Por
En
0

Big Data e Inteligencia Artificial: desarrollo y evolución de la medicina

Heart photo created by creativeart - www.freepik.com

Big Data e Inteligencia Artificial: desarrollo y evolución de la medicina

Los algoritmos de Inteligencia Artificial en muchos casos requieren de grandes volúmenes de información de suficiente calidad y representatividad para lograr avances significativos en la medicina. REVAI es la plataforma que garantiza la correcta recolección de datos, de forma segura y anónima, integrando a institutos y organizaciones de la salud.

La medicina, presenta problemas y desafíos complejos a ser resueltos por los profesionales de la salud cada vez que atienden a un paciente. El diagnóstico de una patología, en muchos casos, depende de sutilezas en hallazgos semiológicos, sintomatología o características propias del paciente cuya detección, combinación y correlación son complejas de establecer y requieren de años de estudio y experiencia. Sin embargo, existen correlaciones que únicamente pueden detectarse examinando una enorme cantidad y diversidad de casos, los cuales normalmente exceden la experiencia acumulada de un profesional o incluso de paneles enteros de ellos. Aquí es donde entran los algoritmos de Inteligencia Artificial, como herramienta para extender las capacidades analíticas del ser humano.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial, en particular los que utilizan técnicas de Machine Learning, son aquellos que a partir de ejemplos etiquetados (ejemplos que tienen denominado una clase o etiqueta a la cual pertenecen, tales como “paciente sano”, “enfermedad tipo 1”, “enfermedad tipo 2”, etc) encuentran patrones en los mismos con lo cual aprenden a discernir entre los distintos casos que se le presentan. Existe una gran variedad de técnicas cuyos algoritmos, dependiendo el problema a resolver (o a aprender), pueden dar mejor o peor resultado de acuerdo a la calidad de los datos que se tienen y a qué tan distinguible es una etiqueta o clase de las demás. La precisión con la que estos algoritmos trabajen dependerá en gran medida de la cantidad, calidad, y separación de los datos con los que serán entrenados; los cuales no solo deben ser suficientes para lograr una buena precisión en los modelos, sino también ser representativos de la realidad que se desea modelar.

Por todo lo expuesto, es clara la necesidad de recolectar grandes cantidades de datos, que posean buena calidad y diversidad, de forma de lograr representar la naturaleza de las patologías y describirlas en su totalidad, con el objetivo último de que estos algoritmos sean capaces de establecer las relaciones entre las características de los casos y de los pacientes, cuyo volumen excede las capacidades humanas. Solo así, será posible determinar o mejorar el diagnóstico de ciertas patologías, y brindar tratamientos adecuados con el fin de elevar la calidad de vida del paciente. A pesar de esta clara necesidad, la mayoría de los institutos y establecimientos médicos no cuentan con el software necesario para la correcta recolección de datos. A su vez, estos se encuentran aislados, sin la posibilidad de compartir la información y generar un conjunto de datos lo suficientemente representativo de la realidad.

REVAI es la herramienta que permite solucionar esta problemática. Esta plataforma plantea un diseño que integra las distintas especialidades de forma de crear un perfil de la salud del paciente a partir de su historia clínica digital, su interacción con la aplicación móvil y la interconexión con dispositivos de seguimiento de salud (wearables). De esta forma se puede modelar la realidad del paciente, en conjunto con millones de otros más. Todos estos perfiles sumados a técnicas avanzadas de Machine Learning, permiten estudiar patologías y casos específicos para los que no se tiene un diagnóstico diferencial preciso, generando una invaluable fuente de investigación, conocimiento y desarrollo de la medicina. A su vez, en combinación con técnicas de visión artificial y realidad aumentada, es posible desarrollar sistemas de apoyo a las decisiones para técnicos y médicos. Esto les permite descartar rápidamente los casos de personas sanas, o detectar signos y síntomas de riesgo a analizar en personas con posibles patologías, potenciando sus capacidades por medio de ayudas visuales, alertas y consejos que acompañen los estudios y datos que se ingresan a la plataforma.

La tecnología y la innovación se encuentran disponibles para el desarrollo y evolución de la medicina. REVAI, es la herramienta que las pondrá a disposición de los profesionales de la salud, pacientes e investigadores.

Gabriel Caffaratti – Data Scientist @ REVAI

Notas relacionadas

Deja una Respuesta