¿Las computadoras podrán detectar las enfermedades a través de los síntomas?

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Un nuevo estudio de la Universidad Tecnólogica de Massachusetts da un importante aliento para el tema de la salud

Por Mariana García | Ángel Metropolitano

Un estudio publicado por el Massachusetts Institute of Tecnology (MIT), el 9 de enero de este año, muestra que las computadoras que procesan y muestran las relaciones entre síntomas y enfermedades pueden ser insuficientes para la detección de ciertas afecciones y también para algunos pacientes.

Aunque, eso no es todo, el estudio también sugiere formas de aumentar y mejorar su rendimiento.

Los gráficos de conocimiento de salud generalmente han sido compilados manualmente por clínicos expertos, lo cual es un proceso laborioso.

Sin embargo, recientemente, los investigadores experimentaron con la generación automática de estos gráficos a partir de los datos computarizados del paciente.

En el Simposio Pacífico sobre Biocomputación 2020, científicos del MIT analizaron cómo varios sistemas utilizaron datos de registros de salud electrónicos, que contienen historias clínicas y de tratamiento de pacientes, para “aprender” automáticamente los patrones de correlaciones de síntomas y enfermedades.

Descubrieron que los modelos funcionaron particularmente mal para enfermedades que tienen altos porcentajes de pacientes muy viejos o jóvenes, o altos porcentajes de pacientes masculinos o femeninos, pero que elegir los datos correctos para el modelo correcto y realizar modificaciones adicionales puede mejorar el rendimiento de los gráficos de conocimiento generados por las computadoras.

A partir de entonces, el MIT pretende proporcionar orientación a los investigadores sobre la relación entre el tamaño del conjunto de datos, la especificación del modelo y el rendimiento cuando se utilizan registros electrónicos de salud para construir gráficos de conocimiento de salud.

Los avances podrían conducir a mejores herramientas para ayudar a los médicos y pacientes con la toma de decisiones médicas o para buscar nuevas relaciones entre enfermedades y síntomas.

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