%20(2)%20(1).svg)
La Intel·ligència artificial per al diagnòstic mèdic es tracta d'una ciència que s'ha anat desenvolupant a passos de gegant en els últims anys. Gràcies al desenvolupament de sistemes d'aprenentatge automàtic i processadors cada vegada més potents, aquests sistemes són ara capaços de realitzar tasques complexes que abans requerien que les persones duguessin a terme. La medicina és una de les àrees que fa més ús de la IA, per exemple, per diagnosticar certes patologies o emetre informes mèdics, on s'utilitzen algoritmes d'intel·ligència artificial per reconèixer el que una persona vol dir.
La intel·ligència artificial mèdica (AI) és un altre Exemple de tecnologia mèdica basat en programes o algoritmes que analitzen les seves dades de salut per detectar patologies i anomalies. L'objectiu de la intel·ligència artificial mèdica és ajudar els professionals sanitaris a poder diagnosticar millor i amb més rapidesa i poder predir amb major precisió la resposta d'un pacient amb una determinada patologia a un tractament concret.
La intel·ligència artificial mèdica és una tecnologia que utilitza processos basats en dades i una varietat de algoritmes d'aprenentatge profund per analitzar centenars d'indicadors de salut i poder predir les característiques dels pacients, ajudant els metges a detectar anomalies per tal de millorar el diagnòstic i els resultats del tractament. Aquest aprenentatge profund permet a l'ordinador entendre com funciona el món real i prendre decisions informades en resposta a les situacions que li vénen davant, detectant patrons invisibles per als nostres ulls humans.
Dos factors han estat claus per a aquesta evolució: la disponibilitat d'enormes quantitats de dades fruit de la digitalització global i l'augment de la potència de càlcul dels equips informàtics. Els algoritmes d'aprenentatge automàtic basats en xarxes neuronals profundes permeten modelar el coneixement contingut en aquests grans conjunts de dades (Big Data) i aplicar-lo amb precisió.
Les tècniques de intel·ligència artificial s'utilitzen per reduir el temps necessari per determinar si es té o no una determinada malaltia, ja que l'eina ajuda a identificar les possibilitats més probables basant-se en la informació prèvia sobre els pacients. Això és possible gràcies a la gran quantitat d'informació que es recull diàriament que permet afinar els algoritmes i sistemes d'aprenentatge automàtic. Així doncs, aquest tecnologia mèdica s'utilitza per complementar els diagnòstics realitzats pels metges, no per substituir-los.
La Intel·ligència artificial i aprenentatge profund són eines amb un gran potencial per al diagnòstic mèdic, però encara estan lluny de ser perfectes, tot i que hi ha sistemes que han demostrat la capacitat de reconèixer patologies a partir d'imatges. Per exemple, s'han desenvolupat noves metodologies per investigar el càncer, detectar infeccions o identificar lesions cerebrals.
Les solucions que incorporen intel·ligència artificial per al reconeixement de veu permeten introduir dades als sistemes de forma més ràpida i senzilla, mitjançant el dictat i la transcripció automàtica i en temps real dels mateixos. Actualment, aquestes solucions tenen una taxa de precisió en la transcripció del dictat propera al 100%, gràcies al fet que el sistema és capaç de ser entrenat automàticament per comprendre millor la fonètica i la terminologia utilitzada per cada professional.
Aquestes AI capaces d'entendre el llenguatge humà permeten optimitzar el treball relacionat amb la recollida i introducció d'informació en els sistemes de gestió, ajudant a homogeneïtzar la informació que es transfereix als sistemes i al seu torn reduint el temps dedicat pel personal sanitari a aquestes tasques.
Un dels exemples més comuns és l'ús de Intel·ligència artificial en radiologia. La digitalització va prohibir l'ús de radiografies antigues impreses en plaques radiogràfiques que han estat substituïdes per imatges digitals. I altres especialitats mèdiques es troben en aquest procés, com l'Anatomia Patològica, on les mostres de teixits són digitalitzades en lloc de ser emmagatzemades en petites plaques per a la seva posterior observació al microscopi.
Mitjançant tècniques de Machine Learning i grans conjunts de dades compostos per imatges i el seu diagnòstic corresponent, s'entrenen AI capaces de suggerir automàticament un diagnòstic basat en una imatge que abans no havien vist.
Tot i que aquests sistemes ja donen molt bons resultats per a tasques concretes (per exemple, detecció de fractura), encara no es generalitzen per a un diagnòstic de cap tipus de patologia. Una IA no pot substituir un radiòleg humà, però us pot ajudar, com a eina més en el vostre treball, a fer un diagnòstic més eficient.
Los sistemes de monitorització remota combinar l'aplicació de sensors per recollir informació sobre el pacient com signes vitals bàsics (freqüència cardíaca, pressió arterial, nivell de glucosa en sang, etc.) i patrons de comportament (temps passat al llit un dia determinat, si has obert la nevera, etc.) i algoritmes d'intel·ligència artificial que poden actuar automàticament davant determinats esdeveniments i que poden ajudar en un diagnòstic inicial de l'estat del pacient. D'altra banda, els assistents virtuals basats en IA poden facilitar la comunicació amb el pacient sense necessitat d'intervenció humana.
Hi ha empreses que ja ofereixen aquest tipus de sistemes, alguns d'ells d'abast més general i d'altres centrats en patologies concretes. La seva aplicació a escala contribuirà en gran mesura a la sostenibilitat del sistema sanitari.