'La
Inteligencia Artificial (IA) puede prevenir enfermedades cardiovasculares, la
primera causa de morbimortalidad y gasto sanitario, según diversos estudios que
se presentan en el III Congreso de eSalud, que se celebra en el Hospital de La
Princesa (Madrid), organizado por la Asociación de Investigadores en eSalud AIES y la
agencia de comunicación COM Salud,
con Boehringer Ingelheim como
patrocinador principal. Una de
las iniciativas, que se está llevando a cabo en la Unidad de
Imagen Cardíaca del Servicio de Cardiología del
Hospital La Princesa, es el análisis de 250.000 electrocardiogramas, con 75
millones de datos, a partir de un sistema de Philips, para identificar nuevos
signos que preceden a algunas enfermedades
cardiacas.
El
objetivo de este trabajo es hacer medicina predictiva. “Esperamos identificar
nuevos signos que preceden a algunas enfermedades cardiacas
concretas”,
detalla. En concreto, se espera poder
predecir
riesgos postquirúrgicos asociados a cardiopatías específicas, cuantificar el
riesgo de fragilidad asociado con las comorbilidades habituales de los pacientes
ancianos y predecir los precursores de la fibrilación
auricular.
“La
Inteligencia Artificial está facilitando la toma de decisiones del médico”,
según explica el doctor Miguel
Ángel Salinero, subdirector General de Investigación Sanitaria de la Consejería
de Sanidad de la Comunidad de Madrid. A su juicio, “está contribuyendo poco a
poco a mejorar la forma de trabajar de los médicos. Cuando renovamos los equipos
de diagnóstico por imagen ya incluyen avances basados en inteligencia
artificial, que agilizan y optimizan el trabajo de los profesionales”. También
se empieza a utilizar en la investigación mediante análisis con redes neuronales
de datos masivos en enfermedades concretas y así descubrir aspectos que se
escapan a la observación humana.
Una de estas enfermedades es la diabetes tipo 2, una de las causas
principales de enfermedades cardiovasculares, que suele presentar signos previos
en lo que se conoce como prediabetes. El doctor Salinero participa en una
investigación poblacional con algoritmos de datos en la Comunidad de Madrid para
estudiar el rendimiento diagnóstico de la escala de riesgo FINDRISC e
identificar la diabetes mellitus (DM) tipo 2 oculta o no diagnosticada,
prediabetes y Síndrome Metabólico en población adulta sin DM
conocida.
Por su parte, el doctor Enrique Soler, director médico de Atención
Primaria participa en un estudio del Departamento de Salud Valencia La Fe, con
una población de 300.000 personas, para conocer si la diabetes mellitus tipo 2
está bien controlada, con la ayuda de sistemas de procesamiento de grandes
cantidades de datos (Big Data).
Inteligencia
Artificial y Big Data, dos pilares de la sanidad
actual
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. La información médica crece a gran velocidad, lo que requiere que
aparezcan nuevos sistemas tecnológicos que permitan a los profesionales y
gestores sanitarios aprovechar todos los datos que se generan. Un ejemplo de
éxito en este sentido es el proyecto Savana, fundado por el doctor Ignacio
Hernández Medrano, neurólogo del Hospital Ramón y Cajal, que imparte una
conferencia magistral en el III Congreso Nacional de eSalud este
miércoles.
La tecnología
desarrollada por Savana acerca la inteligencia artificial a la práctica médica.
Su sistema utiliza el lenguaje computacional y el Big Data para convertir las
historias clínicas de los pacientes, escritas en su mayoría en lenguaje natural,
a datos y códigos con el fin de que puedan ayudar a los médicos a tomar mejores
decisiones. Los datos obtenidos se conocen como biomarcadores, “unos valores
cuantitativos que se relacionan directamente con algún proceso que está
sucediendo en el cuerpo humano, ya sea fisiológico o patológico. Además permiten
detectar estos cambios producidos por la enfermedad o los tratamientos en sus
etapas más tempranas, antes incluso de que sean perceptibles por el ojo humano”,
destaca el doctor Hernández Medrano.
Con el motor de
búsqueda de Savana, los médicos pueden acceder a datos comunes obtenidos de los
pacientes, de forma anonimizada, para guiarse a la hora de tomar decisiones en
tiempo real basadas en las mejores prácticas o incluso predecir sucesos
clínicos. “Ofrecen al profesional información adicional a la que ellos mismos
pueden extraer con la observación directa de las imágenes”, subraya.'
Fuente: Nota de prensa de la organización del Congreso Nacional de eSalud de AIES/COM Salud de 28/111/2018 recbidia en APISCAM
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