Los hospitales de Londres comienzan a reemplazar a médicos y enfermeras con IA

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  Uno de los hospitales más grandes del país ha presentado planes radicales para utilizar la inteligencia artificial para llevar a cabo tareas que tradicionalmente realizaban médicos y enfermeras, desde diagnosticar cáncer en tomografías computarizadas hasta decidir qué pacientes de urgencias son atendidos primero.

La asociación de tres años entre el University College de Londres Hospitales(UCLH) y el Instituto Alan Turing tienen como objetivo llevar los beneficios de la revolución del aprendizaje automático al NHS en una escala sin precedentes.

El profesor Bryan Williams, director de investigación de la Fundación de la Fundación NHS de los Hospitales de University College London, dijo que la medida podría tener un gran impacto en los resultados de los pacientes, trazando paralelos con la transformación de la experiencia del consumidor por parte de compañías como Amazon y Google.

"Va a cambiar el juego", dijo. "Puedes usar tu teléfono y reservar un boleto de avión, decidir qué películas vas a ver u ordenar una pizza ... todo se trata de IA", dijo. “En el NHS, no estamos lo suficientemente sofisticados. Todavía estamos enviando cartas, lo cual es extraordinario ".

En el corazón de la asociación, en la que UCLH está invirtiendo una suma "sustancial" pero sin nombre, está la creencia de que los algoritmos de aprendizaje automático pueden proporcionar nuevas formas de diagnosticar enfermedades, identificar personas en riesgo de enfermedad y dirigir recursos. En teoría, los médicos y las enfermeras podrían desplegarse de manera receptiva en las salas, como los conductores de Uber que gravitan en lugares con la mayor demanda en ciertos momentos del día. Pero la medida también provocará preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad cibernética y el papel cambiante de los profesionales de la salud.

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El primer proyecto se centrará en mejorar el departamento de accidentes y emergencias del hospital, que, como muchos hospitales, no cumple con los objetivos de tiempo de espera del gobierno.

"Nuestro desempeño este año no llegó a esperar cuatro horas, lo que no refleja la dedicación y el compromiso de nuestro personal", dijo el profesor Marcel Levi, director ejecutivo de UCLH. "[Es] un indicador de algunas de las otras cosas en toda la cadena con respecto al flujo de pacientes agudos dentro y fuera del hospital que están equivocados".

En marzo, solo 76.4% de pacientes que necesitan atención urgente fueron tratados dentro de las cuatro horas en las unidades de urgencias de hospitales en Inglaterra en marzo, la proporción más baja desde que comenzaron los registros en 2010.

Utilizando datos tomados de miles de presentaciones, un algoritmo de aprendizaje automático podría indicar, por ejemplo, si un paciente con dolor abdominal probablemente sufría un problema grave, como perforación intestinal o una infección sistémica, y acelera a aquellos pacientes que evitan su condición de convertirse en crítica.

"Las máquinas nunca reemplazarán a los médicos, pero el uso de datos, experiencia y tecnología puede cambiar radicalmente la forma en que administramos nuestros servicios, para mejor", dijo Levi.

Otro proyecto, ya en marcha, tiene como objetivo identificar a los pacientes que probablemente no asistan a las citas. Un neurólogo consultor en el hospital, Parashkev Nachev, ha utilizado datos que incluyen factores como la edad, la dirección y las condiciones climáticas para predecir con un 85% de precisión si un paciente acudirá a clínicas ambulatorias y escáneres de resonancia magnética.

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