Inteligencia artificial para la detección de factores de riesgo cardiovascular

Inteligencia artificial para la detección de factores de riesgo cardiovascular

La Inteligencia Artificial (IA) en salud ya se está aplicando con éxito en el mundo, incluyendo Latinoamérica. Básicamente, esta tecnología promete ayudar al médico en la toma de decisiones diagnósticas y terapéuticas.

Por este motivo, Integrando Salud inició en 2018 un proyecto de investigación con el equipo de la Universidad Gastón Dachary de Posadas, a través del futuro ingeniero en Informática, Gabriel Candia, y con el Dr. Nicolás López Forastier del Servicio de Cirugía Cardiovascular del Hospital Escuela de Agudos Dr. Ramón Madariaga de Posadas, para trabajar en la aplicación de Inteligencia Artificial para la detección de factores de riesgo cardiovasculares contenidos en los textos libres de las evoluciones de las historias clínicas electrónicas.

Inteligencia artificial para la detección de factores de riesgo cardiovascular

El equipo de la Universidad Gastón Dachary estaba trabajando en la implementación de la solución de IA de la firma IBM, llamada Watson, en el área de la salud, y necesitaba un proyecto que le permitiera probar su eficacia en la práctica médica. Por este motivo se convocó al equipo de Integrando Salud para participar del proyecto.

Inicialmente recibieron la ayuda del cirujano cardiovascular Dr. Nicolás López Forastier, quien colaboró en la definición y análisis del universo de factores de riesgo cardiovasculares sobre los cuales empezar a trabajar, entre los que estaban: hipertensión, tabaquismo, diabetes, obesidad, sobrepeso y colesterol elevado, entre otros. De todos los servicios disponibles de IA de IBM Watson, se utilizó el de procesamiento del lenguaje natural para detectar la presencia de los factores de riesgo cardiovascular investigados.

Este nuevo servicio en desarrollo a partir de IBM Watson estará integrado muy pronto a la Historia Clínica Electrónica de Integrando Salud para analizar los textos libres de las evoluciones médicas de aquellas instituciones que quieran usar este servicio. De esta manera, resultará muy simple realizar un scoring de riesgo cardiovascular de los pacientes e identificar a los que tienen mayor riesgo de tener una complicación a largo plazo como por ejemplo infarto, ACV u otra complicación relacionada. Gracias a esto, los médicos podrán anticiparse a los eventos e intervenir para poder aplicar estrategias de prevención tales como ajustar la medicación, enviar información educativa a los pacientes, implementar cambios en su estilo de vida a nivel de la dieta y actividad física, así como también mejorar la adherencia al tratamiento.

Para que todo esto sea posible, se está entrenando a Watson en la detección de tabaquismo y otros factores de riesgo cardiovasculares, al tiempo que se está sumando un mayor volumen de ejemplos para mejorar la precisión del algoritmo. Antes de implementarlo en forma masiva, expertos médicos validarán la identificación de los factores de riesgo detectados por Watson para poder ajustar el sistema y mejorar su sensibilidad y especificidad.

A continuación puedes ver la presentación de este proyecto, en el evento Cloud & Data de IBM, que se llevó a cabo el día 23/08/2019 en Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

De cara al futuro

El campo de la medicina ha sido uno de los más afectados de forma positiva por las IA, hasta el punto que ya estamos observando cómo los médicos, al tomar decisiones en base a los datos provisto por los algoritmos, pueden salvar vidas todos los días.

La potencialidad de este proyecto entre los alumnos de la Universidad Gastón Dachary e Integrando Salud es auspiciosa, ya que esta tecnología se podría usar en breve para aplicarla a los registros de HCE de pacientes aparentemente sanos para poder detectarlos en forma prematura y evitar complicaciones que van a deteriorar su calidad de vida.

Por todo esto, en el mundo entero se espera que los médicos trabajen habitualmente con soluciones de IA como Watson. Respecto a esta tecnología, si bien tiene una curva de aprendizaje que lleva su tiempo, con el uso, las tareas de entrenamiento se realizan más rápido. En definitiva, después de esta etapa, los médicos obtienen ventajas para poder llegar a diagnósticos e indicar tratamientos muchos más precisos.

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Equipo de Redacción de Integrando Salud.

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