La última IA se dirige a la consulta de su médico

La misma inteligencia artificial que pronto puede conducir su automóvil nuevo se está adaptando para ayudar a conducir la atención radiológica de intervención para los pacientes.

Investigadores de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), han utilizado inteligencia artificial avanzada, también llamada aprendizaje automático, para crear un "robot de conversación" o Radiólogo Intervencionista Virtual (VIR).

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Este dispositivo se comunica automáticamente con los médicos de un paciente y puede ofrecer rápidamente respuestas basadas en pruebas a preguntas frecuentes.

Los científicos presentarán su investigación hoy en la reunión científica anual de la Society of Interventional Radiology en 2017 en Washington, DC

Este avance permitirá a los médicos dar a los pacientes información en tiempo real sobre los procedimientos de radiología intervencionista como así como planear el próximo paso de su tratamiento.

AdvertisementLas computadoras son ahora tan buenas como los humanos para identificar objetos particulares. Dr. Kevin Seals, UCLA Health

Dr. Edward W. Lee, profesor asistente de radiología en la Escuela de Medicina David Geffen de UCLA, y uno de los autores del estudio, dijo que él y sus colegas teorizaron que podrían usar la inteligencia artificial en formas automáticas y de bajo costo para mejorar la atención del paciente.

"La tecnología fundamental que ha posibilitado la creación de autos autónomos es el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial modelada según las conexiones en el cerebro humano", explicó el Dr. Kevin Seals, médico residente en diagnóstico radiología en UCLA Health, y un coautor del estudio, dijo en una entrevista de Healthline.

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Seals, que programó el VIR, dijo que las computadoras avanzadas y el cerebro humano tienen varias similitudes.

"Al utilizar el aprendizaje profundo, las computadoras son ahora tan buenas como los humanos para identificar objetos particulares, lo que hace posible que los autos que conduzcan puedan 'ver' y navegar adecuadamente en su entorno", dijo.

"Esta misma tecnología puede permitir que las computadoras entiendan las entradas de texto complejas, como las preguntas médicas de los profesionales de la salud", agregó. "Al implementar el aprendizaje profundo utilizando la tecnología cognitiva de IBM Watson y el procesamiento del lenguaje natural, podemos hacer que nuestro 'radiólogo de intervención virtual' sea lo suficientemente inteligente como para comprender las preguntas de los médicos y responder de una manera inteligente y útil. "

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¿Cómo funciona VIR?

Piense en ello como una capa inicial y superrápida de recopilación de información que se puede utilizar antes de tomarse el tiempo para ponerse en contacto con un verdadero radiólogo intervencionista o de diagnóstico humano, señaló Seals.

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"El usuario simplemente envía un mensaje de texto al radiólogo virtual, que en muchos casos proporciona una respuesta excelente, basada en la evidencia más o menos instantáneamente", dijo.

Anotó que si el paciente no recibe una respuesta útil, se lo deriva rápidamente a un radiólogo humano.

"Herramientas como nuestro chatbot son particularmente importantes en el entorno clínico actual, que se centra en las métricas de calidad y sigue las pautas clínicas basadas en evidencia que han demostrado ayudar a los pacientes", dijo.

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Seals dijo que un equipo de radiólogos académicos seleccionó la información provista en la aplicación de la literatura de radiología, y es rigurosamente científica y basada en la evidencia.

"Esperamos que el uso de la aplicación fomentará la gestión de pacientes de vanguardia que se traduce en una mejor atención al paciente y beneficia significativamente a nuestros pacientes", agregó.

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"Puede considerarse como 'mensajes de texto' con una representación virtual de un radiólogo humano que ofrece una gran parte de la funcionalidad de hablar con un radiólogo humano real", dijo Seals.

Cuando el clínico no radiólogo envía una pregunta al VIR, el aprendizaje profundo se usa para comprender ese mensaje y responder de manera inteligente.

