Los recientes avances en inteligencia artificial están cambiando rápidamente el mundo. Desde automóviles autónomos hasta reconocimiento de imágenes y chatbots, la inteligencia artificial y sus enfoques han transformado todas las industrias posibles. Cuando se trata de eficacia y eficiencia de estas tecnologías inteligentes, no es de extrañar que nunca hayan dejado de impresionar a la generalidad.
El aprendizaje automático basado en teoremas de predicción probablemente esté beneficiando a todas las industrias hoy en día, entonces, ¿por qué no la atención médica? Puede que no muchos lo sepan, pero el aprendizaje automático tiene varias contribuciones importantes en imágenes médicas, resonancia magnética, patología, identificación de tratamientos personalizados, modificación de medicamentos, radiología y mantenimiento de registros médicos electrónicos.
Según los informes, los errores de diagnóstico médico contribuyen a aproximadamente el 10% de las muertes. Se incluye en el ámbito de IVD (Diagnóstico médico in vitro) adquirido por los consumidores o utilizado en laboratorios para detectar infecciones, afecciones y enfermedades. Estos errores de diagnóstico pueden no ser errores humanos, sino la ineficiencia en la integración de la tecnología de la información sanitaria, la falta de un sistema de trabajo sanitario que conduce a diagnósticos inadecuados, barreras de comunicación entre investigación y desarrollo (I+D); médicos y clínicas; pacientes; cuidadores; etc.
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Aplicaciones de aprendizaje automático de vanguardia
En el campo de la atención médica, el aprendizaje automático tiene una gran oportunidad para aprovechar herramientas revolucionarias que utilizan PNL (procesamiento del lenguaje natural), reconocimiento facial, aprendizaje profundo y diagnóstico asistido por computadora para respaldar una mejor atención.
A continuación se enumeran algunas aplicaciones de diagnóstico de aprendizaje automático de IA que facilitan una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia de la investigación/ensayos clínicos y una atención médica de calidad.
La identificación de enfermedades y el diagnóstico es la vanguardia del aprendizaje automático en medicina. ML está trabajando específicamente en el área del tratamiento de enfermedades cerebrales y el cáncer más terrible. Según varios informes, ya se están probando más de 800 medicamentos y vacunas para tratar el cáncer. Y el uso de análisis predictivos para ayudar a diagnosticar y brindar tratamiento a enfermedades cerebrales tiene una gran demanda.
Con el aprendizaje profundo ha abierto las puertas a la detección temprana del cáncer. Ya que se considera como la segunda causa de muerte en todo el mundo. Afortunadamente, el software de aprendizaje profundo ha demostrado capacidades para diagnosticar con precisión en comparación con los expertos y en etapas tempranas para que se puedan tomar acciones oportunas.
Tratamiento personalizado eficaz –
Es el área de investigación más candente, donde los datos de los pacientes se combinan con análisis predictivos que ayudan a proporcionar medicamentos personalizados y tratamientos eficaces a los pacientes. El ámbito regido por los médicos necesita ayuda de conjuntos de diagnósticos más limitados. Con el fin de impulsar cambios en las decisiones de tratamiento y optimizar la selección de opciones de tratamiento. En un futuro próximo, es probable que veamos un mayor uso de aplicaciones móviles, biosensores con mediciones de salud ilimitadas y monitoreo minucioso de problemas de salud. Se espera que esto reduzca los costos de atención médica y que los pacientes cumplan estrictamente con las recetas, y también optimizará automáticamente la salud de las personas.
Los chatbots basados en IA pueden identificar patrones en los síntomas del paciente mediante la capacidad de reconocimiento de voz. Luego, según se informa, puede comparar los síntomas de los casos almacenados en su base de datos. En la retroalimentación, analiza los problemas con el usuario y brinda sugerencias y cursos de acción adecuados. Basado en las respuestas del paciente que Chatbot pregunta sobre el historial médico, los síntomas y las circunstancias del paciente, etc. Además, con el diagnóstico, Chatbots también integra los datos del paciente con dispositivos portátiles para monitorear el nivel de colesterol y la frecuencia cardíaca, etc.
Calidad de datos de imágenes cerebrales mejorada en resonancia magnética:
Las imágenes cerebrales o neuroimagen se realizan para evaluar los trastornos cerebrales y garantizar el funcionamiento adecuado. Las imágenes cerebrales ayudan a diagnosticar enfermedades cerebrales y también a mejorar la investigación relacionada con el cerebro humano. Aunque estas son sólo algunas de las muchas grandes ventajas de las imágenes cerebrales, la resonancia magnética (MRI) enfrenta enormes problemas durante el proceso. La reducción en la calidad de los datos surge cuando el paciente mueve la cabeza durante la resonancia magnética, lo que dificulta el análisis del cerebro y da como resultado un diagnóstico erróneo. Con asistencia de ML y software como FIRMM, que ayuda a monitorear datos relacionados con el cerebro en tiempo real y proporciona métricas sobre la calidad de los datos. Desarrollado bajo el sistema operativo Linux y funciona principalmente solo en plataformas Ubuntu y CentOS.
Cuando se trata de robots quirúrgicos, el robot da Vinci se ha robado el juego. Permite a los cirujanos empuñar extremidades robóticas para realizar cirugías con gran detalle y en espacios reducidos sin temblar. Aunque no todas las cirugías robóticas tienen ML infundido, ayuda a identificar la distancia entre las extremidades del robot y el cuerpo operado. Además, se ocupa del movimiento constante y el movimiento de las extremidades robóticas cuando reciben instrucciones de los controladores humanos.
Para tratar varias enfermedades raras, el aprendizaje automático se combina con un software de reconocimiento facial que ayuda en el diagnóstico clínico. A través de este software de reconocimiento facial o software de aprendizaje profundo, las fotografías del paciente se analizan con el análisis facial detrás. Y el aprendizaje profundo permite detectar fenotipos que se correlacionan con enfermedades genéticas raras.
Fuente de la imagen: quora.com
Hemos explorado varias de estas aplicaciones pioneras, aunque la lista de innovaciones ciertamente es interminable. Teníamos la intención de ofrecer un grupo sucinto de dinamismo actual basado en AI Machine Learning.
Pensamientos finales
El enfoque reactivo de la atención sanitaria se ha adaptado hoy al enfoque predictivo. Con estas tecnologías inteligentes, creemos que hay un número ilimitado de oportunidades virtuales disponibles. Con una gran cantidad de innovaciones en muchas organizaciones de atención médica en todo el país, el aprendizaje automático realmente parece un salvador que fortalece los sistemas de atención médica.
