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¿Cómo podría salvar vidas la IA en hospitales con alta tecnología?

Los usos de la inteligencia artificial (IA) todavía no se conocen en profundidad. Tras este año de cambios, su implementación en centros hospitalarios debe ser más rápida y efectiva

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como podria salvar vidas la IA en hospitales

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser la herramienta del futuro. Una vez más ha quedado demostrado con un artículo publicado en la revista Nature, en la que sus autores exploran cómo su uso en espacios oscuros o cerrados de hospitales y otras instituciones sanitarias ayudaría a mejorar el cuidado de los pacientes. De hecho, consideran que un uso efectivo de esta tecnología ayudaría a optimizar procesos entre los trabajadores de la salud y mejoraría drásticamente la seguridad de pacientes en UCI o quirófanos. 

La clave de todo esto se encuentra en los sensores. Anteriores investigaciones y aplicaciones han comprobado que estos responden a la actividad humana, de forma inmediata y a medianas distancias. Por ello, en el apartado del estudio correspondiente a los espacios hospitalarios, se presenta la información en segmentos que describen los propósitos específicos de los sensores en cada área. 

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Estos son los entornos viables para la IA en centros hospitalarios

Áreas comunes dentro de los hospitales: para los profesionales de la salud, no es desconocido que su carga laboral se excede y que algunas instituciones cuentan con recursos limitados y menos trabajadores de los que deberían. Al integrar sensores en áreas de recepción, habitaciones de tipo común se produciría una mejora instantánea en la calidad del servicio, detectando a los pacientes que necesitan atención inmediata. 

Si se instalan en las habitaciones, los sensores capturan movimientos y conversaciones que pueden ser registradas en formato digital y almacenarse. Si se utilizan en áreas comunes, podrían contribuir a un aumento en la productividad de los trabajadores y en las operaciones comerciales. Para los expertos, esto sería útil en crisis sanitarias en las que se presenta un elevado aumento de pacientes. 

Mayor seguridad en UCI : según los autores del estudio, las unidades de cuidado intensivo podrían recibir varios beneficios. El primero es el manejo de la debilidad neuromuscular que sufren los pacientes internados, ya que esto puede dar lugar a un aumento del doble de la tasa de mortalidad en un año y a un aumento del 30% de los costos hospitalarios. 

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Si se fomenta la movilidad temprana con el uso de sensores, se podría reducir la incidencia relativa de las deficiencias adquiridas en la UCI en un 40%. Los dispositivos entregarían a los especialistas información detallada sobre las maniobras de movimiento del paciente. A su vez, ésta serviría de apoyo en la observación directa entre médico y paciente que evalúa la movilidad pero está limitado por la impracticabilidad de los costos, el sesgo del observador y el error humano. 

También se puede aprovechar la IA para el control de infecciones hospitalarias. De acuerdo con estadísticas presentadas, un 30% de pacientes en UCI -a nivel internacional- sufre una infección nosocomial. Para evitar la propagación de bacterias dentro del área, los médicos, enfermeras y demás personal debe lavarse continuamente las manos bajo protocolo estricto.

Sin embargo, en la vida real es casi imposible medir con exactitud el cumplimiento de este tipo de procesos. Para hacerlo, usualmente se necesitan auditores, profesionales que prestan sus servicios a un alto costo, generalmente sin continuidad y con posibles sesgos. Tales situaciones podrían ser revertidas con la instalación de sensores de ambiente para vigilar el lavado de manos, presentar información más precisa sobre el uso real de los dispensadores de alcohol en gel, los lavamanos y el uso de jabón entre los profesionales de la salud.

Alta seguridad en procedimientos quirúrgicos: según el estudio, alrededor del mundo se realizan más de 230 millones de procedimientos quirúrgicos. De ellos, cerca del 14% de pacientes experimenta efectos adversos. Sin embargo, los autores de la investigación consideran que esto puede reducirse mediante una retroalimentación quirúrgica más rápida, como un entrenamiento más frecuente de la habilidad técnica, que podría reducir el número de errores en un 50%. Para que las habilidades se desarrollen de formas más óptimas, en el artículo se propone fijar sensores portátiles en las manos o en los instrumentos para estimar las habilidades del cirujano, aunque se corre el riesgo de inhibir la habilidad natural o complejizar los procesos de esterilización de instrumentos.

