{"id":530382,"date":"2024-09-24T16:17:00","date_gmt":"2024-09-24T20:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/?p=530382"},"modified":"2024-09-25T12:28:33","modified_gmt":"2024-09-25T16:28:33","slug":"diagnostico-identificacion-de-patrones-y-consultas-instantaneas-asi-se-aplica-la-ia-en-un-hospital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/blog\/diagnostico-identificacion-de-patrones-y-consultas-instantaneas-asi-se-aplica-la-ia-en-un-hospital\/","title":{"rendered":"Diagn\u00f3stico, identificaci\u00f3n de patrones y consultas instant\u00e1neas, as\u00ed se aplica la IA en un hospital"},"content":{"rendered":"

Por Manuel Filomeno<\/span><\/p>\n

En 2018, el\u00a0Hospital Italiano de Buenos Aires\u00a0puso en marcha su programa de Inteligencia en Salud (pIASHIBA) para investigar las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial y desarrollar e integrar estas herramientas en los procesos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. El equipo est\u00e1 conformado por m\u00e9dicos, radi\u00f3logos, enfermeros, bioingenieros, ingenieros en sistemas y licenciados en inform\u00e1tica, y lleva adelante proyectos que est\u00e1n enfocados en resolver problem\u00e1ticas de diversas especialidades m\u00e9dicas.<\/span><\/p>\n

Como resultado de estas iniciativas, nacieron herramientas de inteligencia artificial tales como ArtemisIA, T-Rx y ValquirIA, entre muchas otras, una experiencia que fue compartida por Sonia Ben\u00edtez, jefa de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica del Departamento de Inform\u00e1tica, Marco Esposito, bioingeniero especialista en IA, y Ana Rusconi, ingeniera de IA en salud del Hospital Italiano de Buenos Aires quienes presentaron, los avances y logros del hospital argentino en la implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda para mejorar la atenci\u00f3n m\u00e9dica, siendo \u00e9ste un ejemplo pionero en Latinoam\u00e9rica.<\/span><\/p>\n

\u201cEl del hospital es un esfuerzo multidisciplinario que est\u00e1 siendo muy satisfactorio para nosotros, demostrando que la integraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda y los procesos m\u00e9dicos es posible y puede tener grandes beneficios, tanto como para los profesionales como para los pacientes\u201d, explica Ben\u00edtez.<\/span><\/p>\n

De acuerdo con los expertos, que brindaron una conferencia virtual para directores de hospitales, docentes de Medicina y autoridades de Cochabamba, en el marco de un <\/span>Meet Up <\/span><\/i>como antesala del Congreso Internacional de IA en Salud, organizado por la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, las aplicaciones de la inteligencia artificial en un hospital permiten, por ejemplo, el apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas, el monitoreo remoto de pacientes, el an\u00e1lisis de grandes cantidades de im\u00e1genes (tomograf\u00edas, rayos x, resonancias magn\u00e9ticas, entre otras) y la automatizaci\u00f3n de procesos de b\u00fasqueda en historias cl\u00ednicas.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201cEn la pr\u00e1ctica m\u00e9dica actual, las aplicaciones de la IA m\u00e1s utilizadas son las algor\u00edtmicas: enfoques basados \u200b\u200ben la evidencia, programados por investigadores y cl\u00ednicos. Cuando los humanos integran datos conocidos en algoritmos, los ordenadores pueden extraer informaci\u00f3n y aplicarla a un problema.\u00a0 La mejor forma de entender su uso potencial en la atenci\u00f3n m\u00e9dica es dividiendo sus aplicaciones en tres categor\u00edas: soluciones algor\u00edtmicas, tratamiento de im\u00e1genes y herramientas de apoyo a la pr\u00e1ctica m\u00e9dica\u201d, expresa Esposito.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0Por ejemplo, en el marco del pIASHIBA se desarroll\u00f3 un proyecto para la detecci\u00f3n en im\u00e1genes de la densidad mamaria (DM), que es un factor de riesgo para el c\u00e1ncer de mama. La iniciativa consiste en la implementaci\u00f3n de una red neuronal -entrenada y validada en el mismo hospital- para la categorizaci\u00f3n autom\u00e1tica de la densidad mamaria en mamograf\u00edas, \u201cde manera tal que el profesional cuente con un recurso adicional al momento de realizar el an\u00e1lisis y reporte del estudio\u201d, detalla Rusconi.<\/span><\/p>\n

Para la construcci\u00f3n de la red neuronal, llamada ArtemisIA, el equipo m\u00e9dico y el equipo t\u00e9cnico trabajaron de manera conjunta, buscando la mayor precisi\u00f3n posible en sus resultados; es decir en la categorizaci\u00f3n de la densidad mamaria correcta. En segundo t\u00e9rmino, se trat\u00f3 de incluir a la herramienta en el flujo de trabajo de los especialistas, integr\u00e1ndose a los sistemas actuales para que pase a ser una herramienta m\u00e1s para mejorar la calidad del informe.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s de esta herramienta, Ben\u00edtez, Esposito y Rusconi enumeraron otros proyectos del nosocomio, pionero en la aplicaci\u00f3n de la IA, como SonIA, un sistema integrado de informaci\u00f3n m\u00e9dica, con la capacidad de usar el procesamiento de lenguaje natural (NLP), para desambiguar las abreviaturas en las historias cl\u00ednicas, aplicar herramientas de reconocimiento autom\u00e1tico del habla y trasladarla a texto, entre otras funciones.<\/span><\/p>\n

Otras aplicaciones son LucIA, un sistema de detecci\u00f3n de anomal\u00edas del \u00e1rea de oftalmolog\u00eda que detecta cambios en las im\u00e1genes retinales de pacientes con diabetes, buscando detectar y clasificar casos de retinopat\u00eda diab\u00e9tica referible o no referible. CarpiIAn, que realiza an\u00e1lisis de im\u00e1genes de rayo X, ValquirIA, una herramienta que analiza muestras de piel en busca de se\u00f1ales de problemas dermatol\u00f3gicos y oncol\u00f3gicos, T-RX, que realiza la detecci\u00f3n automatizada de hallazgos radiol\u00f3gicos.<\/span><\/p>\n

Otro avance es el uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs, por sus siglas en ingl\u00e9s) para el an\u00e1lisis y b\u00fasqueda r\u00e1pida de historias cl\u00ednicas digitalizadas.<\/span><\/p>\n

\u201cPor ejemplo, con una sola pregunta se puede encontrar la informaci\u00f3n precisa del paciente, en lugar de tener que sacar y leer toda la historia cl\u00ednica\u201d, expresa Esposito.<\/span><\/p>\n

Desaf\u00edos y posibilidades\u00a0<\/b><\/span><\/h2>\n

Ben\u00edtez indica que la adopci\u00f3n de IA en salud presenta numerosas ventajas, pero tambi\u00e9n desaf\u00edos y dificultades. Entre los beneficios, destaca la ayuda al profesional en sus tareas diarias.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los altos costos de adquisici\u00f3n y mantenimiento de la tecnolog\u00eda son algunos de los principales desaf\u00edos. La especialista tambi\u00e9n advierte sobre la necesidad de formarse en esta disciplina y prepararse para el futuro.\u00a0<\/span><\/p>\n

El desaf\u00edo de la inform\u00e1tica en salud consiste, en primer lugar, en producir y perfeccionar algoritmos que den soporte al profesional; y, en segundo t\u00e9rmino, en acompa\u00f1arlo en su nueva funci\u00f3n de validar e incorporar estos nuevos recursos.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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