Inteligencia artificial aplicada a la medicina

 

El término inteligencia artificial nos lleva a pensar en esos robots que vemos en series de televisión y películas. Nada podría estar más lejos de la realidad. La inteligencia artificial se sostiene en un principio basado en la inteligencia humana.  Se define que una máquina o computadora puede imitar fácilmente y ejecutar tareas humanas. Estas ejecuciones podrían ser desde las más simples hasta las más complejas.

Los objetivos de la inteligencia artificial incluyen:

El aprendizaje

El razonamiento

Y la percepción

Diagnósticos médicos | Nuevas formas de diagnosticar

Hasta el momento, el aprendizaje automático es la mejor herramienta para analizar, comprender e identificar un patrón en los datos. Una de las ideas principales detrás del aprendizaje automático es que la computadora pueda ser entrenada para automatizar tareas que serían exhaustivas o imposibles para un ser humano. La clara brecha del análisis tradicional es que el aprendizaje automático puede tomar decisiones con una intervención humana mínima.  Y junto a la interpretación de grandes volúmenes de datos ya están marcando una diferencia en la medicina para hacer diagnósticos, tratamientos y hasta predicciones médicas.

Análisis predictivos en heridas

Un desafío que enfrentan los profesionales de la salud es la alta cantidad de nuevos productos, estudios y guías actualizadas. Por ejemplo, hay actualmente sobre 3,000 productos avanzados para manejo de heridas de pacientes. Elegir el producto adecuado y tomar las mejores decisiones de tratamiento basados en las guías actualizadas dedicado es una constante preocupación. Tomemos como ejemplo un sistema con inteligencia artificial dedicado a cualquier tipo de herida o úlceras en pacientes. Mencionemos Wound Charts, un programa que puede analizar:

Todas las enfermedades del paciente

Comorbilidades

Medicamentos

Data pertinente

Puede lograr análisis predictivos

Comparar productos

Evaluar riesgos

Identificar el mejor tratamiento posible basado en data real.

Los Registros Médicos Electrónicos | EMP

La inteligencia artificial puede sintetizar datos de registros médicos electrónicos (EMR) y datos no estructurados para hacer predicciones sobre la salud del paciente. La idea detrás de sistemas inteligentes es poder predecir, con tan sólo una visita inicial, información como la siguiente:

Si el paciente

Se va a curar

Si no se va a curar

Si se necesita hacer cambios para curarlo

El tiempo que tomará la curación, entre muchas otras otras.

Análisis comparativo para un mejor resultado

En adición de predecir resultados médicos los sistemas podrán tomar decisiones sabias en cuanto al manejo. Un ejemplo sería que el sistema sugiera el tratamiento más adecuado basado en las guías médicas más recientes y por la data del paciente. Para abordar un poco más en esta última aseveración debo explicar lo siguiente. Un sistema con aprendizaje automático va a extraer data de pacientes previos, con sus respectivos tratamientos y resultados clínicos, entonces seleccionará el producto que haya tenido el mejor resultado. Un ejemplo podría ser que el medihoney gel pudiera tener mejor resultados en pacientes diabéticos, mayores de 65 años con hipertensión versus un hydrogel en pacientes no diabéticos jóvenes.

Minimizar dramáticamente errores médicos

Se podrían descubrir riesgos nunca antes relacionados en ciertos pacientes, para desarrollar heridas, luego del sistema evaluar todas sus condiciones y/o comorbilidades.  Una gran ventaja ya que los errores humanos podrían ser eliminados en su totalidad. Un profesional de la salud por ejemplo podría hacer estudios adicionales por sugerencias del sistema.

Según un estudio publicado en The BMJ, los errores médicos son la tercera causa de muerte en los Estados Unidos y más de 250,000 estadounidenses mueren cada año por errores médicos prevenibles. La carga económica de estos errores, según el Journal of Health Care Finance de Wolters Kluwer, puede aproximarse hasta $ 1 billón en “potencial humano perdido y contribuciones”. Esto nos lleva a preguntas tales como: qué tipo de papel pueden desempeñar los programas electrónicos médicos o de salud en la reducción del riesgo de error médico.

La adopción de programas electrónicos médicos o de salud se ha relacionado estadísticamente con una reducción en riesgos de errores médicos. Un estudio realizado por el Centro de Investigación de Análisis de Vida de la Universidad Carnegie Mellon indica que la adopción de programas electrónicos médicos o de salud representó “una reducción del 27% en los eventos agregados de seguridad del paciente, una disminución del 30% en los eventos negativos de medicamentos y una disminución del 25% en las complicaciones relacionadas con las pruebas, los tratamientos o procedimientos “. No podría imaginar un sistema con aprendizaje automático.

 

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