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“Inteligencia Artificial” es un término paraguas que incluye una amplia gama de tecnologías y aplicaciones.
La Inteligencia Artificial (IA) ha sido definida de forma muy diversa a lo largo de la última década, ya que su desarrollo está revolucionando el siglo XXI, por lo que no existe una definición ampliamente aceptada.
La Comisión Europea[1] de 2018 definió la IA como un sistema que muestra un comportamiento inteligente analizando su entorno y emprendiendo acciones -con cierto grado de autonomía- para alcanzar objetivos específicos.
Por su parte, la Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020 (Estados Unidos)[2] establece que el término ”inteligencia artificial” significa que un sistema basado en máquinas puede, para un conjunto determinado de objetivos definidos por el ser humano, hacer predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales. Los sistemas de inteligencia artificial utilizan entradas basadas en la máquina y en el ser humano para
Hoy en día, la Inteligencia Artificial desempeña un papel invisible pero importante en la vida de todos, desde la alimentación de los motores de búsqueda hasta hacer realidad Alexa de Amazon, Siri de Apple o Google Home. Pero lo más importante es que desempeña un papel importante en el sistema sanitario actual, ayudando a la sociedad a acelerar el desarrollo de tratamientos que salvan vidas, mejorando y aumentando la precisión de los métodos de diagnóstico, o identificando y seleccionando a los pacientes que pueden beneficiarse de un tratamiento específico.
La adopción de la IA en sanidad es prometedora. Ayuda a simplificar la vida de los pacientes, los médicos y los gestores de los hospitales. Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar y transformar muchos aspectos de la atención al paciente y la forma en que diagnosticamos y tratamos las enfermedades. La IA ofrece varias ventajas en el ámbito de la atención sanitaria, ya que nos permite obtener una visión sin precedentes de los diagnósticos, los tratamientos y los resultados de los pacientes.
Algunos tipos de IA ya están siendo utilizados por hospitales, médicos, empresas de ciencias de la vida y pacientes. Algunos ejemplos son los siguientes:
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una de las formas más útiles de IA en la atención sanitaria. El PLN incluye aplicaciones como el reconocimiento del habla, el análisis de textos, la traducción, etc. En el ámbito sanitario se utiliza para comprender y clasificar la documentación clínica y también puede analizar las notas clínicas no estructuradas de las historias clínicas y los informes. La mayoría de las historias clínicas de los pacientes están escritas de forma no estructurada, por lo que el PNL nos ayuda a convertir la forma no estructurada en una forma estructurada para poder analizarla.
Además, la IA también está revolucionando la medicina de precisión y, con la ayuda de esta tecnología, los médicos son capaces de proporcionar el tratamiento correcto a los pacientes requeridos en el momento adecuado, teniendo una mejor selección de pacientes. El volumen de datos generados en el sector sanitario ha aumentado exponencialmente en la última década, y los sistemas sanitarios están aprovechando los nuevos métodos de IA desarrollados para procesar dicha información, cuyo potencial mejora la calidad de la atención y los resultados de los pacientes.
Algunos informes han arrojado luz sobre el desarrollo de las tecnologías de IA dentro del sector sanitario, analizando las formas de implementación de la IA, y la legislación y el marco político para obtener los beneficios que la IA puede aportar al sistema sanitario, en concreto considerando a los pacientes, los profesionales y las empresas.
Amadix
En AMADIX creemos que la IA tiene un importante papel que desempeñar en la sanidad, y en concreto, puede ayudarnos a mejorar la form en que diagnosticamos. AMADIX ha previsto el alto potencial de la Inteligencia Artificial y el Big Data para desarrollar potentes modelos de predicción diagnóstica basados en factores de riesgo (más allá de la edad) identificados a partir de las historias clínicas de los pacientes, que nos ayudarán a anticipar la aparición de la enfermedad con mayor precisión.
Las herramientas de IA (y también el procesamiento del lenguaje natural) servirán a AMADIX para anticiparse a los factores de riesgo de cáncer subyacentes ocultos con el fin de identificarlos y desarrollar modelos predictivos para incluirlos en el algoritmo de PreveCol®, además de definir nuevas poblaciones de cribado en las que la edad no sea el único criterio para ser elegible. El carácter innovador de esta propuesta se basa también en el desarrollo de un algoritmo de predicción diagnóstica basado en factores de riesgo previamente identificados por herramientas de Big Data a partir del análisis de las historias clínicas de los pacientes, y que será validado dentro del proyecto. Este algoritmo permitirá identificar a los pacientes con mayor riesgo de desarrollar cáncer, así como mejorar aún más el rendimiento diagnóstico de PreveCol®.
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