medico usando inteligencia artificial

La IA ayuda a detectar enfermedades graves y poco comunes

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Los diagnósticos precisos y tempranos salvan vidas. Gracias a la inclusión de la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria, la identificación de patologías graves y poco habituales resulta cada vez más sencilla.

Reducir el tiempo de diagnóstico ha sido uno de los retos históricos del sector de la salud. En la era del Big Data y la transformación digital, el acceso a información relevante para identificar patrones y realizar pronósticos más certeros va ganando terreno en las prácticas rutinarias.

¿Por qué la IA tiene tanto potencial en medicina?

Según la Federación Española de Enfermedades raras, los pacientes con este tipo de patologías tardan una media de 4 años en obtener un diagnóstico. Además, las coberturas sanitarias públicas con tratamientos para estas enfermedades son prácticamente nulas y, los existentes, no siempre se aplican en las situaciones adecuadas.

La IA ha demostrado tener suficiente potencial para cambiar este escenario, mejorando la calidad de las consultas médicas, los tiempos de atención y la fiabilidad de los diagnósticos. Modelos asistenciales en desarrollo como DxGPT, permiten a los profesionales de la salud obtener diagnósticos potenciales a partir de datos (edad del paciente, síntomas, antecedentes…), y utilizar estas respuestas rápidas para emitir pronósticos y planes de tratamiento más acertados.

¿Cómo se está usando la IA en el diagnóstico de enfermedades?

Aparte del diagnóstico con la asistencia de aplicaciones conversacionales como DxGPT, la IA se está aplicando en otro tipo de valoraciones médicas:

  • Análisis predictivos: evaluaciones médicas que permiten determinar si el paciente es susceptible de desarrollar determinadas enfermedades.
  • Asistencia virtual: desarrollo de tareas clínicas automatizadas para mejorar y agilizar la atención al paciente.
  • Valoración de imágenes médicas: interpretación de estudios diagnósticos de imagen (tomografías, radiografías, resonancias…) para identificar anomalías que no siempre son apreciables por el ojo humano.

Todas estas prácticas facilitan y completan el trabajo de los profesionales médicos, a menudo limitado por la saturación de las consultas y la falta de medios.

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