{"id":14275,"date":"2019-02-28T09:56:06","date_gmt":"2019-02-28T15:56:06","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14275"},"modified":"2019-02-28T09:56:06","modified_gmt":"2019-02-28T15:56:06","slug":"como-estan-transformando-la-atencion-medica-el-big-data-y-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/como-estan-transformando-la-atencion-medica-el-big-data-y-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo est\u00e1n transformando la atenci\u00f3n m\u00e9dica el Big Data y la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Publicamos art\u00edculo de opini\u00f3n de Daniel Cu\u00e9llar, vicepresidente de Latinoam\u00e9rica para MSI (Mobile Services & IoT) sobre el uso de Big Data e Inteligencia Artificial en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n

Por: Daniel Cu\u00e9llar, vicepresidente de Latinoam\u00e9rica para MSI (Mobile Services & IoT)<\/strong><\/p>\n

La combinaci\u00f3n del big data y la Inteligencia Artificial (IA) es poderosa y est\u00e1 demostrando ser un factor de cambio para muchas industrias. Sin embargo, ha tenido un impacto relativamente peque\u00f1o en el sector de la salud, donde los datos en cuesti\u00f3n son particularmente confidenciales y existen controles estrictos sobre su uso.<\/p>\n

Suponiendo que existen controles y medidas de seguridad adecuadas, aqu\u00ed hay una gran oportunidad: un\u00a0<\/span>art\u00edculo reciente de Fortune\u00a0<\/span>estima que alrededor del 30% de la producci\u00f3n de datos del mundo est\u00e1 relacionada con la salud. Esto incluye desde pruebas de laboratorio, im\u00e1genes m\u00e9dicas, perfiles gen\u00e9ticos, biopsias l\u00edquidas y electrocardiogramas hasta datos de reclamaciones de seguros, ensayos cl\u00ednicos, prescripciones e investigaci\u00f3n acad\u00e9mica. Esta informaci\u00f3n se ha recopilado durante a\u00f1os, pero es solo ahora que existe la tecnolog\u00eda para hacer un buen uso de ella.<\/p>\n

Esto se ha observado en los niveles m\u00e1s altos; por ejemplo, en un discurso reciente, la primera ministra del Reino Unido, Theresa May, exhort\u00f3 al Servicio Nacional de Salud y a las compa\u00f1\u00edas de tecnolog\u00eda a utilizar la IA como una “nueva arma” en la investigaci\u00f3n, y dice que quiere ver algoritmos inform\u00e1ticos revisando los registros m\u00e9dicos de los pacientes, los datos gen\u00e9ticos y h\u00e1bitos de estilo de vida para detectar el c\u00e1ncer antes y permitir que sea tratado.<\/p>\n

Esa es una ambici\u00f3n para el futuro, pero ya hay ejemplos de big data e IA que trabajan juntos para incrementar la eficiencia y, lo que es m\u00e1s importante, mejorar los resultados en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n

El valor de los datos
\n<\/strong><\/p>\n

Un uso pr\u00e1ctico de los datos de salud es simplificar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y llevarlos al mercado, y la empresa de biotecnolog\u00eda con sede en California,\u00a0<\/span>Amgen<\/a>, est\u00e1 aprovechando al m\u00e1ximo esta oportunidad.<\/p>\n

Una de las bases de datos de salud m\u00e1s valiosas del mundo se origin\u00f3 en Islandia, cuyo aislamiento geogr\u00e1fico lo convierte en un tema f\u00e9rtil para la investigaci\u00f3n gen\u00e9tica. En la d\u00e9cada de 1990, el gobierno supervis\u00f3 la recopilaci\u00f3n de las secuencias gen\u00e9ticas de 160,000 ciudadanos islandeses, junto con sus registros m\u00e9dicos y geneal\u00f3gicos.<\/p>\n

En 2012, Amgen compr\u00f3 la compa\u00f1\u00eda que estaba a cargo de almacenar y analizar esos datos, y la compra ha transformado su proceso de investigaci\u00f3n y desarrollo. Anteriormente, solo el 15% de las mol\u00e9culas candidatas de Amgen se hab\u00edan validado frente a dianas gen\u00e9ticas espec\u00edficas. Despu\u00e9s de la compra, Amgen comenz\u00f3 a evaluar todos sus candidatos farmacol\u00f3gicos en comparaci\u00f3n con la base de datos islandesa y hoy en d\u00eda, tres cuartas partes de su canalizaci\u00f3n se basa en informaci\u00f3n gen\u00e9tica obtenida en gran parte de esa base de datos.<\/p>\n

Beneficios individuales
\n<\/strong><\/p>\n

A nivel individual, los tel\u00e9fonos inteligentes y otros dispositivos conectados est\u00e1n cambiando la relaci\u00f3n entre los pacientes y sus datos de salud, y les permiten mejorar su salud personal en el proceso. Por ejemplo, Apple est\u00e1 trabajando con la\u00a0<\/span>Universidad de Stanford en California en un estudio en curso para explorar si los dispositivos port\u00e1tiles pueden detectar enfermedades card\u00edacas graves al identificar ritmos card\u00edacos irregulares.<\/p>\n

