13.000 enfermedades, 6.000 medicamentos, 4.000 procedimientos m\u00e9dicos y un n\u00famero indeterminado de historiales m\u00e9dicos, seg\u00fan cifras del doctor Herbert Chase, profesor de Medicina Cl\u00ednica en Biom\u00e9dica Inform\u00e1tica en la Universidad de Columbia (EUA), convierten el conocimiento m\u00e9dico en imposible de abarcar por una sola inteligencia humana. Algunos expertos aseguran que se necesitan 21 horas diarias de lectura para mantenerse al d\u00eda de la actualidad m\u00e9dica, aunque al ritmo de crecimiento en publicaciones que existe en la actualidad esa cifra es cada vez m\u00e1s insuficiente. El resultado de esa incapacidad para actualizar conocimientos con los m\u00e9todos tradicionales son los errores m\u00e9dicos. Seg\u00fan Chase, las negligencias causan entre 44.000 y 98.000 muertes al a\u00f1o tan solo en Estados Unidos.<\/p>\n
Para solucionarlo disponemos de inteligencia artificial que puede analizar toda la informaci\u00f3n cient\u00edfica disponible y recomendar el mejor tratamiento o diagn\u00f3stico en funci\u00f3n de la evidencia y de los par\u00e1metros introducidos de cada caso. Es lo que ya hace, por ejemplo, IBM con su ordenador Watson en el c\u00e1ncer. Este sistema ya se utiliza en el prestigioso MD Anderson Cancer Center<\/a> de Estados Unidos. Con cada pregunta, Watson genera posibles respuestas, respaldadas con pruebas para cada hip\u00f3tesis, clasificadas de m\u00e1s a menos fiable.<\/p>\n Algo menos ambiciosas pero con la misma filosof\u00eda existen distintas aplicaciones que ayudan al diagn\u00f3stico y tratamiento basadas en protocolos, publicaciones y vadem\u00e9cum, como la espa\u00f1ola iDoctus, que ya utilizan miles de m\u00e9dicos a trav\u00e9s de su tel\u00e9fono o de su tablet.<\/p>\n La inteligencia artificial nunca sustituir\u00e1 al m\u00e9dico, seg\u00fan los expertos, pero le complementar\u00e1. En esa inteligencia artificial se contemplan tanto las publicaciones como los historiales cl\u00ednicos o incluso la posibilidad de preguntar a los mejores especialistas en cada campo, la llamada inteligencia colectiva.<\/p>\n Para Ignacio Hern\u00e1ndez Medrano, adjunto a la Direcci\u00f3n Ejecutiva en el Instituto Ram\u00f3n y Cajal de Investigaci\u00f3n Sanitaria, pasaremos de una Medicina basada en la evidencia (MBE), hacia un nuevo horizonte que se puede llamar Medicina generadora de evidencia (MGE)<\/a>. El doctor Medrano ha creado una novedosa herramienta de soporte a la decisi\u00f3n cl\u00ednica basada en el an\u00e1lisis de las historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas, Savana. Para ello, utiliza el Big Data o an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 13.000 enfermedades, 6.000 medicamentos, 4.000 procedimientos m\u00e9dicos y un n\u00famero indeterminado de historiales m\u00e9dicos, seg\u00fan cifras del doctor […]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":3490,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"class_list":["post-3489","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias-corporativas"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t