Pero, la IA con los sensores podría optimizar el tiempo que se invierte en el recuento de instrumentos. En la actualidad, el proceso lo realiza el cirujano contando en voz alta los instrumentos utilizados en la cirugía. Sin embargo, es posible que el recuento realizado por un humano etiquete incorrectamente un objeto como devuelto cuando en realidad no sea así. Los sistemas de recuento automatizados, en particular, podrían ayudar a los equipos quirúrgicos a obtener la información precisa y evitar olvidar objetos dentro de los pacientes, especialmente si se trata de cirugías de alta complejidad.

Sistemas de IA ya son una necesidad

Frente a las alternativas presentadas, el profesor y  codirector del Instituto de Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) Fei-Fei , también autor de este análisis manifestó que “los investigadores deben escuchar a todas las partes interesadas a fin de crear sistemas que complementen y suplementen los esfuerzos de las enfermeras, los médicos y otros cuidadores, así como de los propios pacientes”.

Igualmente expresó que, aunque las tecnologías ambientales tienen muchos beneficios potenciales, su uso en estos espacios plantean cuestiones jurídicas y reglamentarias. Esto sin contar los problemas de privacidad que deben identificarse y abordarse de manera pública para ganarse la confianza de los pacientes y los proveedores, así como de los diversos organismos e instituciones que pagan los costos de la atención de la salud. 

Este análisis es el resultado del estudio detallado de 170 estudios. Sobre el uso de la IA en ambientes sanitarios, los autores mencionan que e basa en gran medida en la convergencia de dos tendencias tecnológicas: la disponibilidad de sensores infrarrojos que son lo suficientemente baratos como para incorporarlos en entornos de atención de alto riesgo y el auge de los sistemas de aprendizaje automático como forma de utilizar la entrada del sensor para formar aplicaciones de IA especializadas en la atención de la salud.

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Hallan nueva clase de antibióticos eficaces para atacar diferentes bacterias

Investigadores estadounidenses descubrieron una nueva clase de antibióticos de función dual para bacterias farmacorresistentes.

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Hallan nueva clase de antibióticos eficaces para atacar diferentes bacterias

Investigadores estadounidenses del Intituto Wistar descubrieron una nueva clase de compuestos antibióticos que se combinan de manera única para destruir patógenos farmacorresistentes con una respuesta ágil y simultánea del sistema inmune4. Los hallazgos ya fueron publicados en la revista “Nature”.

Recordemos, que según la Organización Mundial de la Salud -OMS- la resistencia a los antibióticos constituye una de las 10 principales amenazas a la salud pública mundial, estimando que para el 2050 las infecciones farmacorresistentes cobrarían la vida de más de 10 millones de personas anualmente, y tendrían un costo de 100 billones de dólares para la economía mundial.

Así mismo, la organización alertó que la lista de bacterias resistentes a los antibióticos está aumentando mientras que hay muy pocos nuevos desarrollos en proceso, por lo que es necesario investigar a cerca de nuevas clases de antimicrobianos que mitiguen la posible crisis de salud pública que se aproxima.

El equipo de investigación logró identificar una nueva clase de antibióticos denominados inmuno-antibióticos de acción dual -DAIA-. Al respecto el autor principal del estudio, Farokh Dotiwala, explicó que adoptaron una “estrategia creativa de doble filo para desarrollar nuevas moléculas que puedan matar infecciones difíciles de tratar al tiempo que mejoran la respuesta inmune natural del huésped”.

Los antibióticos que se usan en la actualidad atacan las funciones bacterianas esenciales, es decir, la síntesis de ácidos nucleicos, la construcción de la membrana celular y las vías metabólicas, pese a esto las bacterias se hacen resistentes mutando el objetivo bacteriano contra el que se dirige el medicamento inactivándolo por completo.

Teniendo en cuenta la acción de las bacterias, el equipo saco parte del sistema inmune para atacar al mismo tiempo los patógenos desde dos frentes diferentes mitigando la posibilidad de resistencia. Específicamente, el equipo se centró en una vía metabólica que es esencial para las bacterias pero no está activa en los humanos, lo que la convierte en el objetivo perfecto para desarrollar nuevos medicamentos. La vía denominada metil-D-eritritol fosfato (MEP) o vía no mevalonato, es responsable de la biosíntesis de isoprenoides, moléculas imprescindibles para la vida de la mayoría de bacterias nocivas.

