NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SU IRRUPCIÓN EN LA SANIDAD

Machine learning en sanidad: ¿Es posible su implantación en el sistema sanitario?

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que puede contribuir a la mejora del abordaje de las enfermedades.

Inteligencia artificial para mejorar la calidad de las imágenes de resonancia magnética. (Foto. Rawpixel)
Inteligencia artificial para mejorar la calidad de las imágenes de resonancia magnética. (Foto. Rawpixel)

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07.12.2019 - 00:30

El futuro de los sistemas sanitarios pasa por el uso de la Inteligencia Artificial como herramienta clave en el abordaje de las enfermedades. De hecho, una de las ramas de la IA, el Machine Learning y el universo de los algoritmos serán la base que los profesionales sanitarios utilizarán para trabajar en el diagnóstico o el tratamiento de patologías, también en su prevención.

La esencia del Machine Learning está la creación de algoritmos capaces de identificar patrones complejos y entre los objetivos para su uso en el sistema sanitario está el desarrollo de dispositivos inteligentes capaces de funcionar de forma autónoma a través del aprendizaje.

"El Machine Learning ha cambiado el modelo asistencial"

"Ha cambiado el modelo asistencial, vamos a agrupar a los pacientes de forma distintas", indica Joan Escarrabill, que ha sido responsable del área de Innovación del Instituto de Estudios de la Salud y director del área de Evaluación de la Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña (AQuAS). El Machine Learning en sanidad permite avanzar en diagnósticos precoces mucho más precisos y a su vez facilita la toma de decisiones de los facultativos. 

"Los datos ya los tenemos, ya podemos empezar a trabajar. Tú puedes organizar la atención médica de una manera distinta en base a los grupos de pacientes que consigues", sostiene Escarrabill.

ESCALA DE RIESGO AJUSTADO

Joan Escarrabill CLINICEste facultativo explica que actualmente el Servicio Catalán de Salud-CatSalut tiene información de los pacientes distribuida por cada comunidad, por cada área y equipo de Atención Primaria y ajusta a estos pacientes por su nivel riesgo de determinadades enfermedades en una pirámide.

"Te dice cuanta población tienes de riesgo alto, medio, bajo o muy bajo. Con esta pirámide puedes extraer que el 1% de la población de Cataluña es de altísimo riesgo y tú puedes ver en tu comunidad o tu equipo de Atención Primaria como tienes este porcentaje. Te puede cambiar la manera de trabajar y de organizarte", destaca Joan Escarrabill.

"Nos ofrece aprovechar la información disponible para cambiar la manera de atender a los pacientes"

Joan Escarrabill, director del Programa de Atención a la Cronicidad del Hospital Clínic y director del Plan director de las enfermedades del aparato respiratorio del Departamento de Salud de la Generalitat de Catalunya, resalta las posibles mejoras en la gestión sanitaria. 

"El Machine Learning nos ofrece aprovechar la información disponible para cambiar la manera de atender a los pacientes. Si trabajas en un área con una alta carga de pacientes crónicos te puede facilitar la forma de organizarte. Lo que que queda es acostumbrarse a aplicar la información que está a nuestro alcance", concluye este médico catalán.

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