recursos según fuera necesario. Permitió a las empresas concentrarse más en sus operaciones principales y, al mismo tiempo, aprovechar la tecnología de vanguardia. Además, la computación en la nube allanó el camino para una multitud de otros avances tecnológicos que se observan hoy en día, como el análisis de big data y la inteligencia artificial, en los que estoy trabajando actualmente. Se trata de un hito que ha redefinido las posibilidades de la TI y continúa dando forma al futuro de la tecnología”.


Todo esto funciona en conjunto con la dedicación de las personas en el campo de la salud para crear un enfoque más centrado en el paciente, brindando atención personalizada y oportuna con una velocidad y precisión revolucionarias.

Estudios y aplicaciones del mundo real

Al implementar estos avances tecnológicos en su sistema de TI de atención médica establecido, Jinesh pudo desarrollar con éxito productos de análisis predictivo para mejorar la atención al paciente. Su trabajo incluso le permitió identificar los signos y la probabilidad de recurrencia del cáncer mucho antes de lo que se creía posible, todo gracias al análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.


Al configurar modelos de IA para que funcionen sin problemas en la nube, Jinesh ha contribuido a acelerar los diagnósticos predictivos, mejorar los planes de tratamiento, automatizar las tareas administrativas y mejorar la atención al paciente. Los diseños estratégicos y la experiencia técnica de los arquitectos de soluciones son una parte vital para dar forma al futuro de los sistemas de atención médica basados en la nube y habilitados con IA.


El impacto de estos proyectos ha mejorado los resultados de los pacientes, reducido los costos, mejorado la eficiencia y ayudado a brindar una atención más personalizada que nunca. Jinesh ha trabajado incansablemente para guiar y desarrollar soluciones tecnológicas y de herramientas que mejoren la adopción y la gestión del linaje de datos mediante la colaboración con socios tecnológicos para crear una estrategia de operación de datos basada en la nube.


Supervisó un marco integral de migración a la nube y gobernanza de datos en Elevance Health, asegurando la alineación con los objetivos comerciales y los requisitos regulatorios de HIPAA, y también estableció un consejo de datos de ejecutivos sénior en toda la empresa para facilitar la colaboración eficiente en iniciativas de datos.


Además, durante su tiempo en Elevance, trabajó en estrecha colaboración con el equipo de tecnología e infraestructura empresarial para explorar una solución de almacenamiento en la nube. Jinesh dirigió la implementación de un marco de migración de datos, que incluía investigación de problemas, procesos de resolución, análisis de la causa raíz, generación de informes, clasificaciones y estándares de datos, y validación y controles de calidad de datos. También desarrolló un marco de gobernanza de datos para alinearse con los objetivos comerciales y los requisitos regulatorios de HIPAA, que respaldaron la implementación de microservicios monolíticos para varios casos de uso.


Investigó y recomendó los tamaños de almacén de Snowflake adecuados después de realizar varias pruebas de concepto, lo que dio como resultado un rendimiento óptimo para las consultas de middleware y redujo los costos anuales en un 30%. Un estudio estimó los ahorros de costos nacionales En Estados Unidos, el costo de la atención médica desde el diagnóstico temprano puede llegar a ser de 26 mil millones de dólares por año.

El futuro de la tecnología sanitaria

La visión de Jinesh para el futuro de la tecnología sanitaria está llena de promesas, mejoras continuas y el potencial de crear un sistema de atención sanitaria más centrado en el paciente que beneficie a todos.


Tiene previsto trabajar en la convergencia de la atención sanitaria y la tecnología para mejorar la atención al paciente mediante la introducción de soluciones nuevas y avanzadas y el desarrollo y la gestión de registros sanitarios electrónicos (EHR), intercambios de información sanitaria, servicios de telemedicina y otras iniciativas para mejorar la coordinación y la accesibilidad de la atención sanitaria, lo que en última instancia beneficiará a las comunidades locales. Esto contribuirá a la detección temprana de enfermedades, el seguimiento eficaz, la reducción de los errores médicos y una mejor comunicación entre los proveedores de atención sanitaria y los pacientes.