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Las inteligencias artificiales diagnostican mejor que los médicos

Un estudio de la Universidad de Indiana ha venido a demostrar lo que ya se suponía: que las inteligencias artificiales (IA) pueden pensar igual que un médico, pero más rápido y procesando más información.

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Científicos de la Universidad de Indiana han demostrado que los sistemas de Inteligencia Artificial (IA), aplicados al campo de la salud, pueden mejorar notablemente la calidad de la atención médica que reciben los pacientes, así como reducir el coste para el sistema sanitario.



En concreto, la aplicación de las mismas tecnologías que se usan para el reconocimiento de voz y de detección de fraude (principalmente algoritmos de aprendizaje automático) al terreno sanitario podría reducir los costes y mejorar los resultados de los tratamientos médicos en casi un 50%.


El funcionamiento es muy sencillo: los sistemas de IA simulan numerosos modelos, caminos y escenarios futuros de tratamientos y planifican la terapia de acuerdo al que más probabilidades tiene de funcionar; aunque si falla, el sistema automáticamente se replantea el tratamiento en base a la nueva información disponible. En otras palabras, puede "pensar como un médico", de acuerdo con la investigación de esta universidad.


La nueva investigación en la Universidad de Indiana no es específica de una enfermedad, como sí lo son los experimentos que está llevando a cabo IBM con Watson, sino que hablan en general del poder de la IA para cualquier diagnóstico o trastorno, simplemente procesando la información pertinente.


La investigación fue realizada por el profesor de informática Kris Hauser y el estudiante de doctorado C. Casey Bennett. Los investigadores utilizaron 500 pacientes seleccionados al azar para las simulaciones por ordenador.


Los dos investigadores tuvieron acceso a los datos clínicos, datos demográficos y otra información de 6.700 pacientes atendidos por el Instituto de Investigación Centerstone, un proveedor de atención comunitaria de salud mental sin ánimo de lucro. Del 60% al 70% de los pacientes tenían diagnósticos de depresión clínica, pero también había trastornos físicos crónicos como la diabetes, la hipertensión y enfermedad cardiovascular, que fueron utilizados en las simulaciones.


Utilizando datos reales de pacientes, los investigadores compararon el rendimiento médico actual y evolución de los pacientes cuando la toma de decisiones depende de modelos informáticos., los cuales ganaron esta peculiar batalla con una mejora de pacientes de entre el 30% y el 35% superior al modus operandi tradicional.


Muy importante en la investigación fue también el tema de la sostenibilidad económica. Así, los investigadores establecieron que el coste de diagnosticar y tratar a un paciente con las técnicas informáticas fue de 189 dólares, frente a los 497 dólares que cuesta hacerlo de la manera habitual.

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