MADRID, 13 Ene. (EUROPA PRESS) -
HM Hospitales y Microsoft han anunciado la incorporación de tecnologías de inteligencia artificial(IA) para impulsar la personalización de la atención sanitaria, especialmente en el campo de la investigación en oncología.
Ambas compañías resaltan que están aplicando IA en el análisis de imágenes diagnósticas y en la automatización de la obtención de datos a partir de las historias clínicas con un doble objetivo: guiar la actividad clínica y apoyar la investigación, acelerando el desarrollo de nuevos procedimientos y medicamentos. Además, se está evaluando el uso de interfaces conversacionales en la formación y capacitación de los profesionales de atención al paciente para optimizar este servicio y elevar la calidad de las interacciones.
"La cantidad de información que se genera diariamente en HM Hospitales es ingente: las notas de los doctores tomadas durante las consultas, que reflejan antecedentes, diagnósticos, planes
y evolutivos; las imágenes generadas en las pruebas diagnósticas, así como los informes que elaboran los diferentes expertos sobre estas. Todos esos datos clínicos de los pacientes, que ya eran abordados y tratados por HM Hospitales, son evaluados de una nueva forma con la colaboración de Microsoft, lo que nos proporciona una nueva estructura para avanzar en la creación de modelos predictivos, que en un futuro nos ayudarán en el diagnóstico y tratamiento
de los pacientes", ha destacado el director científico de la Fundación de Investigación HM Hospitales, José María Castellano.
Las entidades afirman que están facilitando al personal médico el acceso a capacidades analíticas avanzadas y automatizadas apoyadas en IA. Este acuerdo ha permitido, por ejemplo que, investigadores de HM CIOCC Madrid hayan finalizado un proyecto que permite el
contorneo automático de los órganos de riesgo en pacientes con adenocarcinoma de recto, que van a ser sometidos a tratamientos de quimio-radioterapia concomitante.
Asimismo, aplicando los últimos avances de Microsoft Research en análisis de imágenes médicas, se están creando modelos que habilitan la identificación automática de estructuras dentro de imágenes TAC y ayudan a efectuar un análisis a escala. En base a los resultados
cosechados hasta la fecha , superiores al 88 por ciento, se estima que agilizará, entre otros, el trabajo de planificación en el área de oncología radioterápica.
Igualmente, se ha logrado automatizar la construcción de bases de datos de pacientes con adenocarcinoma de recto incluidos en proyectos de investigación. A través del entrenamiento de la aplicación Text Analytics for Health en la identificación y captura de las variables de interés en la historia clínica, la adquisición de datos se automatiza y solo debe ser supervisada por el investigador.
