Inteligencia Artificial y Salud Digital: aplicación en Centros de Salud durante la pandemia de COVID-19

Inteligencia Artificial
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La salud, al igual que otros sectores, ha venido experimentando una transformación digital asombrosa, acelerada aún más bajo el actual contexto de la pandemia por COVID-19. La miniaturización de dispositivos, el incremento en el grado de conectividad, aunado a la disminución de costos han contribuido a este fenómeno.

Este proceso venía realizándose de manera continua y gradual, pero de un día para otro cambiaron las condiciones de una forma completamente inesperada y ello obligó a las diversas instituciones a adaptarse de manera inmediata para poder dar frente a los nuevos retos impuestos por la actual pandemia.

Se describen varios ejemplos que demuestran que es posible armonizar tecnología, emprendimiento, voluntad, creatividad y liderazgo para lograr un bien común, como lo es incrementar la calidad de atención de los pacientes y brindar soluciones expeditas y acertadas aún bajo condiciones de mucha incertidumbre y exigencia, en el ámbito de la salud digital y la inteligencia artificial. Dicho reto ha sido asumido de forma exitosa por diversos centros de salud en todo el mundo, con un elevado nivel de profesionalismo, solidaridad, ética y compromiso.

Uno ejemplo de ello es el caso de la Recepción de Primeros Pacientes con Covid-19 provenientes del Crucero Diamond Princess. En este caso se aplicaron técnicas de salud digital e IA durante la pandemia para proveer equidad y garantizar el derecho universal que tienen los ciudadanos a la atención médica durante la recepción de los primeros pacientes israelíes con COVID-19 provenientes de Crucero Diamond Princess en el hospital Sheba en Tel-Aviv. Lo novedoso de la solución es que la Telemedicina fue incorporada también dentro del Hospital, y no sólo fuera del mismo. Se habilitaron carpas en área separada para los pacientes con Covid-19 no tan enfermos, y para los pacientes con Covid-19 en estado crítico, se habilitó una unidad de terapia intensiva subterránea, a fin de reducir al mínimo la exposición del personal sanitario y de otros pacientes que estuvieran siendo atendidos en el hospital. Se utilizaron monitores para el seguimiento del estado de los pacientes, servicios de videoconferencia remota, para la comunicación con ellos, robots y equipos telecomandados con detectores digitales de rayos x que se colocaron debajo de la cama del paciente para hacer seguimiento de su condición. Todas estas acciones fueron lideradas por Galia Barkai, Directora de Telemedicina del Hospital.

Para los pacientes sin COVID-19, pero con necesidades de atención continua, como es el caso de pacientes con enfermedades crónicas, o con cáncer, se habilitó un servicio de Teleconsulta, mediante una plataforma denominada Datos (figura 2).

Fig. 2. Datos, plataforma para la prestación de servicios de Teleconsulta. https://www.datos-health.com/

Fig. 2. Datos, plataforma para la prestación de servicios de Teleconsulta. https://www.datos-health.com/

El siguiente ejemplo a destacar se refiere a Visión Artificial en Imágenes Radiológicas. Los médicos se enfrentan a un volumen creciente de imágenes e información que no son capaces de procesar para tener la mejor actuación sobre el paciente. El volumen supera la capacidad de atención, lo que ocasiona la entrega resultados de radiografías de pacientes con sospecha de alguna enfermedad respiratoria en diversos Centros de Atención Primaria a lo largo de toda Latinoamérica sin un informe emitido por el Radiólogo, y estas terminan siendo revisadas por el médico tratante sin la formación adecuada para su correcta lectura.

Ante esto, la siguiente pregunta que surge es ¿qué papel juega la Inteligencia Artificial para los Radiólogos?

Se considera que esta debe proveer asistencia virtual al radiólogo, para facilitar la identificación de signos patológicos sugestivos de enfermedades, pero siempre contando con la participación del radiólogo para que sea este quien realice el diagnóstico. De esta manera, se logran los siguientes beneficios: más eficiencia, más eficacia, reducción de “Burnout” Médico

Un tercer ejemplo es de la Plataforma Toraxia de Inteligencia Artificial Federada Latinoamericana. Es una plataforma de personalización de Asistentes Virtuales para el análisis de Imágenes Radiológicas basados en Inteligencia Artificial. La mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial son entrenados con bases de datos de imágenes provenientes de Estados Unidos, Asia y de Europa.

En Chile, por ejemplo, la plataforma ha dado apoyo al sistema de referencia de pacientes con sospecha de COVID-19 de los Hospitales Talagante, Peñaflor y el servicio de alta resolución (SAR) de Talagante, en la detección de signos patológicos asociados a enfermedades respiratorias, incluyendo neumonía por COVID (ver figura 3)

Fig. 3. Plataforma Toraxia de personalización de Asistentes Virtuales para el análisis de Imágenes Radiológicas basados en Inteligencia Artificial. https://toraxia.com/

Fig. 3. Plataforma Toraxia de personalización de Asistentes Virtuales para el análisis de Imágenes Radiológicas basados en Inteligencia Artificial. https://toraxia.com/

En la Universidad Internacional de Valencia estamos comprometidos con la actualización y vanguardia de nuestro portfolio y nuestros títulos. Por ello, ofertamos un Máster Oficial Online en Inteligencia Artificial y un Máster Oficial Online de Ingeniería Biomédica, formación necesaria para dar respuesta a la transformación digital del sector salud.

En ambos programas, procuramos adaptar nuestro contenido al contexto real e incorporar los últimos avances. Por ese motivo, además del contenido teórico y prácticas, se estudian casos de actualidad como estos.

Todo ello, además, adaptado a una metodología 100% online para que los perfiles profesionales o investigadores puedan seguir formándose y seguir avanzando sin renunciar o condicionar su carrera profesional.

Liliana Gavidia Ceballos.
Profesora del Máster de Ingeniería Biomédica

Pedro Gomis
Profesor del Máster de Ingeniería Biomédica

Juan Francisco Gómez
Director del Máster de Ingeniería Biomédica

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