En los últimos años el sector salud ha presentados grandes avances tecnológicos que han ayudado a acelerar y mejorar el proceso de diagnóstico de enfermedades. La alianza conformada entre la tecnología y el humano ha generado potentes avances en el campo de la medicina. Y en este artículo se resumen algunos avances tecnológicos importantes con los que se cuenta hoy día en el sector.

La inteligencia artificial con sus beneficios y desaciertos en su implementación, es la mejor aliada actualmente. Ha causado revuelo en los diferentes sectores de la industria mejorando cada uno de ellos. Comenzando por la atención al cliente, marketing, desarrollo sostenible, agroindustria, movilidad o administración de finanzas, entre muchos más.

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Tecnologías de avanzada que revolucionaron la medicina

En el sector salud en especial es donde más se ha implementado la inteligencia artificial. Tecnologías avanzadas como el Big Data, Impresión 3D o Machine learning junto a la inteligencia artificial, están presentes para ayudar a especialistas y científicos a diagnosticar enfermedades y salvar vidas.

Como por ejemplo diagnosticar cáncer de piel precozmente. O como asistentes en cirugías apoyando y complementando a cirujanos y especialistas en operaciones de alta complejidad. Ayudan también a mejorar el proceso de servicios de emergencia.

Por ejemplo recientemente google desarrolló un algoritmo usando redes neuronales, el cual permite predecir la muerte de un paciente. Algunos otros de presentan a continuación.

Corti – Inteligencia artificial aplicado a salud

En 2016 nació Corti en Holanda, tecnología de IA de asistencia de voz usada en los servicios de emergencia en Copenhague. Es posible a través de ella, reconocer indicios de ataques cardíacos en personas que llaman a emergencia.

Reconoce palabras, detecta pistas ocultas inclusive si la persona que llama no se ha percatado que tienen un ataque al corazón. Aísla sonidos y repara sonidos de fondo que contaminan la conversación. Así transforma la voz a texto y da el alerta a los médicos de emergencia de la situación.  Su CEO explica que “la combinación entre humanos y máquinas ha demostrados ser exitosa y que el sistema busca ser una ayuda y no un reemplazo”.

Inteligencia Artificial

RadIO

RadIO es un sistema desarrollado por de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Moscú junto a la Universidad Estatal Mijaíl Lomonósov de Moscú. RadIO con Inteligencia Artificial es capaz de hacer diagnóstico precoz de cáncer de diferentes tipos.

Es una prueba o test inmuno cromatográfica que se realiza en solo 10 minutos. Permite detectar en forma visual en el suero sanguíneo, el número de antígeno prostático específico (PSA).

Este es el marcador tumoral que se encuentra en la sangre y que permite detectar cáncer de próstata de cualquier tipo que se encuentre presente, que requiera ser tratado. En especial aquel que se encuentra en las primeras fases de desarrollo.

En Moscú es de gran importancia, ya que este tipo de cáncer en varones mayores de 60 años es la enfermedad más común. Y su detección temprana reduciría las muertes por esta causa en esta población característica.

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Art Medical y la inteligencia artificial

Un sistema israelí creado con tubos de alimentación y respiración conformados con sensores inteligentes que permiten monitorear directamente a la persona ingresada. Los sensores controlan en forma permanente el reflujo gástrico, saliva y orina alertando cuando se presente una anormalidad en el paciente.

El objetivo es evitar complicaciones mientras dure el proceso de intubado, pues los datos serán trasmitidos en tiempo real. Y tanto el personal médico domo de enfermería de cuidados intensivos los tendrán disponibles en forma permanente. Así se evitarán que el paciente corra algún riesgo mayor de infección o neumonía de aspiración, mientras esté intubado.

CheXnet

Es un algoritmo de aprendizaje automático capaz de diagnosticar neumonía a partir de una radiografía de tórax con una alta precisión. The Machine Learning Group para probar el sistema utilizó un total de 112.120 imágenes de rayos X de tórax, las cuales tenían 14 diagnósticos posibles, proporcionadas por el Instituto Nacional de Salud de EEUU.

Aproximadamente en 7 días, los expertos desarrollaron el algoritmo CheXnet. Con él podían medir 10 de las 14 patologías asociadas a la neumonía. Así en un mes, cubrieron la totalidad con un grado de precisión casi perfecto, en sensibilidad y especificidad. Se diagnosticaban los casos reales y evitaba los falsos positivos.

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