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MIÉRCOLES 18 SEPTIEMBRE 2019
DOCTORA ALIZA
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
Algunos
programas artificiales han logrado ejecutar altos niveles de desempeño antes
trabajados solo por profesionales expertos. Es por lo que actualmente la
inteligencia artificial se encuentra en aplicaciones tan diversas tales como:
Reconocimiento
de voz
Diagnóstico
médico
Resolución
de problemas, entre otros.
Las
computadoras pueden ser entrenadas para uso médico. Estas tienen la capacidad
de realizar tareas específicas al procesar grandes cantidades de data y
reconocer patrones en los datos.
Predicciones
precisas en la medicina
El
aprendizaje automático, machine learning, es una parte fundamental de la
inteligencia artificial. El aprendizaje, sin ningún tipo de supervisión,
requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas; mientras
que el aprendizaje, con supervisión adecuada, implica la clasificación y las
regresiones numéricas. La intención del aprendizaje automático es permitir que
dispositivos aprendan por sí mismos utilizando los datos proporcionados y hacer
predicciones precisas. Es un método de entrenamiento de algoritmos para que
puedan aprender a tomar decisiones. La capacitación en aprendizaje automático
implica proporcionar una gran cantidad de datos al algoritmo y permitirle
aprender más sobre la información procesada.
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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