Cada paciente tiene diferentes problemas médicos, por lo que se necesitan tratamientos especiales. Ningún paciente es el mismo. Sin embargo, por muchos años, los médicos tratan a los pacientes con el mismo diagnóstico de manera similar. Pero, aquí viene la IA para brindar tratamientos personalizados y ayudar a miles de doctores a tener mejores diagnósticos con sus pacientes. Descubre como la IA logra este nuevo avance en la medicina.
¿Cómo la IA brinda tratamientos personalizados?
Para ello, se utiliza información de las pautas de tratamiento clínico con datos históricos de registros médicos electrónicos. Es así que se encuentra que, no solo hay una opción, sino que existen múltiples tratamientos y que puede pasar por desapercibidas. Este modelo podría permitir a los médicos considerar las experiencias de mejores prácticas. Así puede tomar decisiones más informadas sobre un tratamiento para un paciente específico.
Por lo general, los médicos utilizan la medicina basada en la evidencia. Es decir, que combinan la investigación con la experiencia clínica y los datos de los pacientes para tomar las decisiones de tratamiento más informadas. Esto significa confiar principalmente en los resultados de ensayos controlados aleatorios.
Pero estos ensayos no siempre cubren todas las condiciones clínicas y, por lo general, involucran a un número relativamente pequeño de sujetos de estudio. También intentan eliminar tantas variables como sea posible para permanecer aleatorios, lo que significa que los sujetos en estudio a menudo pueden representar un grupo relativamente homogéneo que no es muy representativo del mundo real.
Un gran avance en la medicina moderna
Para crear el software, la IA revisó la base de datos de Atrius Health, un gran proveedor de atención médica en el este de Massachusetts con más de 20 años de datos. Se analizó específicamente los registros de pacientes que padecían una de tres enfermedades crónicas: hipertensión, diabetes tipo 2 e hiperlipidemia o colesterol alto.
El resultado fue una sorpresa: se descubrió que la mayoría de las veces, existe un tratamiento mejor que el que eligió un médico específico.
También se toman los datos históricos de los pacientes de los registros médicos electrónicos de Atrius y se identificaron los llamados puntos de decisión: visitas al médico en las que el estado de la enfermedad de un paciente no estaba controlado.
Para cada punto de decisión, se extrajo toda la información disponible sobre el paciente antes de ese momento, como las decisiones de tratamiento farmacológico, los resultados de las pruebas de laboratorio y otras enfermedades, y si la enfermedad estaba bajo control durante las visitas de seguimiento.
Teniendo todos estos datos, se entrena los modelos de aprendizaje automático específicos de enfermedades para identificar puntos de decisión similares en otras partes de los datos.
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