Inteligencia artificial aplicada al diagnóstico y al tratamiento de las enfermedades

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Mayo 2017
Inteligencia artificial aplicada al diagnóstico y al tratamiento de las enfermedades
Por
Royal Philips

La mejora de los diagnósticos y la personalización de los tratamientos han sido dos de los retos más importantes de los sistemas de salud durante los últimos años.


Gracias a la innovación y a la investigación científica, las técnicas por imagen, los sistemas de gestión de la información o la conectividad entre pacientes y profesionales, la tecnología de la salud ha alcanzado un grado de desarrollo nunca antes visto permitiendo así un gran avance en áreas de prevención, detección temprana de enfermedades y control de las mismas.

Sin embargo, en una sociedad en la que la población envejece cada día más y la prevalencia de la cronicidad crece a ritmos acelerados, un nuevo reto se hace cada vez más patente entre quienes formamos parte de los procesos sanitarios: la posibilidad de anticiparse a las enfermedades.

En este campo, la inteligencia artificial a través del Big Data o el Machine Learning, está llamada a convertirse en la gran aliada de la prevención primaria y el cuidado de la salud durante los próximos años.

Machine Learning aplicado al diagnóstico médico

El aprendizaje automático o Machine Learning identifica patrones entre millones de datos de diferente naturaleza (Big Data) y predice comportamientos a través de algoritmos con capacidad de aprender y evolucionar basándose en su propia experiencia.

En el ámbito de la salud, los análisis predictivos generados por esta disciplina podrían colocarnos un paso por delante de determinadas enfermedades y supondrían un avance hacia un diagnóstico precoz, preciso y, sobre todo, decisivo en el desarrollo de algunas patologías.

En el caso de enfermedades neuronales como el alzhéimer, en la que sus primeros síntomas pueden empezar a producirse incluso diez años antes de que las primeras alteraciones cognitivas sean apreciables, la posibilidad de adelantarse a la aparición visible de la enfermedad juega un papel fundamental en su desarrollo.

Hasta el momento, una de las pruebas más utilizadas en la detección temprana del alzhéimer era el denominado “test del reloj”, una prueba donde el paciente dibujaba un reloj con una hora determinada y debía copiar otro ya dibujado. Esta práctica permitía a los profesionales observar e identificar síntomas de deterioro del cerebro que podían indicar la presencia de alteraciones cognitivas.

Con el objetivo de anticiparse a la enfermedad de alzhéimer y conseguir un diagnóstico más preciso, un grupo de científicos liderados por el Laboratorio para la Inteligencia Artificial y Ciencias Computacionales del Instituto de Tecnológico de Massachussets (MIT), desarrollaron un programa informático capaz de detectar estas alteraciones de manera objetiva y rigurosa.

El sistema, basado en información recopilada de cientos de pruebas anteriores, interpreta los datos de nuevos test realizados a través de un bolígrafo digital. De esta manera, aumenta la precisión de los diagnósticos pero, sobre todo, ayuda e impulsa la toma de decisiones médicas basadas en datos objetivos y fácilmente comparables.

Sin embargo, una vez diagnosticada la enfermedad, los sistemas de salud emprenden una de las etapas más importantes del Contínuum de la Salud: el tratamiento personalizado y la terapia adaptada a las necesidades de la persona.

Inteligencia artificial para el cuidado y el tratamiento de las enfermedades

Enfermedades crónicas como la diabetes, la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC), la insuficiencia cardiaca o la hipertensión arterial necesitan un control continuo y una frecuente toma de decisiones.

Los últimos sistemas de monitorización permiten al paciente mejorar el control de su estado de su salud gracias a un conocimiento constante de los indicadores más relevantes. La frecuencia cardiaca, los patrones de sueño o el ejercicio físico son algunas de las variables analizadas y, en función de la información obtenida, estas herramientas establecen patrones de comportamiento en función de la actividad de las personas. Así, los pacientes son capaces de plantear sus propios retos en base a sus características personales y comienzan a tomar decisiones en las que la tecnología les ayuda a motivarse al observar su propio progreso.

Se trata del principio de un desarrollo de herramientas aplicadas a la salud que permitirá generar predicciones de estados de salud y anticiparse a posibles recaídas de la enfermedad, con el consiguiente descenso de los reingresos hospitalarios. El objetivo es mantener a la enfermedad y a los pacientes estables durante el mayor tiempo posible, en base a datos personalizados y en tiempo real.

Convertir los datos en conocimiento no solo nos puede ayudar a mejorar la experiencia del paciente sino también a actuar desde las primeras etapas del Contínuum de la Salud. En este sentido, la inteligencia artificial nos permite analizar, interpretar y predecir futuros escenarios que ayudan a  prevenir y reducir la carga de enfermedades crónicas y su impacto en la sociedad a la vez que mejoran la salud general de la población.

Fuentes de referencia:

- Barbuzano, J. (2015), “La inteligencia artificial mejora el diagnóstico de enfermedades mentales”. El País.

- Redacción (2016), “La inteligencia artificial aplicada a tratamientos de patologías crónicas centra el 10º Congreso Europeo de Pacientes”. LaEsalud.com

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