INTELIGENCIA AMBIENTAL, o el futuro de la salud en tiempos de Inteligencia Artificial

En este articulo vamos analizar el concepto de INTELIGENCIA AMBIENTAL, o el futuro de la salud en tiempos de Inteligencia Artificial

Introducción INTELIGENCIA AMBIENTAL

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La inteligencia artificial (IA) ha sido aprovechada para revolucionar las operaciones en todas las industrias. Los investigadores están usando algoritmos para predecir de manera más acertada los incendios forestales en el oeste de los EE.UU. A principios de este año, un sistema de IA identificó un medicamento existente para la artritis reumatoide que podría ser reutilizado para tratar a los pacientes de COVID-19. En un documento reciente, los investigadores ilustran varias formas en que estas tecnologías podrían ser utilizadas para mejorar el cuidado de los pacientes en los hospitales del futuro.

«Tenemos la capacidad de incorporar tecnologías en los espacios físicos donde se presta la atención médica para ayudar a reducir la tasa de errores fatales que se producen hoy en día debido al gran volumen de pacientes y la complejidad de su atención», dijo Arnold Milstein, profesor de medicina y director del Centro de Investigación de Excelencia Clínica de Stanford (CERC) en un informe de la universidad americana.

Sistemas de IA, sensores infrarrojos y más

A principios de este mes, la Escuela de Ingeniería de Stanford publicó un artículo analizando las aplicaciones potenciales de la «inteligencia ambiental» en los hospitales para disminuir los accidentes médicos potencialmente fatales. El artículo se centra en un artículo recientemente publicado en Nature, del que es coautor Milstein.

En uno de estos escenarios, las habitaciones de los hospitales podrían ser equipadas con sistemas de IA y sensores para monitorear las medidas de higiene apropiadas. Otras herramientas de IA podrían ser implementadas para predecir potenciales emergencias médicas basadas en señales de comportamiento en los pacientes. Combinadas, estas soluciones podrían ayudar a reducir la presión sobre el personal del hospital.

«Estamos en una carrera a pie con la complejidad del cuidado de la cama», dijo Milstein en el informe. «Según un recuento reciente, los médicos de la unidad de cuidados intensivos neonatales de un hospital tomaron 600 medidas de cabecera, por paciente, por día. Sin la ayuda de la tecnología, la perfecta ejecución de este volumen de acciones complejas está más allá de lo que es razonable esperar de los equipos clínicos más concienzudos».

Tecnología de imágenes y sincronización: Un punto de inflexión para las aplicaciones

En el artículo, el estudiante de postgrado y coautor del trabajo, Albert Haque, dice que la capacidad de implementar estos sistemas mejorados de IA es ahora posible debido a la mayor sofisticación de los modelos de aprendizaje de las máquinas y la disminución del costo de los sensores infrarrojos utilizados en estos sistemas de monitoreo. Estos sensores de profundidad infrarrojos se utilizan para crear en su esencia «una forma de radar basado en la luz que mapea los contornos tridimensionales de una persona o un objeto». En una habitación de hospital, este mapa en 3D podría ser aplicado para una miríada de soluciones.

En un experimento de Stanford, los sensores de profundidad infrarrojos se situaron fuera de las habitaciones individuales para controlar el cumplimiento de los protocolos de lavado de manos. Si el sistema no detectaba un lavado de manos adecuado antes de entrar en la habitación, se enviaba una alerta a través de una tableta colocada cerca de la puerta, según el informe. Actualmente, estos sistemas están siendo probados para ver si este enfoque disminuye las infecciones nosocomiales en los pacientes de la UCI, según el informe.

En otra aplicación de infrarrojos, un sistema de detección pasiva podría aprovechar los sensores térmicos colocados sobre las camas del hospital. Entonces, la «IA gobernante» sería capaz de «detectar sacudidas o retorcimientos debajo de las sábanas, y alertar a los miembros del equipo clínico de crisis de salud inminentes sin tener que ir constantemente de habitación en habitación».

Los sistemas de monitoreo y los problemas de privacidad

Durante la pandemia de coronavirus, la IA, las imágenes térmicas, los sensores de IO y más se han utilizado para mitigar la propagación de COVID-19. El aumento del uso de estos sistemas viene con una serie de preocupaciones sobre la privacidad. Los investigadores han evitado utilizar técnicas de detección de vídeo de alta definición «ya que la captura de imágenes de vídeo podría interferir innecesariamente en la privacidad de los médicos y los pacientes», según el informe.

«Las imágenes de silueta proporcionadas por los sensores infrarrojos podrían proporcionar datos suficientemente precisos para entrenar los algoritmos de IA para muchas aplicaciones de importancia clínica», comenta Haque en el informe.

Video Inteligencia Ambiental

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