Top 7 AI Examples In Healthcare - The Medical Futurist

Summary

La 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

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🤖 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.

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🌟 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.

Keywords

💡Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática que estudia y desarrolla sistemas que pueden realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En el vídeo, se destaca cómo la IA ya está transformando la atención médica, siendo un factor disruptivo en el sector de la salud, con aplicaciones en la detección de enfermedades y en la mejora de herramientas diagnósticas.

💡Atrial fibrilation

La fibrilación auricular, o aFib, es una alteración del ritmo cardíaco que aumenta el riesgo de accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca y otras complicaciones cardíacas. En el vídeo, se menciona que la IA ha facilitado su detección mediante dispositivos de salud digital, como el Kardia de AliveCor, que monitorea continuamente el ritmo cardíaco.

💡Sepsis

La sepsis es una condición médica severa que ocurre cuando el cuerpo responde a una infección. En el vídeo, se describe cómo un algoritmo predictivo desarrollado por HCA Healthcare puede identificar casos potenciales de sepsis seis horas antes que los clínicos, lo que reduce las tasas de mortalidad.

💡Epilepsia

La epilepsia es un trastorno neurológico caracterizado por convulsiones recurrentes. En el vídeo, se habla de dispositivos como el brazalete de Empatica, que utiliza IA para notificar a los usuarios y cuidadores sobre una posible convulsión, con una tasa de precisión del 98% en la detección de convulsiones.

💡Aplicaciones de revisión de piel

Estas aplicaciones permiten a los usuarios tomar fotografías de lesiones cutáneas sospechosas, subirlas y obtener una evaluación mediante un algoritmo de IA. En el vídeo, se menciona que estas aplicaciones son altamente precisas y pueden detectar lesiones que podrían pasar desapercibidas en el proceso de atención médica tradicional.

💡Detección de accidente cerebrovascular

El accidente cerebrovascular es una condición altamente sensible al tiempo que se trata. En el vídeo, se destaca la aplicación Viz LVO, que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para detectar accidentes cerebrovasculares en imágenes de TC y alertar a especialistas, lo que puede reducir significativamente el tiempo de atención y mejorar los resultados para los pacientes.

💡Cáncer de mama

El cáncer de mama es el diagnóstico de cáncer más común en mujeres. El vídeo menciona que los modelos de aprendizaje profundo han estado en desarrollo durante años para encontrar signos tempranos de la enfermedad, y que la combinación de sus predicciones con los diagnósticos de patólogos humanos mejora los resultados para los pacientes.

💡Descubrimiento de fármacos

El descubrimiento de fármacos es un proceso tradicionalmente costoso y largo. Sin embargo, el vídeo destaca cómo los algoritmos avanzados de IA pueden cambiar este proceso, haciendo el desarrollo de fármacos más barato y efectivo, acortando el ciclo de producción y ayudándolo a la industria farmacéutica a encontrar nuevos medicamentos sin sobrecargar los ensayos clínicos.

💡DeepMind

DeepMind es una empresa de IA que ha desarrollado programas de aprendizaje automático avanzados. En el vídeo, se menciona cómo un programa de DeepMind reveló 200 millones de proteínas, lo que podría acelerar la búsqueda de nuevos medicamentos, ilustrando el impacto que la IA puede tener en la investigación médica.

💡Regulaciones

Las regulaciones son normas establecidas por las autoridades para controlar y supervisar ciertos aspectos de la sociedad, incluida la implementación de nuevas tecnologías como la IA en la atención médica. El vídeo sugiere que, aunque la IA representa un cambio de paradigma en la atención médica, aún queda mucho por hacer para determinar cómo implementar estas tecnologías de manera efectiva y segura, tanto desde una perspectiva tecnológica como regulatoria.

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.