viernes
1 y 5
1 y 5
Por Juan Carlos Luján Sáenz | Publicado el 19 de agosto de 2021
Nuevas tecnologías se abren camino en el diagnóstico de enfermedades, optimización de procesos y potencialización de la precisión humana.
Apoyo tecnológico al profesional de la salud, sí. Ciencia ficción, no. No va a reemplazar ni al médico ni a la enfermera. En cambio, constituye una ayuda fundamental para la labor de clínicas y hospitales a partir de la clasificación de datos y de procesos computacionales avanzados, que permiten tomar decisiones clínicas estratégicas, diagnosticar enfermedades y facilitar asuntos de carácter administrativo. Y, gracias al trabajo en red, existen iniciativas en conjunto que involucran a universidades y ya entregan resultados.
Se ha dicho que los datos son el nuevo “petróleo”, pero como lo afirma David Sanguino Cotte, gerente de Innovación y Tecnología de San Vicente Fundación, el petróleo por sí mismo sirve para muy poco, igual que los datos: sueltos no sirven para casi nada. “Para normalizar los datos debes empezar a generar procesos con el fin de organizarlos para que tengan sentido”.
Los datos son la materia prima del big data y tanto este concepto como el machine learning (ML) están asociados a la inteligencia artificial (AI), tecnologías que hoy aportan a múltiples sectores.
“El ML no es más que una máquina que va a ejecutar una serie de pasos que nosotros le indicamos con una suma de procesos computacionales, matemáticos y estadísticos. La máquina no hará magia, será el resultado de lo que le digamos. Es muy importante dejar claro que el ML funcionará tan bien como sepamos aplicarlo”, especifica Raúl Ramos Pollán, docente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Antioquia. En cuanto al big data, este le apunta a una clasificación de grandes volúmenes de datos.
En el campo de la salud, como subraya Ramos, existe mucho potencial alrededor de estos conceptos, teniendo en cuenta que pueden ser un gran apoyo desde lo administrativo hasta el diagnóstico, según el diseño para entregarle la información a la máquina. También, el éxito de su aplicación, radica en el manejo y la seguridad de los datos, como lo enfatiza el médico David Sanguino, magíster en Gestión de la Innovación y el Conocimiento, y en Informática en Salud.
En esa misma línea, Mauricio Alzate Montoya, coordinador de Innovación de la Facultad de Medicina de la Universidad CES y coordinador de la maestría en TIC de esta institución, anota que esta ayuda tecnológica aplica a cualquier área del sector de la salud con una gran utilidad. “Podemos aplicarlo en pediatría, radiología, urgencias, entre otras especialidades; pero la base siempre será la historia clínica” y agrega que estos avances pueden servir, además, para procesos administrativos de las IPS.
Algunos proyectos
Para el profesor Helmuth Trefftz Gómez, de la Escuela de Ingeniería de Eafit, en Medellín se trabaja de manera articulada para crear herramientas que permitan utilizar la tecnología como apoyo a la salud. El docente hace parte del equipo que a través de ML ayuda en procesos de rehabilitación en personas que han sufrido accidentes raquimedulares parciales (asociados a violencia o accidentes de motos) mediante telerrehabilitación.
“La persona hace los ejercicios en su casa frente a un celular, los graba en video, y un programa estudia las características del movimiento y los revisa”. A su vez, con ML, se califica la calidad del movimiento en cirujanos que se entrenan para hacer operaciones mínimamente invasivas o laparoscópicas. Ellos se entrenan con simuladores.
El ingeniero de sistemas Mauricio Alzate comenta que estas tecnologías pueden aplicarse para analizar el flujo de pacientes en un servicio de urgencias y así saber cuáles son las patologías más comunes y los momentos de saturación para redistribuir el personal y lograr una espera más corta. “En la Universidad CES ejecutamos un proyecto similar con una IPS aplicado al servicio de Urgencias. Esto permitió a la institución tomar decisiones en tiempo real en términos de profesionales disponibles, tiempos de atencióny espera, entre otros aspectos”.
En San Vicente Fundación, dice su Gerente de Innovación y Tecnología, están realizando pruebas para ofrecer servicios con mayor calidad a través del análisis de los datos utilizando machine learning acompañado de big data.
¿Y la formación?
Frente a la formación de profesionales en esta área, Alzate Montoya indica que se ha fortalecido el campo de la innovación y la tecnología. “Desde la Universidad CES contamos con una maestría especializada, que impacta el sector salud con soluciones disruptivas”.
A esta discusión aporta el médico y docente Alejandro Hernández Arango, adscrito a la IPS Universitaria, quien asevera que el mundo todavía está en un nivel de madurez tecnológico bajo. “Colombia tiene los mismos problemas que tiene el mundo. Sin embargo, en otros países la investigación avanza más rápido. Y eso me preocupa, porque así como en la Conquista, el oro era un activo y llegaron los españoles y se lo llevaron. El activo más importante que tenemos ahora son los datos, la materia prima para generar estos modelos que se convierten en activos intangibles”.
Agrega que la buena noticia es que Colombia tiene todas las posibilidades de desarrollar estos modelos
70.000
millones de dólares moverá el mercado de datos para la salud en 2025, según Statista.
Contexto de la Noticia
PARA SABER MÁS mayor eficiencia en diagnóstico de la Covid - 19
Un grupo de médicos e ingenieros de diferentes instituciones de Medellín unieron esfuerzos para crear un proyecto que apoya la labor de profesionales de la salud en la contingencia de la Covid-19 y, a su vez, aprovechar mejor los recursos de clínicas y hospitales.
“Nos unimos varias universidades con el fin de crear un sistema de inteligencia artificial (IA) que pudiese hacer un diagnóstico y realizar un pronóstico solo con la radiografía de tórax de Covid. Al principio las pruebas de Covid-19 eran más escasas y necesitábamos realizar un diagnóstico mucho más rápido porque los pacientes se estaban quedando aislados en las regiones apartadas del país, entre 6 y 7 días, mientras podían acceder a una PCR”, explica Alejandro Hernández Arango, médico especialista en medicina interna de la IPS Universitaria, docente de la U. de A. y coinvestigador del proyecto, según reporta el portal de noticias de la Universidad de Antioquia.
