Top 7 AI Examples In Healthcare - The Medical Futurist
Summary
TLDRLa inteligencia artificial (IA) está revolucionando la atención médica con aplicaciones innovadoras como el diagnóstico de arritmias con dispositivos digitales, la detección temprana de sepsis, pulseras inteligentes para detectar convulsiones, aplicaciones de revisión de la piel, y la detección de accidentes cerebrovasculares. Además, la IA mejora la detención del cáncer de mama y la descubrimiento de fármacos, acortando los tiempos de desarrollo y reduciendo costos. Aunque aún hay mucho por descubrir, la IA representa un cambio de paradigma en la medicina.
Takeaways
- 🚀 La inteligencia artificial ya está aquí y está revolucionando la atención médica con herramientas innovadoras.
- 💓 Los dispositivos de salud digital, como el Kardia de AliveCor, están mejorando la detección de arritmias cardíacas con tecnología de IA.
- 🚑 Los algoritmos predictivos, como el de Sepsis Prediction and Optimisation of Therapy, pueden detectar sepsis seis horas antes que los clínicos y reducir las tasas de mortalidad.
- 📈 Las pulseras inteligentes, como la de Empatica, pueden notificar a los usuarios y cuidadores sobre una convulsión inminente con un 98% de precisión.
- 📸 Las aplicaciones de revisión de piel utilizan algoritmos de IA para evaluar imágenes de lesiones cutáneas y pueden detectar lesiones que se podrían haber perdido en el proceso médico tradicional.
- 🧠 La aplicación Viz LVO utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para detectar apoplejías en imágenes de TC y alertar a especialistas, mejorando drásticamente el tiempo de respuesta.
- 🔍 Los modelos de aprendizaje profundo han estado mejorando la detección temprana del cáncer de mama, mejorando los resultados para los pacientes y aliviando la carga de trabajo de los radiólogos.
- 💊 La inteligencia artificial está transformando el proceso de descubrimiento de fármacos, lo que podría hacer que el desarrollo de medicamentos sea más barato y efectivo.
- 🔬 Un programa de aprendizaje automático avanzado de DeepMind ha revelado 200 millones de proteínas, lo que podría acelerar la búsqueda de nuevos medicamentos.
- 🌟 Aunque hay mucho por descubrir y implementar tanto desde una perspectiva tecnológica como regulatoria, la IA ya representa un cambio de paradigma en la atención médica.
Q & A
¿Qué es la fibrilación auricular (aFib) y cómo ayuda la inteligencia artificial a detectarla?
-La fibrilación auricular (aFib) es una condición que aumenta el riesgo de accidentes cerebrovasculares, insuficiencia cardíaca y otras complicaciones cardíacas. La IA ha cambiado la forma de detectarla con dispositivos de salud digitales como el Kardia de AliveCor, un registrador de ECG de clase médica aprobado por la FDA que analiza las lecturas en tiempo real.
¿Cómo puede la IA optimizar las vías de pacientes y beneficiar a las enfermeras?
-La IA puede optimizar las vías de pacientes y beneficiar a las enfermeras mediante algoritmos predictivos como el 'Sepsis Prediction and Optimisation of Therapy' desarrollado por HCA Healthcare, que monitorea datos de pacientes para identificar casos potenciales de sepsis y permite detectarla seis horas antes que los clínicos, reduciendo las tasas de mortalidad por sepsis.
¿Qué son los brazaletes inteligentes para la detección de convulsiones y cómo funcionan?
-Los brazaletes inteligentes para la detección de convulsiones, como el de Empatica, están diseñados para notificar a los usuarios y cuidadores sobre una convulsión inminente. Funcionan mediante la IA que alimenta el dispositivo y que, tras realizar pruebas clínicas, mostró una tasa de exactitud del 98% en la detección de convulsiones generalizadas tonico-clónicas.
¿Cómo ayudan las aplicaciones de revisión de la piel en el diagnóstico de lesiones cutáneas?
-Las aplicaciones de revisión de la piel permiten a los usuarios tomar fotografías de lesiones cutáneas sospechosas, subir estas imágenes y obtener una evaluación por un algoritmo de IA. Estos algoritmos comparan las imágenes con bases de datos vastas para proporcionar un diagnóstico preliminar en segundos, aunque se requiere confirmación por parte de dermatólogos.
¿Cómo utiliza la IA la detección de accidentes cerebrovasculares?
-La IA se utiliza en la detección de accidentes cerebrovasculares a través de aplicaciones como Viz LVO, que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para detectar automáticamente un accidente cerebrovascular en imágenes de TC y alertar a especialistas en accidentes cerebrovasculares sobre pacientes potencialmente tratables, acortando significativamente el tiempo de atención.
