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IA mejorará la capacidad de diagnóstico ante enfermedades relacionadas con el envejecimiento

Así lo cree María Isabel Bernardos, científica de Datos de Capgemini Engineering Señala que el gran reto es el tratamiento adecuado de los datos por ser información delicada y personal
Por: Daniel Valero dvalero@elasegurador.com.mx

A medida que la población envejece, la salud de las personas mayores se deteriora. Sin embargo, el uso de herramientas tecnológicas como la Inteligencia Artificial (IA) y modelos predictivos permitirá a los médicos mejorar su capacidad de diagnóstico y elegir los mejores tratamientos para las enfermedades relacionadas con el envejecimiento.

Lo anterior fue expresado por María Isabel Bernardos, científica de Datos de Capgemini Engineering, quien añadió que la IA es trascendental para hacer un seguimiento de la salud de las personas a lo largo del tiempo, poder predecir cuándo empezarán a aparecer estas enfermedades y cuándo iniciar un tratamiento precoz para prevenir la enfermedad o sus síntomas.

“El objetivo es aplicar la IA al diagnóstico y tratamiento precoz de enfermedades relacionadas con el envejecimiento. El uso de herramientas de IA en la atención sanitaria está cada vez más extendido, ya que permite a los médicos mejorar su capacidad de diagnóstico, detectar antes las enfermedades raras y elegir después los mejores tratamientos”, explicó la experta.

De acuerdo con Bernardos, a medida que la población envejece, la salud de las personas mayores pesará cada vez más en los servicios públicos de salud.

“Por ello, es importante realizar un amplio estudio de la evolución de las enfermedades a lo largo del tiempo y estudiar cómo podemos detectarlas; antes exigiría seguir la salud de los pacientes durante varias etapas de su vida. Esto suele ser una tarea inasequible para los servicios públicos de salud. Pero con la IA y el uso de modelos predictivos, podemos acelerar esta tarea y aliviar la carga de los servicios sanitarios”, aseveró la ejecutiva de Capgemini.

Bernardos señaló que, en su caso particular, han recopilado una gran cantidad de datos de pacientes que ahora se están utilizando para entrenar los modelos de IA e incluso para desarrollar dispositivos portátiles que podrían seguir la evolución de los pacientes.

“También hemos estado trabajando en una plataforma en línea, en la que se podrán consultar los resultados y las explicaciones de previsiones específicas en un entorno gráfico y fácil de usar. Los próximos pasos consistirán en analizar las necesidades específicas de cada uno y adaptar las soluciones en consecuencia”, resaltó la científica.

Pese a los avances que se han logrado, Bernardos indicó que uno de los principales retos es el tratamiento adecuado de los datos, porque se trata de información delicada y personal sobre las condiciones de salud de personas reales.

“Tenemos que ser cuidadosos y respetuosos con el tratamiento de los datos, siguiendo protocolos estrictos. Además, la medicina es un campo muy complejo y amplio, lo que significa que hay muchas incertidumbres. La predicción de enfermedades que se desarrollan a lo largo del tiempo puede verse afectada por muchos factores, lo que supone un gran reto para los científicos de datos”, recalcó.

Para cerrar, dijo que se trata de ser innovador, original y creativo. Añadió que es imperativo ser curioso y no tener miedo a proponer ideas y probar cosas nuevas, aunque al final no funcionen.

“El camino hacia la innovación se construye sobre la base de ensayo y error, planteamientos que al principio no funcionan, pero que al final conducen a soluciones para los problemas de la gente. Y, por supuesto, ayudar a la gente a envejecer con buena salud, en plena forma, sin enfermedades, es una manera de que todos tengamos un futuro mejor”, concluyó Bernardos.

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