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“El 97,25% de las organizaciones sanitarias está invirtiendo en IA”

DIARIOFARMA  |    12.12.2022 - 12:40

“El centro de actividad clínica va a dejar de ser el médico y va a pasar a ser el paciente, que puede estar en cualquier lugar. Se consigue un diagnóstico precoz, ya que no necesita que el paciente haya desarrollado los síntomas o, al menos, los haya percibido” así lo asegura Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y Educación Interprofesional y director de IA Salud de la Universidad Europea de Madrid, en el programa MicroFormación de la Fundación Sedisa.

Este experto define el Big Data como “la incorporación de múltiples herramientas que nos proporcionan un volumen de datos, una variedad y un acceso a los datos no estructurados en tiempo real que va a cambiar radicalmente tanto la atención clínica de paciente como la gestión del sistema sanitario”.

Por todos estos motivos “el 97,2% de las organizaciones están invirtiendo en Big Data y en Inteligencia Artificial”, asegura al tiempo que indica que “también es una gran oportunidad para el mercado y para la mejora y desarrollo de la gestión sanitaria de las organizaciones. Sin embargo, hay que tener en cuenta que no funciona de manera independiente “depende del machine learning, unos algoritmos de aprendizaje automático que permiten manejar ese gran volumen de datos; la nube, que proporciona un espacio en el que almacenar y procesar dichos datos; streaming, el encargado de que estos datos que se gestionen en tiempo real y el internet de las cosas, mediante el que podemos captar y procesar de todos los datos”.

Todo ello ayuda a manejar “los datos no estructurados, aquellos que no pueden ser reflejados fácilmente en un Excel, tal y como las historias clínicas electrónicas, las imágenes, los archivos de audio y vídeo. Este tipo de datos nos aportan información de lo que hace esa persona y puede ser usada con fines médicos”.

“Gracias a este tipo de avances en tecnología se ha conseguido desarrollar, por ejemplo, un algoritmo que permite un diagnóstico predictivo del Alzheimer. También se ha conseguido implementar mejoras con aquellos datos que no son médicos: es posible diagnosticar a una persona con un trastorno bipolar o con un cambio de fase dentro de la misma por su actividad en Twitter”.

 


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