En un esfuerzo por optimizar y mejorar el cuidado al paciente, diversas instituciones de salud y empresas emergentes están aplicando la inteligencia artificial en múltiples áreas del sector sanitario. Desde igualar a los pacientes con ensayos clínicos hasta ofrecer soporte a radiólogos y equipos hospitalarios, la tecnología está permitiendo que los profesionales de la salud dediquen más tiempo a sus pacientes y menos a tareas rutinarias. En este proceso, los clínicos continúan siendo el eje central, encargándose de revisar los resultados generados por la inteligencia artificial y guiando las decisiones.
Una de las iniciativas más destacadas en este ámbito es la llevada a cabo por Dyania Health, una empresa de inteligencia artificial clínica con sede en Nueva Jersey. Han desarrollado Synapsis AI, un motor de razonamiento clínico diseñado para analizar décadas de registros médicos de pacientes. Lo que antes requería que un médico leyera años de historiales, ahora se realiza de manera más eficiente gracias a este sistema. Synapsis AI conecta hallazgos de distintos momentos en la vida de un paciente, permitiendo obtener señales clínicas en tiempo real que indican qué pacientes necesitan atención y por qué, siempre dejando la decisión final a los expertos médicos.
Un aspecto crucial de Synapsis AI es su capacidad para operar dentro de los propios sistemas de salud, sin que los datos del paciente salgan del entorno hospitalario. Esto se logra mediante el uso de computación acelerada por NVIDIA, garantizando que la totalidad de los registros médicos pueden ser procesados internamente, preservando así la privacidad y seguridad de la información.
Además de proporcionar un valioso apoyo en la revisión de historiales clínicos, Synapsis AI ha demostrado su eficacia en aplicaciones prácticas. Por ejemplo, en la Clínica Cleveland se utilizó esta tecnología en un estudio que involucró a más de 7,800 pacientes sometidos a un reemplazo de válvula aórtica entre 2005 y 2021. La plataforma permitió construir modelos predictivos de deterioro de válvula y riesgo de reintervención en diferentes marcos temporales, facilitando una revisión exhaustiva de historias clínicas que, de otra manera, habría llevado años completar manualmente.
Para el doctor Lars Svensson, jefe del Instituto del Corazón, Vascular y Torácico de la Clínica Cleveland, el uso de estas tecnologías representa un paso prometedor hacia mejores resultados y una atención más personalizada para los pacientes.
Esta metodología también se puede aplicar a diversos desafíos en el ámbito de la salud, como la identificación de pacientes aptos para ensayos clínicos, el cierre de brechas en la atención en cardiología y oncología, y la creación de registros clínicos. En suma, la incorporación de inteligencia artificial se perfila como una herramienta esencial que capacita a los equipos de salud para ofrecer un servicio más eficiente y centrado en el paciente.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
