10 Aplicaciones del aprendizaje automático en la atención médica

machine learning applications in healthcare

 

La Inteligencia Artificial y específicamente el aumento de las aplicaciones de Aprendizaje Automático en el sector de la Salud están dando grandes esperanzas a la raza humana para lograr mayores capacidades para diagnosticar y tratar enfermedades. Una de las industrias líderes en la actualidad que está siendo revolucionada por el aprendizaje automático es, sin duda, la industria de la salud.


En este artículo, hemos reunido nuestra lista de diez casos de uso de la máquina de aprendizaje en el cuidado de la salud que se están utilizando o desarrollando actualmente.

Así que, vamos a saltar directamente.

1-Imágenes y diagnósticos médicos mejorados

Identificar y diagnosticar enfermedades y otros problemas médicos es uno de los muchos retos de la salud a los que se está aplicando el aprendizaje automático.

IBM Watson Genomics, una empresa conjunta entre IBM Watson Health y Quest Diagnostics, busca integrar la computación cognitiva con la secuenciación genómica de tumores para ayudar a avanzar en la medicina de precisión.

Los resultados recientes publicados en The Journal of the American Medical Association (JAMA) mostraron cómo los algoritmos de aprendizaje automático también tenían una alta sensibilidad para detectar la retinopatía diabética y el edema macular en fotografías del fondo de retina.

Se espera que la investigación adicional pueda continuar para mostrar cuán factible sería esta tecnología para la adopción clínica generalizada, así como en qué medida podría mejorar los resultados de la asistencia médica para los pacientes.

2-Comprensión de los datos médicos

Con los dispositivos de la Internet de las Cosas (IoT) centrados en la asistencia sanitaria, como el Fitbit, el número de formas de recopilar grandes cantidades de datos médicos a partir de fuentes anónimas va en aumento.

El aprendizaje automático está ayudando a dar sentido a todos esos datos.

Por ejemplo, hay aplicaciones y servicios disponibles que ayudan a recopilar datos para ayudar en la investigación de ciertas condiciones como la enfermedad de Parkinson o el síndrome de Asperger al recopilar datos de los usuarios a lo largo del tiempo utilizando el aprendizaje automático para el reconocimiento facial.

A continuación, las aplicaciones realizan un seguimiento del estado de un usuario y recopilan sus datos con regularidad con la esperanza de que sirva de ayuda para estudios posteriores.

3-Descubrimiento y desarrollo de fármacos

Desde la secuenciación de la próxima generación hasta las aplicaciones en medicina de precisión, el aprendizaje automático tiene varios papeles que desempeñar en el descubrimiento y desarrollo de fármacos, tanto ahora como en el futuro.

El cribado inicial de las drogas en la fase inicial y las pruebas preliminares podrían utilizar sistemas de aprendizaje automático, al igual que los métodos utilizados para predecir la tasa de éxito de las drogas cuando se tiene en cuenta una plétora de factores biológicos.

El aprendizaje no supervisado también se está utilizando dentro de la medicina de precisión para comprender mejor los mecanismos de la enfermedad y, por lo tanto, las mejores rutas de tratamiento para estas enfermedades.

Tanto el MIT como Microsoft tienen proyectos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar nuestra comprensión y tratamiento de enfermedades y esfuerzos similares centrados en el cáncer y la leucemia también están en curso.

4-Cirugía Robótica

En cuanto a las aplicaciones de aprendizaje automático en el ámbito de la atención sanitaria, se trata, con mucho, del sondeo más futurista; sin embargo, la cirugía robótica no es nada nuevo y las tecnologías de aprendizaje automático parecen añadir algo a lo que ya es posible con el uso de robots para procedimientos quirúrgicos.

Los beneficios de reemplazar a los cirujanos humanos por robots incluyen la posibilidad de operar en espacios más estrechos, con detalles más finos, y la reducción drástica de las posibilidades de que se presenten desafíos de origen humano, como el temblor de las manos.

El aprendizaje automático dentro de la cirugía robótica se centra principalmente en la visión artificial y se utiliza para medir distancias con un grado mucho mayor de precisión o para identificar partes u órganos específicos dentro del cuerpo.

5-Automatización

Los sistemas de aprendizaje automático dentro de los cirujanos robóticos son una de las formas en las que la automatización podría integrarse en los sistemas sanitarios del futuro.

Con otras industrias que adoptan rápidamente sistemas y equipos autónomos, la atención médica seguramente no se quedará atrás.

Utilizando técnicas como la máquina y el aprendizaje profundo, los cirujanos robóticos podrían finalmente automatizarse por completo y eliminar a los seres humanos de los procedimientos quirúrgicos.

