De Jan Beger, Director de Application Services, Healthcare Digital, GE Healthcare
Cada día vemos nuevos titulares sobre el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA). Es emocionante e inspirador. ¿Está cerca la salvación de nuestros presionados sistemas de sanidad? No obstante, detrás de las noticias y los artículos académicos, manipular las ideas y teorías está creando poco a poco un héroe listo para el mercado.
El éxito de la IA depende totalmente del tamaño y la calidad de los conjuntos de datos recogidos. Los grupos que hacen investigación clínica o que desarrollan algoritmos necesitan acceso a conjuntos de imágenes para su formación y validación. Están buscando casos reales muy específicos que hayan sido recogidos por expertos en el campo para ser capaces de «enseñar» a un algoritmo informático a reconocer la diferencia entre tejidos u órganos sanos y enfermos. Cojamos de ejemplo los algoritmos de detección y clasificación de nódulos de pulmón. En lugar de ahogar a los desarrolladores con millones de escáneres o radiografías de pecho aleatorios, deberíamos proporcionarles conjuntos de datos más específicos, como «varones no fumadores diagnosticados de cáncer de pulmón menores de 40 años». La extracción de los datos adecuados acelerará el potencial de la IA.
El acceso a datos sanitarios y diversos ayuda a reimaginar la medicina
A la sanidad se le da genial crear datos. Los hospitales guardan cientos de millones de imágenes digitales y ha crecido exponencialmente desde que el TAC y el RM adquirieron protagonismo como herramientas de diagnóstico principales, generando cortes del cuerpo cada vez más finos. Pero a la sanidad no se le da tan bien usar estos datos para crear perspectivas.
La solución sería organizar mejor los datos desordenados, dado que la habilidad de sobrevivir en sanidad está basada cada vez más en cómo se gestionan los datos. Deberíamos considerar tener informes guardados y demografías analizadas en campos de bases de datos específicos para que los datos puedan consultarse y segmentarse de cualquier forma. Esto significa que las búsquedas y extracciones de datos pueden realizarse sobre consultas poblacionales o patológicas. Esto ayudaría ahora a los clínicos en hospitales y apoyaría al futuro de las innovaciones.
Un VNA (Vendor Neutral Archive o almacenamiento agnóstico) puede ayudar. Almacena imágenes médicas y archivos de importancia clínica de toda la organización sanitaria, obteniendo datos de diversos sistemas a través de especialidades múltiples, usando estándares internacionales como DICOM. Accediéndose a él por una interfaz estándar simple, puede unificar las «ologías» clínicas para conseguir una imagen completa de los datos de paciente.
Interoperabilidad: un puente hacia la IA
Crear un puente interoperable entre cómo adquirimos y organizamos los datos procedentes de diferentes fuentes y un desarrollo de la IA producirá una nueva dimensión de la sanidad moderna. Las presiones de los recursos del equipo especialista y los números crecientes de pacientes con condiciones complejas están aquí para quedarse. La cantidad de datos que vemos ahora es solo una fracción de lo que existirá en cinco años. Es al gestionar mejor los datos del paciente y al usar los análisis cuando podemos girar el caleidoscopio de la sanidad para ganar mayor control en las series de eventos y patrones de resultados.
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