A través de las plataformas tecnológicas de Facebook, Amazon y Google es posible en un futuro cercano poder diagnósticar enfermedades.

Erica Shenoy, especialista en enfermedades infecciosas del Hospital General de Massachusetts, y Jenna Wiens, científica en computación y profesora asistente de ingeniería en la Universidad de Michigan, crearon un algoritmo para predecir el riesgo de que un paciente desarrolle una infección por Clostridium difficile (C-diff). Según las investigadoras, este método utiliza signos vitales de los pacientes y otros registros de salud, y que aún está en fase experimental debería formar parte de las rutinas hospitalarias.

El algoritmo CDI, basado en una forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático, está listo para pasar al mundo real, dijo Zeeshan Syed, quien dirige el Programa de Inferencia Clínica y Algoritmos de la Universidad de Stanford.

Por su parte, el aprendizaje automático (ML) se basa en redes neuronales artificiales que imitan la forma en que aprenden los cerebros de los animales.

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Algoritmos comunes en las redes

El algoritmo CDI de Shenoy y Wiens analizaron un conjunto de datos de 374,000 internos en el Hospital General de Massachusetts y en el Sistema de Salud de la Universidad de Michigan, buscando conexiones entre los casos de Clostridium difficile y las circunstancias detrás de ellos.

Dichos registros contenían más de 4,000 variables distintas. “Tenemos datos relacionados con todo, desde resultados de laboratorio hasta en qué cama está el paciente, quién está junto a esa persona y si están infectados. Incluimos todos los medicamentos, resultados de pruebas y diagnósticos. Y recopilamos esta información a diario”, explicó Wiens. “Queríamos capturar la evolución del riesgo”, agregó.

Tales algoritmos, que ahora son comunes en el comercio por Internet y las finanzas, no se han probado todavía mucho en medicina y salud. En Estados Unidos la transición de informes médicos escritos a electrónicos ha sido lenta y el formato y la calidad de los datos todavía varían según el sistema de salud y la práctica médica, creando obstáculos para los científicos expertos en informática.

niños redes sociales

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Pero el poder de estas tecnologías ha crecido exponencialmente y además se ha abaratado. Por ejemplo, en el pasado, la creación de un algoritmo de aprendizaje automático requería redes de computadoras, mientras que ahora se puede hacer en una computadora portátil.

A través de imágenes se puede diagnosticar el cáncer

Los algoritmos de aprendizaje automático ahora pueden diagnosticar de forma confiable el cáncer de piel (a partir de fotografías) y el cáncer de pulmón, y también predecir el riesgo de convulsiones.

Lily Peng, científica investigadora de Google, dirigió un equipo que desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para diagnosticar el riesgo de un paciente de retinopatía diabética a partir de un escáner de retina.

Foto ReferencialLos algoritmos pueden proporcionar un pronóstico más preciso para el curso de una enfermedad, lo que podría reconfigurar el tratamiento de condiciones progresivas o abordar las incertidumbres en la atención al final de la vida. Pueden anticipar infecciones de rápido movimiento como la CDI y dolencias crónicas como la insuficiencia cardíaca, permitiendo intervenciones tempranas y reduciendo el costo de la enfermedad.

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Con Información de: www.univision.com