Investigadores de la UA usan inteligencia artificial para reducir la lista de espera del cáncer de piel
El grupo de Ingeniería bioinspirada e Informática para la salud solicita la apertura controlada de datos de pacientes a Sanidad para obtener el 100% de eficacia y extenderlo al resto de patologías
Investigadores del grupo IBIS y colaboradores, en el laboratorio de la Escuela Politécnica en la UA / Héctor Fuentes
Uno de los principales escollos de la Sanidad, las eternas listas de espera, puede mejorar su eficacia de forma significativa gracias a la investigación que desarrollan científicos de la Universidad de Alicante, en estrecha relación con hospitales y especialistas de la provincia.
La optimización de las listas de espera está la alcance de la mano si, como solicitan los propios investigadores, desde el departamento de Sanidad favorecen la apertura controlada de los datos de pacientes e historias clínicas, siempre de forma anónima y totalmente respetuosa, con el objetivo único de alimentar la inteligencia artificial que propicia afinar el diagnóstico y optimizar el tratamiento que precisa cada paciente.
Así lo explica el catedrático de Arquitectura y Tecnología de computadores, Daniel Ruiz, experto en inteligencia artificial aplicada a la salud, que es a lo que se dedica el grupo investigador de Ingeniería bioinspirada e Informática para la salud, IBIS, que dirige en la UA.
De hecho ya han diseñado un sistema de ayuda al médico para gestionar, por ejemplo, las listas de espera del cáncer de piel con una efectividad de hasta el 90%.
El catedrático Daniel Ruiz dirige el grupo investigador IBIS
Pero esperan lograr el 100% siempre que puedan abarcar más datos clínicos. “Estamos hablando con más centros para ampliar más el banco de imágenes”, como información complementaria, añaden.
Fase inicial
El investigador subraya que “cuando el melanoma está en su fase inicial, la inteligencia artificial ayuda al médico de familia o de cabecera a diagnosticar la urgencia o no de remitir a ese paciente al especialista”.
La acumulación y cruce de datos sobre casos y pacientes similares, que favorece la inteligencia artificial, ayuda al médico a interpretar las imágenes en el mismo centro de salud, y a decidir la rapidez con que debe remitir el caso a un especialista dermatólogo, lo que contribuye a gestionar de forma óptima las listas de espera.
Resultados
Ruiz puntualiza que el único que diagnostica es el médico, que la inteligencia artificial solo sirve de apoyo, pero que en este caso la eficacia comprobada con especialistas en hospitales de la provincia alcanza el 90%.
La Comunidad cuenta con un sistema muy bueno de historias clínicas, pero lo ideal sería que los datos estuvieran más abiertosa la investigación
“Ayuda al diagnóstico y al tratamiento”, abunda el investigador. A la vista de los resultados que ofrece el sistema, en lugar de tener que engrosar la lista de espera para no quedarse con la duda, el médico de cabecera podrá optar por citar al paciente al cabo de unos meses sin que suponga peligro alguno para su salud, y seguir controlando la situación sin necesidad de saturar a los especialistas gracias a la evidencia de los datos.
Los investigadores de la UA en el laboratorio
“La Comunidad cuenta con un sistema muy bueno de historias clínicas, pero el acceso no es sencillo y lo ideal sería que los datos estuvieran más abiertos siempre en términos de investigación, porque se podría ayudar más” concreta el catedrático.
Y es que la inteligencia artificial trabaja mejor con abundancia de datos, cuantos más mejor y mayor precisión se obtiene, “porque mejoran el algoritmo, conocido internacionalmente como sistema de ayuda a la decisión clínica”.
Nuevas técnicas hacia un salto cualitativo
El grupo IBIS de la Universidad de Alicante que integran, junto al director Daniel Ruiz, los también investigadores Antonio Soriano, José Francisco Colom, Francisco Javier Esclapés y Vicente Manuel Esteve, además de colaboradores como Mireia Sempere o Diego Marcos, prevé avances en su trabajo con la incorporación de nuevas técnicas más allá de la inteligencia artificial clásica, como el aprendizaje profundo o deep learning “que puede mejorar el sistema”, subrayan, dando un gran salto cualitativo con una mayor abundancia de datos.
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