"Recibimos muchas preguntas que son bastante fáciles de automatizar", dijo Seals. "Tal como 'Me preocupa que mi paciente tenga un coágulo de sangre en sus pulmones. ¿Cuál es el mejor tipo de imágenes para realizar para hacer el diagnóstico? 'El chatbot puede responder a preguntas como esta de una manera supersmart, basada en la evidencia. "

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Las respuestas de muestra, dijo, pueden incluir imágenes instructivas (por ejemplo, un diagrama de flujo que muestra un algoritmo clínico), mensajes de texto de respuesta y subprogramas dentro de la aplicación, como una calculadora para determinar la Puntaje de Wells, 'un médico métrico usa para guiar el manejo clínico.

La aplicación VIR se asemeja a un chat de servicio al cliente en línea.

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Para crear una base crucial de conocimiento, los investigadores alimentaron a la aplicación más de 2.000 puntos de datos que simulaban las consultas comunes que los radiólogos intervencionistas reciben cuando se reúnen con los pacientes.

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VIR se vuelve más inteligente con cada uso

Cuando un clínico remitente hace una pregunta, la amplia base de conocimientos de la aplicación le permite responder al instante con la mejor respuesta

Las diversas formas de respuestas pueden incluir sitios web, infografías y programas personalizados.

Si el VIR determina que una respuesta requiere una respuesta humana, el programa proporcionará información de contacto para un radiólogo de intervención humano.

La aplicación aprende a medida que los médicos lo usan, y cada escenario le enseña al VIR a ser cada vez más inteligente y más poderoso, dijo Seals.

La naturaleza de las comunicaciones de chatbot debería proteger la privacidad del paciente.

La confidencialidad es "críticamente importante en el mundo de la tecnología moderna y algo que tomamos muy en serio", dijo Seals.

Agregó que la aplicación fue creada y programada por médicos con una extensa capacitación HIPAA (Ley de Responsabilidad y Portabilidad de Seguros de Salud de 1996).

"Podemos evitar estos problemas porque los usuarios hacen preguntas de forma general y anónima", dijo Seals. "La información de salud protegida nunca es necesaria para usar la aplicación, ni es relevante para su función. "

Todos los usuarios, proveedores profesionales de servicios de salud, como médicos y enfermeras, deben aceptar no incluir ninguna información específica protegida del paciente en sus mensajes de texto al chatbot, agregó.

Ninguna de las diversas funciones dentro de la aplicación requiere información específica del paciente, dijo Seals.

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La mejora de la velocidad y la eficiencia de la atención

Esta nueva tecnología representa la forma más rápida y más fácil para los médicos para obtener la información que necesitan en el hospital, comenzando con radiología y eventualmente expandiéndose a otras especialidades como neurocirugía y cardiología, dijo Seals.

"Nuestra tecnología puede impulsar cualquier tipo de chatbot médico", explicó. "Actualmente, existen silos de información que existen entre varios especialistas en el hospital, y no existe una buena herramienta para compartir rápidamente la información entre estos silos. A menudo es lento y difícil tener un radiólogo ocupado en el teléfono, lo que molesta a los médicos y retrasa la atención del paciente. "

Otros médicos de la Escuela de Medicina David Geffen de UCLA están probando el chatbot, y Seals y Lee dicen que su tecnología es completamente funcional ahora.

"Lo estamos perfeccionando y perfeccionándolo para que pueda prosperar en un lanzamiento amplio", dijo Seals.

El fondo de ingeniería y software de Seals le permitió realizar la programación necesaria para el proyecto de investigación aún no financiado. Dijo que él y sus colegas buscarán financiamiento a medida que se expandan.

Esta tecnología de vanguardia se estrenará pronto.

El VIR estará disponible en aproximadamente un mes para todos los médicos en el Centro Médico UCLA Ronald Reagan. El uso posterior en UCLA ayudará al equipo a perfeccionar el chatbot para una versión más amplia.

El VIR también podría convertirse en una aplicación gratuita.

"Estamos explorando modelos potenciales para lanzar la aplicación", dijo Seals. "Puede ser una herramienta gratuita que lanzamos para ayudar a nuestros colegas clínicos, ya que somos radiólogos académicos que se centran en compartir conocimientos y mejorar la medicina clínica.

Los investigadores describieron la importancia del VIR en un resumen de sus hallazgos: "La inteligencia artificial mejorada a través del aprendizaje profundo tiene el potencial de transformar fundamentalmente nuestra sociedad, desde el análisis de imágenes automatizado hasta la creación de autos sin conductor. "