Por: Sarai Coscojuela
La tecnología cada día avanza más y el objetivo es hacernos la vida más fácil, o encontrar respuestas que antes eran más complicadas. Uno de esos puntos vitales de la tecnología se ve en el campo de la medicina, donde detectar ciertas enfermedades puede ser más complicado.
Es allí donde entra la inteligencia artificial, que, aunque está en una etapa temprana en la medicina, tiene potencial en varios campos.
En España, un proyecto en conjunto entre Sopra Steria, el Hospital San Juan de Dios de León y la Fundación San Juan de Dios (FSJD) busca apostar por la inteligencia artificial, para detectar y mejorar la predicción de enfermedades raras y de difícil diagnóstico.
La primera fase de un proyecto de investigación que fusiona la tecnología con la medicina, tiene como meta detectar la amiloidosis cardíaca, conocida mundialmente como Síndrome de corazón rígido. En el trabajo se identificaron 50 casos de fallo cardíaco, de una muestra de 16.500 pacientes.
Para llevar a cabo esta investigación, la Fundación San Juan de Dios coordinó la exportación de historias clínicas anonimizadas recogidas durante los últimos 10 años.
Posteriormente, los expertos aplicaron una serie de mejoras en los modelos analíticos y en el procesamiento de los datos, con lo cual se llevó a cabo un estudio sobre una muestra de personas con insuficiencia cardíaca.
Para su análisis y estudio, se utilizó una plataforma propia con la que se pudiera automatizar el diagnóstico y todos los procesos.
Los 50 casos que fueron detectados, serán evaluados por los médicos del Servicio de Geriatría del Hospital San Juan de Dios de León, con la meta de verificar presencia o no de dicha enfermedad en el diagnóstico actual.
Los resultados que son arrojados por el algoritmo deben ser siempre confirmados por los especialistas médicos, así las herramientas basadas en inteligencia artificial actúan como un soporte ante la toma de decisiones.
Gracias al éxito de este proceso el hospital, la fundación y Sopra Steria decidieron firmar un convenio para seguir trabajando en el desarrollo de una solución útil para poder aplicarla en la detección predictiva de otras enfermedades.
