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Inteligencia artificial acorta las enfermedades crónicas

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La tecnología reduce a 1 hora y 50 minutos el proceso de análisis de los resultados de pruebas genéticas.

Cada vez más, la evolución de la medicina se combina con el uso de tecnologías que permiten una atención predictiva y personalizada. La inteligencia artificial (AI) y sus herramientas continúan apoyando al universo de la salud, brindando agilidad y acortando el viaje del paciente en busca de diagnóstico y tratamiento.

Para lograr lo anterior, Dasa Genómica, la red integrada de salud trae a Colombia equipos que cuentan con tecnologías como AI y Machine Learning, que permiten a los médicos y científicos analizar el código genético por medio de algoritmos y ciencia de datos a través de muestras recolectadas donde se obtiene mejores resultados de diagnósticos y tratamientos para los pacientes.

La multilatina contará con pruebas genéticas encaminadas en la inteligencia de datos predictivos, preventivos y personalizados de cada paciente en patologías como: oncología, onco-hematología, enfermedades raras y hereditarias, medicina fetal y reproducción humana, cardiología, farmacogenómica y oftalmología.

“La AI permite resolver problemas y lograr objetivos adecuados al contexto en un mundo incierto. Dado que, cada organismo es único, se puede entender que las reacciones ante una misma enfermedad pueden ser diferentes, dependiendo de cada persona. Para ello, la personalización de la atención se vuelve cada vez más imprescindible, ya que puede aportar mayor agilidad y asertividad hacía el resultado”, explica el Dr. Guilherme Yamamoto, Jefe de Innovación de Dasa Genómica.

En este contexto, estos equipos cuentan con algoritmos capaces de mejorar su percepción, conocimiento, pensamiento o acciones, a partir de experiencias o datos. Para ello, se basan en la informática, la estadística, la psicología y la neurociencia de Machine Learning, operados por médicos calificados, científicos de datos e ingenieros de software.

Para la medicina genómica, el uso de la AI en la etapa de diagnóstico se puede identificar con una visión computacional, es decir, aquella enfocada a la adquisición, procesamiento y análisis de datos o imágenes, apoyándose en el mimetismo de la forma en que los humanos interpretan los datos o reconocen patrones y el procesamiento de datos temporales para predecir futuras observaciones.

Una vez se obtienen los resultados, la AI también se puede utilizar para identificar datos y leer correctamente los informes, apoyándose en el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que ayuda a extraer información de textos con muchas palabras sueltas y al principio desconectadas. Todo este trabajo está comprometido con brindar herramientas capaces de afinar diagnósticos y anticipar diferentes escenarios.

La tecnología ya es una realidad en Dasa Genómica. Por ejemplo, el tiempo que se tarda en analizar una prueba de secuenciación de exoma completo, una prueba genética para diagnosticar enfermedades se reduce de 4 horas y 50 minutos a 1 hora y 50 minutos con el uso de AI en el proceso de análisis.

“En áreas como la oncología, por ejemplo, es posible predecir, a través de pruebas, cómo responderá un tumor de ovario a un determinado medicamento, haciendo que el tratamiento sea personalizado y acogedor. En cuanto a las enfermedades raras, es posible mapear el ADN del bebé mientras aún está en el vientre de la madre e identificar alteraciones incluso antes del nacimiento. El proceso permite analizar las intervenciones antes de la progresión de la enfermedad”, comenta Yamamoto.

Para la prevención y el tratamiento de enfermedades crónicas, se hace necesario y se muestra cada vez más eficaz, combinar la AI con la medicina para hacerla predictiva, preventiva y personalizada. Por consiguiente, el principal objetivo es ganar en eficiencia para que, con menores costes y mayor calidad, sea posible garantizar la salud, y no simplemente tratar la enfermedad.

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