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Healthio acoge la presentación de distintas soluciones basadas en Inteligencia Artificial

Fuente: www.diariomedico.com Fuente: www.diariomedico.com

MedLab Media Group (MMG) ha presentado en 'Healthio', la feria internacional de innovación en salud que se está celebrando en Barcelona, el buscador inteligente DeepAIMed, una solución basada en IBM Watson&Cloud Platform capaz de entender bases de datos de textos médicos. “Nuestro objetivo”, ha afirmado Oleg Vorontsov, CEO de MMG, “es llevar el conocimiento médico a todos los rincones del mundo”.

Vorontsov ha subrayado que el problema al que se enfrenta la inteligencia artificial es la fiabilidad de los datos y su estructuración. Según asegura, el buscador “no ganará a Google en cuanto a cantidad, pero sí en la relevancia de los datos”. Y es que, a su juicio, el 80 por ciento de la labor que se desarrolla en la inteligencia artificial consiste en depurar la información.

En este sentido, el CEO de MMG ha subrayado que este es uno de los aspectos más destacados del buscador. “Aprende cada día. Igual que ninguna persona desea ser mediocre, DeepAIMed tampoco”.


Calidad de los datos
Vorontsov ha presentado esta innovación durante el panel de expertos 'Interoperabilidad, Big Data e Inteligencia Artificial'. Junto a él, Javier de Oca, de Iomed, ha explicado que “faltan datos de calidad y en el formato adecuado y estructurado”. Su producto (Iomed) emplea el procesamiento del lenguaje natural para transformar las historias clínicas en formato interoperable.

Por su parte, Carlos Paladella, de Elsevier, ha reconocido el potencial de los datos en salud que “crecen exponencialmente” gracias a los wearables y otros dispositivos. “Sin embargo”, ha lamentado, “solo el 14 por ciento de los desarrollos científicos llega a los médicos y hasta 17 años más tarde”.

En su opinión, para que la inteligencia artificial sea un éxito en salud debe ser una combinación de la práctica basada en la evidencia y de la evidencia basada en la práctica.

Ricard Gavaldà, de Amalfi Analytics, ha coincidido en este aspecto. A su juicio, las guías clínicas aportan buena evidencia a la inteligencia artificial aplicable a una población amplia, “pero con poca resolución”. Este experto considera más efectivo combinar esta información con los datos empleados rutinariamente en la gestión sanitaria.


Ensayos clínicos
Tal y como ha explicado Eider Sánchez, de Naru, esto mismo sucede en los ensayos clínicos. Ha presentado 'STEP', un proyecto de inteligencia artificial que analiza datos de pacientes oncológicos para predecir su evolución. Según ha afirmado, los oncólogos bareman beneficio y daño a la hora de elegir un tratamiento. “En este contexto”, ha continuado, “es frecuente que surjan complicaciones para el paciente y que estas sean distintas en cada uno de ellos”.

Sánchez ha puesto sobre la mesa el hecho de que los criterios de inclusión en los ensayos clínicos son muy concretos y se ha preguntado qué pasa con los pacientes que no encajan. La representante de Naru ha indicado que “es necesario tener una menor incertidumbre y para ello se requiere más información de estos pacientes y esto es posible con herramientas de inteligencia artificial”.

 

Fuente: www.diariomedico.com

 



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