INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Cómo una empresa de inteligencia artificial brinda atención médica a millones de residentes rurales chinos

La prestación de servicios de salud a poblaciones muy dispersas puede ser un desafío. La IA puede ayudar cuando no hay suficientes profesionales médicos.

La población de China se distribuye en 3,7 millones de millas cuadradas de tierra, con 793 millones de residentes urbanos y 590 residentes rurales en 2016.

Para 2010, 93% de la población rural Hay seguro médico, pero aún insiste en brindar medicina rural y servicios médicos oportunos para las zonas rurales. Aquí es donde la analítica puede entrar en juego.

«Queremos aprovechar las técnicas de análisis, inteligencia artificial y aprendizaje profundo y utilizarlas para comprender mejor las diferentes afecciones médicas, cómo diagnosticarlas y cómo tratarlas», dijo Kuan Chen, inferiruna empresa china de inteligencia artificial y aprendizaje profundo centrada en el diagnóstico por imágenes médicas.

La analítica, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo entran en juego al analizar imágenes médicas e informes de diferentes condiciones patológicas, para luego proponer diferentes modalidades de tratamiento y fuentes e intervenciones médicas basadas en patrones comunes recopilados a partir de estudios de miles de pacientes en ciudades del Hospital de China. «Estos modelos utilizan el aprendizaje profundo para ‘aprender’ de los datos y mejorar continuamente sus capacidades de diagnóstico», dijo Chen.

La primera enfermedad a la que se enfrentó Chen fue el cáncer de pulmón, y el software pudo localizar nódulos ocultos o difíciles de detectar en los pulmones que podrían resultar cancerosos.

La tarea actual es proporcionar herramientas de diagnóstico e intervención médica similares para el accidente cerebrovascular, lo que es especialmente útil en áreas rurales donde los médicos calificados son escasos.

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«Al estudiar el estado del accidente cerebrovascular de un paciente, el análisis puede determinar cuál es el mejor programa de tratamiento y con qué agresividad se debe tratar el accidente cerebrovascular», dijo Chen. En resumen, la IA y el análisis se convierten en un segundo par de ojos para los radiólogos a través del cual pueden verificar sus diagnósticos.

¿Qué tan importante es esto?

«En muchas áreas rurales de China, no hay radiólogos capacitados que puedan ayudar a los pacientes con accidente cerebrovascular», dijo Chen. «En otras partes del mundo, como EE. UU., los radiólogos ganan un promedio de 375.000 dólares al año, por lo que es muy caro».

Chen dijo que los comentarios que ha recibido de los hospitales son que los radiólogos y médicos más jóvenes dependen en gran medida de la IA, mientras que los médicos mayores prefieren usarla como una segunda opinión, para cotejarse a sí mismos.

«De un golpe, quieres responder a la situación lo más rápido posible», dijo Chen. «En el proceso estándar, puede tomar de 30 a 35 segundos generar un informe sobre la condición para que se pueda determinar el tratamiento. Con nuestra herramienta, ese tiempo se reduce a menos de tres segundos».

El uso de aprendizaje profundo y análisis ampliado también ha ampliado el alcance del diagnóstico, lo que puede conducir a mejores resultados.

«En un caso que no sea un accidente cerebrovascular que involucre el diagnóstico y tratamiento de un área de fractura y degeneración ósea, el enfoque estándar es tratar el área afectada en sí», dijo Chen. «A través del análisis y la inteligencia artificial, el sistema puede enfocarse en diferentes áreas del cuerpo alejadas del problema para ver si esas otras áreas están afectando la condición. Si es un problema lejos de la fractura en sí, el análisis nos permite tratar la causa de la enfermedad, mientras que no son solo síntomas».

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A medida que se desarrollan las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, aquí hay algunas mejores prácticas que los hospitales y las clínicas pueden adoptar:

Implemente herramientas donde más se necesita ayuda

Si hay una escasez crítica de médicos en una región determinada, el análisis y la inteligencia artificial pueden ayudar en situaciones como la intervención y el tratamiento de accidentes cerebrovasculares, y las posibilidades de éxito de los pacientes mejorarán.

Usa la herramienta para entrenar

Los radiólogos y los médicos deben acumular conocimientos y experiencia antes de poder convertirse en especialistas en diagnóstico. Las herramientas de análisis y aprendizaje profundo pueden ayudar en el proceso de capacitación, ya que los usuarios pueden comparar sus propios hallazgos con lo que el sistema ha encontrado en numerosos escenarios.

Aprende a esperar lo inesperado

Puede pensar que tratará una enfermedad y eventualmente otra. La fractura que mencionó Chen, donde el sistema encontró problemas causales en diferentes áreas del cuerpo, es un excelente ejemplo. Esta es la razón por la cual los médicos deben mantener una mente abierta.

Nunca olvide que la inteligencia artificial y las herramientas de aprendizaje profundo aún están en desarrollo

El hecho de que un sistema use inteligencia artificial, aprendizaje profundo y análisis no significa que siempre sea correcto. Los médicos deben usar estos sistemas como asistentes, no como autoridades indiscutibles, porque hay áreas en las que las máquinas no pueden reemplazar el pensamiento y el razonamiento humanos.

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