¿En qué se centra la detección del cáncer de mama utilizando IA y cómo mejora los resultados?
-La detección del cáncer de mama con IA se centra en encontrar señales tempranas de la enfermedad. Aunque aún no hay una solución abarcadora, los estudios muestran que combinar las predicciones de sistemas de aprendizaje profundo con los diagnósticos de patólogos humanos mejora los resultados para los pacientes y alivia la carga de trabajo para los radiólogos.
¿Cómo la IA puede cambiar el proceso tradicional de diseño de medicamentos?
-La IA puede alterar significativamente el proceso tradicional de diseño de medicamentos haciendo que el desarrollo de medicamentos sea más barato y efectivo, acortando el ciclo de producción y ayudando a la industria farmacéutica a encontrar nuevos medicamentos sin sobrecargar los ensayos clínicos y los costos acumulativos.
¿Cuál es la importancia de la IA en la investigación de nuevas proteínas para la búsqueda de nuevos medicamentos?
-La IA es crucial en la investigación de nuevas proteínas, como se demuestra con el programa de aprendizaje automático avanzado de Alphabet’s DeepMind que ha revelado 200 millones de proteínas, lo que podría acelerar la búsqueda de nuevos medicamentos y hacer el proceso más eficiente.
¿Cuánto tiempo y dinero se invierte en promedio en el desarrollo de un medicamento experimental desde la concepción hasta el mercado?
-Según algunas estimaciones, se invierte aproximadamente 12 años y cerca de 3 mil millones de dólares en el desarrollo de un solo medicamento experimental desde la concepción hasta el mercado.
¿Cómo la IA está cambiando la perspectiva para los profesionales médicos y los pacientes?
-La IA ya significa un cambio de paradigma para los profesionales médicos y los pacientes, no solo mejorando la implementación tecnológica sino también ofreciendo nuevas soluciones a los problemas de salud, aunque aún hay mucho por descubrir en términos de implementación y regulaciones.
Outlines
🤖 Transformaciones en la atención médica con la IA
El primer párrafo explora cómo la inteligencia artificial (IA) ha impactado significativamente en el sector de la atención médica. Se destacan siete ejemplos de aplicaciones de la IA en la salud, incluyendo la detección de arritmias cardíacas con dispositivos como Kardia de AliveCor, la optimización de rutas de pacientes y la detección temprana de sepsis a través de algoritmos predictivos, la notificación de convulsiones con pulseras inteligentes como la de Empatica, la detección de lesiones de piel mediante aplicaciones de IA, la detección de accidentes cerebrovasculares con el uso de algoritmos de aprendizaje profundo en imágenes de CT, la detección de cáncer de mama mejorada por el uso de sistemas de aprendizaje profundo, y el descubrimiento de fármacos que podrían acortar y mejorar el proceso de desarrollo de medicamentos. Cada ejemplo ilustra cómo la IA está revolucionando la forma en que se diagnostican y se abordan las enfermedades.
🌟 La IA como catalizador de innovación en la salud
El segundo párrafo enfatiza la importancia de la IA en la innovación médica y cómo está cambiando la práctica médica y la experiencia del paciente. Aunque se reconoce que aún hay mucho por hacer en términos de implementación y regulación, se destaca que la IA representa un cambio de paradigma tanto para profesionales médicos como para pacientes. Se sugiere que, con la IA, se están abriendo nuevas oportunidades para abordar problemas de salud de maneras más efectivas y eficientes, y que estos cambios solo están comenzando a florecer en el paisaje de la atención médica.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia artificial
💡Atrial fibrilation
💡Sepsis
💡Epilepsia
💡Aplicaciones de revisión de piel
💡Detección de accidente cerebrovascular
💡Cáncer de mama
💡Descubrimiento de fármacos
💡DeepMind
💡Regulaciones
Highlights
Artificial intelligence is transforming healthcare with innovative diagnostic tools.
AI helps in detecting arrhythmias like Atrial fibrillation through devices like AliveCor’s Kardia.
AI optimizes patient pathways and aids nurses with predictive algorithms for sepsis detection.
Wearable devices, such as Empatica’s wristband, are designed to detect seizures with high accuracy.
Skin-checking apps use AI algorithms to evaluate skin lesions and provide preliminary diagnoses.
The Viz LVO app employs deep learning to detect stroke on CT imaging, speeding up patient care.
Deep learning models assist in breast cancer detection, improving patient outcomes.
AI is revolutionizing drug discovery by making the process more efficient and cost-effective.
AI has the potential to reduce the time and cost of drug production cycles.
DeepMind's AI program identified 200 million proteins, accelerating the search for new medicines.
AI is a disruptive force in healthcare, offering new solutions to medical challenges.
