{"id":4438,"date":"2020-04-09T16:33:18","date_gmt":"2020-04-09T14:33:18","guid":{"rendered":"https:\/\/ticsalutsocial.atoom.space\/?post_type=noticia&p=4438"},"modified":"2021-07-21T15:46:29","modified_gmt":"2021-07-21T13:46:29","slug":"inteligencia-artificial-apoyo-a-la-decision-clinica-para-frenar-la-covid-19","status":"publish","type":"noticia","link":"https:\/\/ticsalutsocial.atoom.space\/es\/noticia\/inteligencia-artificial-apoyo-a-la-decision-clinica-para-frenar-la-covid-19\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial: apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica para frenar la Covid-19"},"content":{"rendered":"

Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) de ayuda a la toma de decisiones cl\u00ednicas pueden ser de gran utilidad en la situaci\u00f3n de emergencia sanitaria actual, dado que uno de los principales problemas de la crisis generada por la llegada de la Covid-19 es la saturaci\u00f3n del personal sanitario por la gran presi\u00f3n a la que est\u00e1n sometidos. Se trata de un tipo de herramienta extremadamente \u00fatil para llevar a cabo tareas rutinarias pero que, al mismo tiempo, requieren un alto grado de especializaci\u00f3n (1)<\/em>.<\/p>\n

Los algoritmos de IA son entrenados previamente con el conocimiento y la experiencia de los profesionales y est\u00e1n programados para aprender y reproducir los resultados esperados de forma r\u00e1pida y fiable. Por lo tanto, la aplicaci\u00f3n de este tipo de soluciones (2)<\/em> en la situaci\u00f3n actual permitir\u00eda liberar los profesionales de estos trabajos m\u00e1s mec\u00e1nicas, que suponen un gran gasto de tiempo, para que se pudieran desarrollar otras tareas m\u00e1s prioritarias.<\/p>\n

Atenci\u00f3n sanitaria<\/strong><\/p>\n

Seg\u00fan el cardi\u00f3logo norteamericano Eric J. Topol, en el contexto actual, el uso de la IA est\u00e1 promoviendo un impacto a tres niveles: para los m\u00e9dicos, mediante una r\u00e1pida y precisa interpretaci\u00f3n de la imagen; para los sistemas de salud, mejorando los procesos y la reducci\u00f3n de errores m\u00e9dicos; y por los pacientes, facilitando procesar sus datos para promover la salud (3)<\/em>.<\/p>\n

En Catalu\u00f1a, la gran y diversa cantidad de datos m\u00e9dicos existentes (por ejemplo las historias cl\u00ednicas de los ciudadanos de Catalu\u00f1a), la protocolizaci\u00f3n de los diagn\u00f3sticos y tratamientos, los avances en la visi\u00f3n por computador y la agilidad en el uso de interpretaci\u00f3n y acceso a gran cantidad de informaci\u00f3n, adem\u00e1s de las tendencias actuales sobre medicina preventiva y personalizada, hacen que la inteligencia artificial tenga en la salud un gran campo de investigaci\u00f3n y aportaci\u00f3n de valor. Por otra parte, hoy en d\u00eda, el sector farmac\u00e9utico es uno de los sectores que, por medio de la supercomputaci\u00f3n y la simulaci\u00f3n, ya se beneficia de estas t\u00e9cnicas para la creaci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n de nuevos f\u00e1rmacos (4) (5).<\/em><\/p>\n

Evaluaci\u00f3n de iniciativas en IA<\/strong><\/p>\n

La Fundaci\u00f3 TIC Salut Social est\u00e1 llevando a cabo un esfuerzo especial para dar respuesta a la necesidad de an\u00e1lisis de diferentes soluciones tecnol\u00f3gicas que est\u00e1n surgiendo en estas circunstancias y que intentan dar respuesta a la problem\u00e1tica actual. El \u00e1rea de Inteligencia Artificial de la Fundaci\u00f3 est\u00e1 analizando las diversas iniciativas -Plataformas de seguimiento y monitorizaci\u00f3n, apoyo a las mujeres lactantes, transporte y distribuci\u00f3n, herramientas predictivas y otros productos- surgidas en el campo de la lucha contra la Covid-19, realizando un proceso de evaluaci\u00f3n de las diferentes soluciones detectadas y dando apoyo a los proyectos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Imagen m\u00e9dica y otras soluciones<\/strong><\/p>\n

Uno de los principales focos de avance de la IA en salud se concentra en el an\u00e1lisis de la imagen m\u00e9dica (6)<\/em>. Al tratarse de un entorno digital que utiliza informaci\u00f3n altamente estructurada, estandarizada y especializada, se conforma como una de las \u00e1reas m\u00e1s prometedoras para la aplicaci\u00f3n de este tipo de herramienta. En este \u00e1mbito, se est\u00e1n analizando diferentes propuestas, ya sean basadas en Radiograf\u00eda (RX) o Tomograf\u00eda Computerizada (TC) (7)<\/em>, ambas en su modalidad de localizaci\u00f3n tor\u00e1cica, para analizar la afectaci\u00f3n pulmonar causada por el virus . Se trata de algoritmos que buscan dar un diagn\u00f3stico de Covid-19 r\u00e1pido y fiable mediante exploraciones radiol\u00f3gicas, o bien que hacen predicciones de la evoluci\u00f3n de un paciente, una vez detectada la enfermedad (8)<\/em>.<\/p>\n