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Funcionamiento del nuevo compuesto antibiótico

En este sentido, se apuntó la enzima IspH esencial en la biosíntesis de los isoprenoides como forma de bloquear la vía y eliminar las bacterias. La IsoH tiene una amplia presencia en el entorno bacteriano por lo que se presume que puede servir para atacar una amplia variedad de patógenos.

Es preciso mencionar, que el equipo se apoyo en modelos informáticos a fin de estudiar millones de compuestos disponibles comercialmente para adherirse a la enzima y seleccionaron los más eficaces que limitaban la función de IspH.

Dado que los inhibidores de IspH previamente disponibles no podían penetrar la pared celular bacteriana, Dotiwala colaboró con el químico medicinal de Wistar Joseph Salvino, profesor en el Centro de Cáncer del Instituto Wistar y coautor principal del estudio, para identificar y sintetizar la nueva IspH moléculas inhibidoras que pudieron penetrar en las bacterias.

De esto modo el equipo logró demostrar que los inhibidores de la enzima estimulaban el sistema inmune con una actividad bacteriana más fuerte que los antibióticos actuales al probarse in vitro en aislamientos clínicos de bacterias farmacorresistentes.

La respuesta fue funcional para bacterias gram negativas y gram positivas, sin ser tóxica para las células humanas. “Creemos que esta innovadora estrategia DAIA puede representar un hito potencial en la lucha mundial contra la resistencia a los antimicrobianos, creando una sinergia entre la capacidad de destrucción directa de los antibióticos y el poder natural del sistema inmunológico”, concluye el Dr. Dotiwala.

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Atlas 2030: primer exoesqueleto pediátrico del mundo

Una compañía desarrolló y probó el primer exoesqueleto para niños con el que podrán revolucionar las terapias de rehabilitación.

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Atlas 2030 primer exoesqueleto pediátrico del mundo

En España, una empresa especializada en robótica desarrolló el primer exoesqueleto infantil para apoyar las terapias de rehabilitación de infantes que sufren enfermedades neurológicas que comprometen su movilidad. El desarrollo fue probado con éxito en España y Francia, sin embargo, para que este dispositivo pase al mercado es imprescindible que la compañía consiga inversores.

El exoesqueleto denominado ATLAS 2030 fue desarrollado por Marsi Bionics un empresa emergente que inició por el trabajo conjunto del  Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas de España. El dispositivo se ha hecho merecedor a varios reconocimientos internacionales debido a que los exoesqueletos hasta ahora creados en el mundo no podían ser usados en niños.

6 niños voluntarios testearon ATLAS 2030 como parte de la terapia física de rehabilitación de la enfermedad que padecen. Tres de ellos tenían Atrofia Muscular Espinal y los otros tres Parálisis Cerebral Espástica. Estas enfermedades causan rigidez en las extremidades y falta de tono muscular.

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Falta de financiación para exoesqueletos pediátricos

 La ingeniera y fundadora de Marsi Bionics, Elena García Armada explicó que el ensayo se centró en demostrar la seguridad del exoesqueleto para niños con enfermedades que les impiden caminar. “El exoesqueleto obtiene un trabajo más completo, más motivador. Para un niño no es lo mismo una rehabilitación clásica que la posibilidad de ejercitar sus capacidades siendo independientes con esta herramienta que se mueve, interpretando la intención del movimiento” agregó García.

Los ensayos mostraron que el exoesqueleto puede sr usado en pacientes pediátricos con otras afecciones como como miopatías, distrofias o daños neurológicos crónicos. Este avance representa una posibilidad más amplia de tratamiento para los más de 17 millones de niños del mundo que padece enfermedades que afectan su movilidad.

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Pese al crecimiento de Marsi Bionics en el mercado, la empresa tiene problemas de financiamiento debido a que en el mundo hay una demanda menor de prótesis para niños lo que hace más difícil obtener los recursos necesarios.

Finalmente, García señala que para que una primera partida de exoesqueletos comiencen a operar en hospitales y centros de rehabilitación se necesitan 1.8 millones de euros. No obstante, El objetivo sigue siendo potenciar la empresa para hacer los exoesqueletos cuyo costo es de unos 60 mil euros accesibles para todos los niños que lo necesitan.