There is a need to further implement AI algorithms in healthcare considering technological and regulatory aspects.
AI signifies a paradigm shift for both medical professionals and patients in the healthcare sector.
The integration of AI in healthcare is still in its early stages with much potential for growth.
AI applications in healthcare are improving diagnostics, treatment, and overall patient care.
The future of healthcare is likely to involve more AI-driven tools and systems for better patient outcomes.
Transcripts
Artificial intelligence is no longer a futuristic idea. It's already here, and in healthcare it has
turned out to be a powerful, disruptive force, fueling some of the most innovative diagnostic
tools of today. So let’s take a look at 7 examples where AI has started to transform healthcare.
I’m Dr. Bertalan Meskó, and you’re watching The Medical Futurist.
1.) Detecting arrhythmias
Atrial fibrillation or aFib is a condition that can increase the risk of stroke,
heart failure, and other heart-related complications. But until recently,
it has been overwhelmingly difficult to deal with it,
as it needs continuous ECG monitoring to provide data about heart rate and rhythm.
But AI has already changed that with the appearance of digital health
devices. For example, AliveCor’s Kardia is an FDA-approved, medical-grade ECG recorder,
that’s “the most sophisticated A.I. ever brought to personal ECG” - according to the company.
The Kardia algorithm doesn’t just switch the point of care from the hospitals to wherever
the patient is but it runs pretty much invisibly in the background, analyzing readings on the go.
2.) Emergency Detection
AI has the potential to highly optimise patient pathways and even benefit nurses too. HCA
Healthcare developed a predictive algorithm called Sepsis Prediction and Optimisation of
Therapy. It can continuously monitor patient data in hospitals to identify potentially
impending sepsis cases. The algorithm is able to detect sepsis six hours earlier than clinicians,
enabling the healthcare system to cut sepsis mortality rates by nearly 30%.
3.) Seizure-detecting smart bracelets
Epilepsy is the 4th most common neurological problem in the US,
following migraine, stroke and Alzheimer’s disease. But wearable devices, like the
Empatica’s AI fueled wristband are designed to notify users and caretakers about a developing
seizure. Clinical testing of Embrace yielded a 98% accuracy rate for detecting generalised
tonic-clonic seizures. The long term plan of course is to be able to predict seizures too.
4.) Skin-checking apps
Skin-checking applications allow users to take pictures of their suspicious skin lesions,
upload these pictures, and get the images evaluated by an A.I. algorithm.
These algorithms work by comparing user images to vast databases,
coming up with a preliminary diagnosis in just a few seconds. While dermatologists are still
absolutely required for confirmed diagnoses, these applications are highly accurate and
can detect skin lesions that could’ve been missed by the traditional healthcare process.
5.) Stroke Detection
The Viz LVO app uses deep learning algorithms to automatically detect stroke on CT imaging
and alert on-call stroke specialists about potentially treatable patients.
Since stroke is one of the most time-sensitive conditions in all medicine, this system is a
game changer by cutting down several hours for patients to receive the care they need.
In a study, containing the largest health A.I. dataset to date,
Viz LVO achieved 96% sensitivity and 94% specificity. Faster triage with this
application enables the identification and treatment of more patients which
improves patient outcomes and reduces the chances of long-term disability.
6.) Breast cancer detection
Breast cancer is the most prevalent cancer diagnosis for women. But deep
learning models aiming to find early signs of the disease have been around for a good
number of years now. Although we have not yet arrived at an all-encompassing
solution yet, studies show that combining deep learning systems’ predictions with
human pathologists’ diagnoses improves patient outcomes and alleviates at least some of the
burden on radiologists when they need to make life-altering decisions for their patients.
7.) Drug discovery
Advanced algorithms could fundamentally alter the traditional process of designing drugs
too. AI could make drug development much cheaper and more effective by
shortening the drug production cycle, and helping out the pharmaceutical industry
in finding new drugs without burdening clinical trials and accumulating costs.
According to some estimates, it takes about 12 years and close to 3 billion dollars for
one single experimental drug to advance from concept to market. One. Recently,
an advanced machine-learning program from Alphabet’s DeepMind has revealed 200 million
proteins. This could speed the search for new medicines. 200 million! That’s the difference
A.I. can make. And examples like this are popping up everywhere in the healthcare landscape now,
profoundly changing the way we can bring new solutions to our maladies.
Of course, these are just a few exciting examples of how artificial intelligence
can fuel the capabilities of healthcare professionals. There is still a long way to
go and figure out how to further implement these algorithms, not only from the technological point
of view but also in terms of regulations. But what’s clear is that AI already means
a paradigm shift for medical professionals and patients alike, and it only just started.
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