Otra l\u00ednea de investigaci\u00f3n est\u00e1 centrada en el an\u00e1lisis de las constantes cl\u00ednicas de los pacientes con Covid-19 para prever su evoluci\u00f3n y posibles complicaciones (9)<\/em>. Tambi\u00e9n se est\u00e1n valorando otras soluciones m\u00e1s incipientes en el \u00e1mbito del reconocimiento de la voz, y la tos m\u00e1s concretamente, para detectar patrones que puedan ser atribuidos de forma inequ\u00edvoca a la infecci\u00f3n por coronavirus.<\/p>\n

Aparte, para hacer frente al Covid-19, el Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya ha activado una nueva herramienta tecnol\u00f3gica, la App STOP Covid19 Cat, que contribuye en la detecci\u00f3n de los s\u00edntomas de la enfermedad y a hacer un seguimiento de los pacientes , ver c\u00f3mo evoluciona la pandemia en Catalu\u00f1a y favorecer la mejor toma de decisiones a partir de una encuesta al ciudadano (10).<\/em><\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n

1. McCall B. COVID-19 and artificial intelligence: protecting health-care workers and curbing the spread. Lancet Digit Heal [Internet]. 2020;2(4):e166\u20137. Available from: http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/S2589-7500(20)30054-6<\/p>\n

2. Alimadadi A, Aryal S, Manandhar I, Munroe PB, Joe B, Cheng X. Artificial Intelligence and Machine Learning to Fight COVID-19. Physiol Genomics. 2020;52:200\u20132.<\/p>\n

3. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med [Internet]. 2019;25(1):44\u201356. Available from: http:\/\/dx.doi.org\/10.1038\/s41591-018-0300-7<\/p>\n

4. Departament de Pol\u00edtiques Digitals i Administraci\u00f3_P\u00fablica. CATALONIA.AI, l\u2019Estrat\u00e8gia d\u2019Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial de Catalunya [Internet]. 2020 [cited 2020 Apr 7]. Available from: http:\/\/politiquesdigitals.gencat.cat\/ca\/tic\/catalonia-ai<\/p>\n

5. Autoritat Catalana de Protecci\u00f3 de Dades. Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial. Decisions Automatitzades a Catalunya [Internet]. Barcelona; 2020. Available from: https:\/\/apdcat.gencat.cat\/web\/.content\/04-actualitat\/noticies\/documents\/INFORME-INTELLIGENCIA-ARTIFICIAL-FINAL-WEB-OK.pdf<\/p>\n

6. Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med [Internet]. 2019;25(1):24\u20139. Available from: http:\/\/dx.doi.org\/10.1038\/s41591-018-0316-z<\/p>\n

7. Li L, Qin L, Xu Z, Yin Y, Wang X, Kong B, et al. Artificial Intelligence Distinguishes COVID-19 from Community Acquired Pneumonia on Chest CT. Radiology [Internet]. 2020 Mar 19; Available from: http:\/\/pubs.rsna.org\/doi\/10.1148\/radiol.2020200905<\/p>\n

8. Huang Y, Cheng W, Zhao N, Qu H, Tian J. CT screening for early diagnosis of SARS-CoV-2 infection. Lancet Infect Dis [Internet]. 2020;51(20):30241. Available from: http:\/\/dx.doi.org\/10.1016\/S1473-3099(20)30241-3<\/p>\n

9. McCullough PA, Eidt J, Rangaswami J, Lerma E, Tumlin J, Wheelan K, et al. Urgent need for individual mobile phone and institutional reporting of at home, hospitalized, and intensive care unit cases of SARS-CoV-2 (COVID-19) infection. Rev Cardiovasc Med [Internet]. 2020;21(1):1\u20137. Available from: http:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/32259899<\/p>\n

10. Rao ASRS, Vazquez JA. Identification of COVID-19 Can be Quicker through Artificial Intelligence framework using a Mobile Phone-Based Survey in the Populations when Cities\/Towns Are under Quarantine. Infect Control Hosp Epidemiol. 2020;1\u201318.<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":4435,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"etiqueta":[],"tipus":[],"topic":[],"class_list":["post-4438","noticia","type-noticia","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"imatge":4437,"autor":"Susanna Auss\u00f3"},"yoast_head":"\nInteligencia Artificial: apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica para frenar la Covid-19 - Fundaci\u00f3 TIC Salut i Social<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ticsalutsocial.atoom.space\/es\/noticia\/inteligencia-artificial-apoyo-a-la-decision-clinica-para-frenar-la-covid-19\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Inteligencia Artificial: apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica para frenar la Covid-19 - 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