La gran cantidad de información y datos médicos que se generan en la actualidad requiere de mecanismos que permitan apoyar a los profesionales sanitarios y gestores en la toma de decisiones. En este contexto, surgen nuevos proyectos de inteligencia artificial (IA) que aprovechan el potencial del Big Data en medicina para interpretar y extraer información útil de los datos clínicos de los pacientes.
Big Data para Mejorar la prevención y el diagnóstico de enfermedades
La combinación de inteligencia artificial y Big Data en salud tendrá una importante presencia en el III Congreso Nacional de eSalud y I Congreso de #SaludsinBulos, en el que se conocerán casos reales como el proyecto P-Ictus de la compañía Indra. Esta iniciativa pretende utilizar datos almacenados en las historias clínicas digitales de los pacientes para crear algoritmos de predicción basados en modelos físicos y matemáticos, que ayudarán a generar conocimiento sobre la prevención y diagnóstico de los diferentes tipos de ictus. De esta forma, se implementarán reglas y modelos predictivos basados en la evidencia científica, dentro de una herramienta que asesorará a los médicos en la toma de decisiones.
La inteligencia artificial también se ha convertido en un aliado de los profesionales sanitarios a la hora de interpretar las imágenes médicas en campos como la electrocardiografía, donde algunas investigaciones ya han llegado a desarrollar herramientas capaces de identificar arritmias cardíacas a partir de datos de electrocardiogramas con una precisión insólita hasta el momento. El machine learning (aprendizaje automático) ha propiciado la aparición de otros muchos softwares similares en numerosas áreas de la medicina.
Inteligencia artificial como ayuda virtual a los pacientes
Los expertos en ingeniería y en medicina están de acuerdo en que la inteligencia artificial no debe sustituir nunca a los médicos. No obstante, estos sistemas sí que pueden llegar a interactuar con los pacientes, con el fin de ofrecer información útil relacionada con determinadas enfermedades.
Buen ejemplo de ello son los chatbots, que utilizan algoritmos que buscan información en guías y artículos científicos para responder de forma virtual las preguntas que realizan pacientes o familiares, ofreciendo recomendaciones o redirigiéndolos al equipo médico o a su asociación más cercana. Entre otros proyectos de este tipo, la Confederación de Afectados por Enfermedad de Crohn y Colitis Ulcerosa (ACCU), que también participará en el III Congreso Nacional de eSalud, ha presentado recientemente un asistente virtual para pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal.
Inteligencia artificial y big data como ayuda a la toma de decisiones
Las tecnologías que aplican el Big Data en medicina también ayudan a fomentar una medicina más precisa y personalizada, con el fin de lograr tratamientos más individualizados para los pacientes. Un caso que ejemplifica esta tendencia es el proyecto europeo en el que participa el grupo de investigación en Cáncer de Pulmón del Instituto de Investigación Sanitaria Puerta de Hierro de Madrid.
Se trata de una iniciativa que utiliza el Big Data en medicina para crear una plataforma que integre historias clínicas electrónicas, imágenes radiológicas o bases de datos biomédicas, para posteriormente transformar todos estos datos en información útil para la planificación de acciones y políticas que permitan ofrecer diagnósticos y tratamientos personalizados para cada individuo.
La sesión inaugural del III Congreso Nacional de eSalud mostrará algunos de estos casos reales de Big Data e inteligencia artificial aplicados a la salud. Además, durante esta sesión se presentará el Informe EHON de Big Data e IA en Salud. Por su parte, el evento contará con una sesión centrada en la eSalud y la medicina de precisión. El Congreso #eSalud18 tendrá lugar los días 27 y 28 de noviembre en el Hospital La Princesa de Madrid. Las entradas pueden adquirirse en el portal web oficial del congreso.
Fuente: La eSalud
