Inteligencia artificial y el sector biomédico: las cosas que no te han contado

La Inteligencia Artificial y la ingeniería Biomédica han sido parte de los últimos avances más significativos en este mundo que está cambiando rápidamente, lo que algunos llaman la revolución tecnológica 4.0.  

La forma en que los profesionales de la salud abordan el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de enfermedades está pasando cada vez más a un modelo de transformación digital, algo que ha abierto puertas a muchas posibilidades para el sector médico en la que necesitan ayuda de soportes informáticos para brindar un servicio más efectivo;  especialmente, cuando se trata de mejorar la atención médica a pacientes con enfermedades crónicas o graves. 

Por eso, si te llama la atención este tema, ¡sigue leyendo porque a continuación te contaremos algunas cosas interesantes que quizás no sepas sobre la Inteligencia Artificial (IA) y la ingeniería biomédica! 

 

Ingeniería biomédica y la inteligencia artificial  

 

La inteligencia artificial basa su conocimiento en sistemas de aprendizaje automáticos, y para nadie es un secreto que está teniendo una gran incidencia en la actualidad.  

La mezcla entre la ingeniería biomédica y la inteligencia artificial no se ha quedado atrás al  ayudarle a la mente humana en aquello que no puede hacer por sí sola, como extraer patrones específicos  mediante datos estructurados que le aporta al área médica señales fisiológicas e imágenes biomédicas que puedan crear modelos predictivos que aporten un diferencial. 

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¿Cómo se está utilizando la ingeniería biomédica y la inteligencia artificial? 

 

La combinación entre ingeniería biomédica y la IA trae consigo muchos beneficios al analizar volúmenes de información en mayor cantidad como:  

• Diagnóstico de enfermedades: esta es una de las formas en las que se mezcla la ingeniería biomédica y la inteligencia artificial, al ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades altamente contagiosas con mayor rapidez y eficacia para brindar a los pacientes tratamientos de manera más ágil.  
• Tratamiento médico: mediante la inteligencia artificial se busca analizar datos y modelos de tratamiento con el fin de tomar decisiones más informadas y mejorar el resultado de los pacientes. 
• Prevención de enfermedades: estas tecnologías avanzadas se están utilizando para analizar datos y modelos de enfermedades, lo que significa que los profesionales de la salud pueden hacer mejores predicciones sobre el riesgo de desarrollar determinadas afecciones, ayudando a la prevención de enfermedades. 
• Monitorización de una línea de producción de prótesis: a través de algoritmos se detectan de forma automática errores o defectos en el proceso de fabricación para realizar de manera inmediata el ajuste necesario.  

 

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¿Cómo se está implementando la ingeniería biomédica y la inteligencia artificial? 

 

Uno de los ejemplos que definitivamente hay que hablar es del blue box, un artefacto electrónico realizado con inteligencia artificial que permite detectar el cáncer de mama mediante la orina.  

En tan solo unos minutos de análisis, los datos son procesados y diagnosticados de manera temprana.  

¿Te imaginas las cantidades de vidas que se pueden salvar al detectar la enfermedad de manera rápida y efectiva? ¡Esta es la importancia de esta gran mezcla!  

Por otro lado, tenemos otros casos:  

• Dispositivos médicos: los monitores de presión arterial, los desfibriladores y los dispositivos de resonancia magnética que están equipados con algoritmos de inteligencia artificial y se utilizan para ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar y tratar a los pacientes. 
• Aplicaciones móviles: aplicaciones móviles como Apple HealthKit, ayudan a los usuarios a monitorear sus datos médicos para tener un mayor control.  
• Chatbots: se utilizan para ayudar a los profesionales de la salud a interactuar con los pacientes y para brindar información sobre determinados tratamientos. También se utilizan para hacerle un seguimiento de los datos de los pacientes y tomar decisiones de tratamiento más informadas. 

 

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