De manera similar, las plataformas digitales de prevenci\u00f3n y tratamiento de la diabetes, como\u00a0<\/span>Virta y Omada Health, conectan a los usuarios con comunidades de apoyo y asesores de salud que pueden monitorear de forma remota factores como el peso, el az\u00facar en la sangre, la dieta y la ingesta de medicamentos.<\/p>\n

Otro ejemplo es el\u00a0<\/span>sensor ingerible creado por Proteus Digital Health, que ayuda a los pacientes (y si lo desean, a sus m\u00e9dicos y miembros de la familia) a realizar un seguimiento de si est\u00e1n tomando sus medicamentos o no. Esto no es s\u00f3lo un truco; Alentar a las personas a tomar los medicamentos en el momento adecuado no solo les ayuda a recuperarse, sino que tambi\u00e9n significa un ahorro en medicamentos caros.<\/p>\n

Recuperaci\u00f3n de enfermedades del coraz\u00f3n
\n<\/strong><\/p>\n

En una escala mayor,\u00a0<\/span>un estudio publicado en el Journal of American Heart Association por investigadores de la Universidad de Yale revela c\u00f3mo el big data puede ayudar a predecir las posibilidades de un paciente de sobrevivir a un ataque card\u00edaco.<\/p>\n

Los m\u00e9dicos analizaron los datos de salud de m\u00e1s de 40.000 pacientes. Usando una t\u00e9cnica estad\u00edstica de aprendizaje autom\u00e1tico (una forma de IA), comenzaron a predecir la condici\u00f3n de los pacientes un a\u00f1o despu\u00e9s del ataque card\u00edaco. Tambi\u00e9n utilizaron el an\u00e1lisis de grupo para clasificar a los pacientes en cuatro categor\u00edas distintas seg\u00fan sus respuestas a los tratamientos m\u00e1s comunes.<\/p>\n

Posteriormente, los investigadores utilizaron sus hallazgos para desarrollar una herramienta predictiva en l\u00ednea que puede integrarse con los registros electr\u00f3nicos de salud en los sistemas de salud. A largo plazo, su objetivo es utilizar el an\u00e1lisis para brindar atenci\u00f3n personalizada a las v\u00edctimas de ataques card\u00edacos.<\/p>\n

An\u00e1lisis ocular<\/strong><\/p>\n

La tecnolog\u00eda de IA tambi\u00e9n se puede aplicar a los datos a nivel individual. Por ejemplo, en abril,\u00a0<\/span>la Administraci\u00f3n de Drogas y Alimentos de EE. UU. Autoriz\u00f3 la comercializaci\u00f3n del primer dispositivo m\u00e9dico para utilizar la IA para detectar enfermedades oculares.<\/p>\n

La enfermedad en cuesti\u00f3n es la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, que ocurre cuando los altos niveles de az\u00facar en la sangre causan da\u00f1os en los vasos sangu\u00edneos de la retina. Es la principal causa de discapacidad visual y ceguera entre los adultos.<\/p>\n

El dispositivo, IDx-DR, es un programa de software que utiliza un algoritmo de IA para analizar las im\u00e1genes del ojo tomadas con una c\u00e1mara retiniana. Un m\u00e9dico carga las im\u00e1genes digitales de las retinas del paciente a un servidor en la nube, y el software devuelve un resultado positivo o negativo. Si es positivo, se recomienda a los pacientes que vean a un especialista en atenci\u00f3n ocular para una evaluaci\u00f3n adicional y un posible tratamiento.<\/p>\n

IDx-DR es el primer dispositivo autorizado para la comercializaci\u00f3n que proporciona una decisi\u00f3n de selecci\u00f3n sin la necesidad de que un m\u00e9dico interprete la imagen o los resultados tambi\u00e9n. Esto significa que los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica que normalmente no participan en el cuidado de los ojos pueden usarlo.<\/p>\n

El futuro de la salud
\n<\/strong><\/p>\n

Es tentador concluir que, a medida que los conjuntos de datos crecen, las computadoras se vuelven m\u00e1s r\u00e1pidas y los algoritmos se vuelven m\u00e1s inteligentes, la IA eventualmente eliminar\u00e1 la necesidad de m\u00e9dicos humanos por completo. Al igual que con la mayor\u00eda de las predicciones del futuro tecnol\u00f3gico, es poco probable que esto ocurra: el juicio y la habilidad humanos siempre estar\u00e1n en el centro de la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Sin embargo, la IA est\u00e1 destinada a desempe\u00f1ar un papel cada vez m\u00e1s importante para maximizar la eficiencia y la eficacia de esa atenci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n

Fuente: BI-SPAIN<\/strong><\/p>\n

Adaptaci\u00f3n de art\u00edculo original:\u00a0https:\/\/www.gemalto.com\/review\/Pages\/How-big-data-and-AI-are-transforming-healthcare.aspx<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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