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Inteligencia Artificial para encontrar nuevos usos a fármacos existentes

Con Inteligencia Artificial logran identificar medicamentos que pueden ayudar a tratar una enfermedad diferente para la que fueron desarrollados.

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Inteligencia Artificial para encontrar nuevos usos a fármacos existentes

Investigadores desarrollaron una técnica de aprendizaje automático basado en Inteligencia Artificial -IA- que procesa cantidades enormes de información para lograr identificar medicamentos que podrían ayudar a mejorar los resultados en enfermedades para las que no fueron desarrollados. Los avances fueron publicados en la revista científica “Nature Machine Intelligence”.

La investigación busca que diferentes medicamentos y tratamientos puedan mejorar otras condiciones como lo que sucede con las inyecciones de Botox, que fueron originalmente creadas para tratar el estrabismo, pero se consolidaron como un método para reducir la aparición de arrugas, mientras que más recientemente son probadas para tratar la migraña en algunos pacientes resistentes a los medicamentos.

Generalmente, para determinar otros usos de medicamentos es necesaria la aplicación de ensayos clínicos aleatorios que además de ser sumamente costosos, consumen una gran cantidad de tiempo para garantizar que el medicamento es efectivo para tratar otra enfermedad. teniendo en cuenta estos obstáculos, científicos de la Universidad Estatal de Ohio, crearon un mecanismo que combina una gran cantidad de datos relacionados con la atención del paciente con una tecnología de computación de última generación para determinar posibles candidatos a medicamentos que pueden ser “reutilizados”, e inclusive determina los posibles efectos secundarios del medicamento.

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Inteligencia artificial aplicada a medicamentos útiles para enfermedades cardíacas

La investigación se centró principalmente en encontrar medicamentos que previnieran la insuficiencia cardíaca y el riesgo de accidente cardiovascular en pacientes con enfermedad de las arterias coronarias, sin embargo, es perfectamente aplicable a la mayoría de enfermedades.

“Este trabajo muestra cómo se puede usar la inteligencia artificial para ‘probar’ un fármaco en un paciente y acelerar la generación de hipótesis y potencialmente acelerar un ensayo clínico. Pero nunca reemplazaremos al médico; las decisiones sobre los medicamentos siempre las tomarán los médicos” sostiene, Ping Zhang autor principal del estudio y profesor de ciencias de informática biomédica de la Universidad Estatal de Ohio.

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Reutilizar medicamentos es una acción que ha cobrado cierta importancia en el mundo científico y médico debido a que reduce el riesgo asociado a las pruebas de seguridad de nuevos fármacos y reduce sustancialmente el tiempo en el que un medicamento llega al mercado.

Pese a que los ensayos clínicos no pueden pasarse por alto, el aprendizaje automático que brinda la IA podría explicar cientos, o miles, de diferencias humanas dentro de una gran población que podrían influir en cómo funciona la medicina en el cuerpo.

Estos factores tienden a confundir los resultados en los ensayos (sexo, edad, raza, gravedad de la enfermedad, otras patologías), mientras que estas mismas características brindan robustez a algoritmo informático que se basa en el mecanismo de IA.

Los datos que se precisan son de observación longitudinal, y fueron capturados de millones de pacientes con registro médico y la información de sus recetas médicas

“Los datos del mundo real tienen muchos factores de confusión. Esta es la razón por la que tenemos que introducir el algoritmo de aprendizaje profundo, que puede manejar múltiples parámetros, si tenemos cientos o miles de factores de confusión, ningún ser humano puede trabajar con eso. Así que tenemos que usar inteligencia artificial para resolver el problema” menciona Zhang.

El algoritmo de aprendizaje profundo también tiene el poder de tener en cuenta el paso del tiempo en la experiencia de cada paciente, para cada visita, prescripción y prueba de diagnóstico. La entrada del modelo para los medicamentos se basa en sus ingredientes activos.

Finalmente, los resultados más destacables sugieren que un fármaco utilizado para tratar la diabetes (metformina) que actualmente se utiliza también para tratar la depresión podría además ayudar a disminuir el riesgo de insuficiencia cardíaca y accidentes cerebro vasculares.

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