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La inteligencia artificial multiplica el potencial de la medicina de precisión

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La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología del futuro para convertirse en una tendencia que ya aporta importantes beneficios a muchas áreas de la medicina. La combinación del Big Data, el machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo), permiten el desarrollo de sistemas revolucionarios para mejorar la medicina de precisión y beneficiar a médicos, pacientes y a la industria farmacéutica.

Entre las nuevas posibilidades que los algoritmos de inteligencia artificial permiten ejecutar con la ayuda de las nuevas tecnologías de procesamiento de datos se encuentran la de recopilar y analizar de forma automática historiales clínicos de los pacientes; obtener información clínica útil de las imágenes médicas o agilizar el proceso de investigación y desarrollo de un fármaco.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA FACILITAR LA TOMA DE DECISIONES MÉDICAS

En este contexto surgen iniciativas como el proyecto Harmony, que utiliza el Big Data para dibujar un mapa europeo de los tumores hematológicos. La idea de este proyecto  es crear una plataforma de gestión de datos que ayude a dar respuesta  a  los problemas más importantes de las enfermedades hematológicas, crear mecanismos para facilitar la toma de decisiones de los médicos y mejorar los tratamientos de los pacientes que sufren este tipo de patología.

Por su parte, la inteligencia artificial se está convirtiendo en un aliado de los profesionales sanitarios a la hora de procesar imágenes médicas, con iniciativas como la puesta en marcha por Quibim, que busca desarrollar algoritmos para conformar automáticamente la microestructura ósea vertebral de pacientes con osteoporosis. De esta forma, el radiólogo podrá acceder a información cuantitativa que le ayude a evaluar con mayor precisión los tratamientos médicos y agilizar el seguimiento de los pacientes.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA REDUCIR LOS ERRORES MÉDICOS

El potencial de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud no sólo mejora el diagnóstico de muchas patologías, sino que también facilita la reducción de los errores médicos.

De esta forma, investigaciones españolas como la que llevan a cabo científicos del Instituto de Física Corpuscular de la Universidad de Valencia, y de la Universidad Politécnica de Valencia, tratan de elaborar un sistema de redes neuronales y algoritmos predictivos con el fin de diagnosticar con precisión el cáncer de mama y reducir el número de falsos positivos. Al minimizar las falsas alarmas, se evitan pruebas lesivas en las mujeres y se reducen los costes clínicos de las pruebas innecesarias.

BOOM DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD

El boom de la inteligencia artificial se ha convertido así en una realidad en el día a día de muchos médicos y pacientes, facilitando la gestión de la información médica que se genera y haciendo posible una medicina más precisa y personalizada en el abordaje de diversas patologías.

El III Congreso Nacional de eSalud contará con una sesión para debatir sobre casos reales de inteligencia artificial aplicada a la salud, y con otra mesa donde se abordará el potencial de esta tecnología para la medicina de precisión. El Congreso #eSalud18 se celebrará los días 27 y 28 de noviembre en el Hospital La Princesa de Madrid y las entradas pueden adquirirse en el portal web oficial del evento.

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