Sin embargo, los cirujanos humanos pueden tener algunas cosas que decir antes de que eso suceda.

La automatización también puede integrarse de otras maneras en las soluciones de asistencia sanitaria para el aprendizaje de máquinas. Las bombas de insulina son sólo una de las muchas tecnologías médicas que pueden adoptar sistemas automatizados para eliminar su intrusión en la vida del paciente.

6-Tratamientos de radiación

Comprender y ser capaz de detectar las diferencias en los tejidos y células sanos y cancerosos es la clave para luego construir los planes de tratamiento más apropiados.

Esto es especialmente cierto para los tratamientos de radiación como la radioterapia, donde el riesgo de dañar las células sanas es particularmente alto.

Los expertos predicen que los radiólogos y sus departamentos se verán muy diferentes si el uso de algoritmos de aprendizaje automático resulta fructífero y tanto DeepMind como UCLH están trabajando actualmente en aplicaciones de aprendizaje automático que buscarán tanto aumentar la precisión de la planificación de la terapia como mejorar el proceso de segmentación de la radioterapia y procedimientos similares.

7-Creación de registros electrónicos inteligentes

Con los enormes volúmenes de datos médicos y sanitarios disponibles en la actualidad, la implementación de registros sanitarios electrónicos inteligentes se ha convertido en algo esencial. Esto, sin embargo, crea aún más desafíos para aquellos que ya trabajan en la industria.

Los proyectos de aprendizaje automático constituyen un porcentaje significativo de los esfuerzos destinados a ayudar en la creación de estos registros inteligentes con tecnologías de reconocimiento de escritura a mano y APIs de visión de MATLAB y Google a la vanguardia de estos desarrollos.

Otras aplicaciones de aprendizaje automático en la creación de registros electrónicos inteligentes implican el uso de registros con inteligencia artificial incorporada o aprendizaje automático para ayudar a mantener los registros médicos, interpretar las condiciones de salud y sugerir planes de tratamiento.

8-Optimización Ensayos clínicos

Ha habido varios llamamientos para que las tecnologías de aprendizaje automático se involucren más estrechamente en los ensayos de investigación clínica, ya que podrían proporcionar varios beneficios, incluida la identificación de grupos de candidatos ideales basados en factores como la genética.

Esto a su vez, se argumenta, haría que los ensayos de investigación clínica no sólo fueran más pequeños en tamaño y, por lo tanto, más rápidos y eficientes, sino también mucho menos costosos tanto en términos financieros como con respecto a los recursos clínicos.

El uso del aprendizaje automático durante estos ensayos también podría ser de gran beneficio para aquellas organizaciones e institutos que se someten a dichos ensayos con respecto a la seguridad y accesibilidad de sus sujetos y datos.

9-Personalización del tratamiento

Los medicamentos y tratamientos personalizados han sido discutidos y debatidos durante muchos años, sin embargo, con los avances tecnológicos en los dispositivos de salud, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, tales tratamientos podrían algún día estar disponibles.

Como se ha mencionado anteriormente, las tecnologías de aprendizaje automático pueden utilizarse para interpretar los grandes volúmenes de datos de pacientes recogidos por la IoT y los dispositivos sanitarios y, a continuación, utilizar estas interpretaciones para predecir las condiciones o sugerir tratamientos.

Con la adopción generalizada de la IA y el aprendizaje automático y la creciente prevalencia de los dispositivos médicos de recopilación de datos, estas soluciones están siendo investigadas actualmente por actores de la industria como IBM y pronto podrían ser habituales en las instituciones e instalaciones sanitarias.

10-Predicción de brotes

La capacidad del aprendizaje automático y de la inteligencia artificial para interpretar los datos y utilizarlos para predecir resultados futuros también se está utilizando en otros campos de la atención sanitaria que podrían beneficiar a toda la humanidad.

En un ejemplo, se utilizaron redes neuronales junto con máquinas vectoriales de apoyo para ayudar a predecir los brotes de malaria en el estado indio de Maharashtra. El proyecto tomó en cuenta las precipitaciones, la temperatura, los casos reportados y otros detalles para generar sus predicciones.

Dado que el cambio climático amenaza sobre todo a quienes viven en zonas susceptibles a la malaria y otras enfermedades similares, los avances tecnológicos que permiten predecir con precisión dónde se producirán los brotes podrían salvar vidas en un futuro no muy lejano.

10 Aplicaciones del aprendizaje automático en la atención médica was last modified: marzo 30th, 2020 by Rick Spencer