Cómo la inteligencia artificial puede optimizar la gestión de datos médicos y la toma de decisiones clínicas
El uso generalizado de historias clínicas electrónicas en EE.UU. ha proporcionado a médicos y pacientes acceso a más datos clínicos, pero también ha creado problemas como información fragmentada, registros duplicados y campos de datos que faltan. El resultado es una falta de información que puede provocar retrasos en el tratamiento o diagnósticos erróneos. El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) para organizar los datos médicos podría mejorar la atención al paciente identificando automáticamente anomalías en radiografías y tomografías computarizadas, que actualmente realizan manualmente profesionales formados; segmentando imágenes de vasos sanguíneos e identificando diversas enfermedades a partir de imágenes de vasos tomadas durante una angiografía; analizando los historiales de los pacientes para detectar posibles problemas de interacción entre medicamentos o efectos secundarios adversos; y mejorando los índices de identificación de cánceres de ovario hasta en un 30% en comparación con los métodos manuales por sí solos, incluso cuando la presencia de tejido canceroso es pequeña o difícil de ver en exploraciones convencionales como radiografías o tomografías computarizadas."
Sección: Para garantizar que todos los pacientes reciben el mejor tratamiento, es necesario que los médicos tengan acceso a todos los datos pertinentes de los pacientes.
Para garantizar que todos los pacientes reciban el mejor tratamiento, es necesario que los médicos tengan acceso a todos los datos relevantes del paciente. Por desgracia, esto puede resultar difícil porque gran parte de la información está fragmentada y no siempre está disponible o es exacta. Además, los datos pueden estar desactualizados, tener un formato incorrecto o ser inaccesibles.
El intercambio de datos entre organizaciones sanitarias puede ayudar a garantizar que su organización tenga acceso a toda la información relevante sobre sus pacientes para poder ofrecerles una atención personalizada.
Sección: El almacenamiento de datos superpuestos, desalineados y duplicados da lugar a información fragmentada, lo que puede provocar retrasos en la prestación de la asistencia.
El almacenamiento de datos solapados, desalineados y duplicados da lugar a información fragmentada, que puede provocar retrasos en la prestación de la asistencia. Los datos fragmentados pueden deberse a la falta de un repositorio central o a prácticas deficientes de gestión de datos.
Sección: La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de mejorar la gestión de datos médicos mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas de aprendizaje automático.
La IA tiene el potencial de mejorar la gestión de los datos médicos mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas de aprendizaje automático. La tecnología puede ayudar en la toma de decisiones clínicas, el descubrimiento de fármacos, el desarrollo y las pruebas de medicamentos, así como en su aprobación.
La IA puede ayudar en la seguridad de los medicamentos mediante la identificación de eventos adversos o efectos secundarios raros que antes eran desconocidos o difíciles de detectar
Sección: Las herramientas de IA se pueden utilizar para reconocer anomalías en radiografías y tomografías computarizadas, que actualmente son realizadas manualmente por profesionales capacitados.
Las herramientas de IA pueden utilizarse para reconocer anomalías en radiografías y tomografías computarizadas, que actualmente realizan manualmente profesionales cualificados. Estas herramientas también pueden utilizarse para detectar anomalías en formas de onda de ECG y electrocardiogramas.
Se están desarrollando algoritmos de IA que segmentan imágenes de vasos sanguíneos e identifican diversas enfermedades a partir de imágenes de vasos tomadas durante una angiografía.
Sección: Los sistemas basados en IA pueden detectar anomalías en formas de onda de ECG y electrocardiogramas. También pueden utilizarse para segmentar imágenes de vasos sanguíneos e identificar diversas enfermedades a partir de las imágenes de vasos tomadas durante una angiografía.
La inteligencia artificial puede ayudar a detectar anomalías en formas de onda de ECG y electrocardiogramas. También puede utilizarse para segmentar imágenes de vasos sanguíneos e identificar diversas enfermedades a partir de imágenes de vasos tomadas durante una angiografía.
Sección: Estos sistemas pueden escanear los historiales de los pacientes y señalar posibles problemas de interacción entre medicamentos o efectos secundarios adversos basándose en casos notificados anteriormente. Esto ayudará a resolver situaciones como las que provocaron la muerte de bebés por sobredosis de warfarina en un hospital de Pensilvania a principios de año, donde no se comprobó si los médicos utilizaban la dosis adecuada para sus pacientes.
Estos sistemas pueden escanear los historiales de los pacientes y señalar posibles problemas de interacción entre fármacos o efectos secundarios adversos basándose en casos previamente notificados. Esto ayudará a resolver situaciones como las que provocaron la muerte de bebés por sobredosis de warfarina en un hospital de Pensilvania a principios de año, donde no se comprobó si los médicos utilizaban la dosis correcta para sus pacientes.
La IA también puede utilizarse para detectar problemas de dosificación y evitar errores por parte de los médicos.
Sección: Un estudio reciente ha demostrado que la IA puede ayudar a mejorar los índices de identificación de los cánceres de ovario hasta en un 30% en comparación con los métodos manuales únicamente, incluso cuando la presencia de tejido canceroso es pequeña o difícil de ver en exploraciones convencionales como radiografías o TAC.
La inteligencia artificial puede utilizarse para identificar anomalías en formas de onda de ECG y electrocardiogramas.
La inteligencia artificial puede ayudar a detectar el cáncer de ovario. Un estudio reciente ha demostrado que la IA puede ayudar a mejorar las tasas de identificación de cánceres de ovario hasta en un 30 % en comparación con los métodos manuales únicamente, incluso cuando la presencia de tejido canceroso es pequeña o difícil de ver en exploraciones convencionales como radiografías o tomografías computarizadas.
Conclusion
La IA tiene el potencial de transformar la gestión de los datos médicos reduciendo los errores y mejorando el acceso a la información. Con algoritmos de aprendizaje automático, es posible desarrollar sistemas capaces de aprender de experiencias pasadas y hacer predicciones precisas sobre acontecimientos futuros basándose en esas experiencias. Esto permitirá a los médicos tomar mejores decisiones sobre la mejor manera de tratar a sus pacientes basándose en el análisis de datos en tiempo real, en lugar de depender únicamente de la intuición o las conjeturas.