Experto propone inteligencia artificial altamente probada para enfermedades del oído

Chile tiene una tarea pendiente en materia de salud, especialmente con el sistema público, donde las listas de espera siguen aculando pacientes que ven, muchas veces con desesperación, que no logra ser atendido por el especialista.

“Según el Registro Nacional de Prestadores Individuales de la Superintendencia de Salud de Chile, hay aproximadamente mil pacientes por cada médico especialista y, entre las especialidades médicas, la otorrinolaringología se ubica como una de las con mayor déficit en la Región Metropolitana y en el país” señala el Dr. Fernando Auat, académico del Departamento de Electrónica de la Universidad Técnica Federico Santa María.

En un escenario caracterizado por largas listas de espera para atenciones con especialistas, la adquisición de tecnología capaz de hacer frente a la inequidad de acceso a una atención de salud resulta indispensable.

El experto Auat señala que “en este escenario, surgió la necesidad de contar con un sistema que apoye el proceso de diagnóstico de patologías al oído sin la necesidad de contar con un médico especialista, facultando a cualquier profesional de la salud a brindar la primera atención en caso dolencias o malestares al oído.

La American Association of Otorhinolaryngology establece que, en la actualidad, existe un margen de error en el diagnóstico de estas enfermedades que va desde un 30% a un 50%. “Motivados por esta situación, agrega el académico, con mi grupo de investigación GRAI (Grupo de Robótica Autónoma e Inteligente) del Departamento de Electrónica de la Universidad Técnica Federico Santa María, comenzamos a idear innovaciones tecnológicas y científicas que pudieran ser usadas por el profesional de la salud, no necesariamente un especialista, ayudando a descongestionar las listas de espera en la atención pública.”

“Usando nuestra experiencia en el manejo de técnicas avanzadas tanto analíticas/fenomenológicas como también de inteligencia artificial, y bajo el alero del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, AC3E, del cual soy investigador titular, propusimos el sistema AMIRA: Advanced Medical Imagery and Reckoning Assistant, como un instrumento para el diagnóstico rápido de once enfermedades frecuentes y/o comunes al oído.”

Para la implementación y validación de este sistema, se cuenta con la participación de académicos y científicos médicos del Hospital Clínico de la Universidad de Chile. Bajo estricto rigor bioético, se probó AMIRA en más de 800 pacientes con consentimiento firmado, obteniendo resultados de diagnóstico asertivo en aproximadamente el 97,5% de los casos.

El desarrollo de este sistema invita a repensar la idea de trabajo multidisciplinario e interdisciplinario: un grupo especialista en robótica con más de una decena de estudiantes de doctorado y magíster implementa, desarrolla y valida un sistema de diagnóstico rápido (hoy en oídos, pero extendiéndose a nariz y garganta), junto a un equipo de profesionales médicos, a su vez científicos y predispuestos a acompañarnos. La riqueza de tal mezcla de disciplinas abre una oportunidad para Chile y para el mundo, de integrar nuevas tecnologías en miras a hacer el diagnóstico más eficaz y más rápido, sustentando el trabajo que actualmente hace el especialista.

“Si logramos que Chile se atreva a adoptar este tipo de herramientas, podemos aspirar a un mejor sistema público de salud, que además sea un ejemplo para seguir.”, concluye el profesor Auat.

Compartir este artículo

Artículos relacionados

Según explicó, la agencia sanitaria conocía la situación del paciente, un hombre mayor de 65 años que había ingresado en el hospital a mediados de diciembre contagiado por el virus H5N1 y con patologías previas. En esta línea, Harris destacó que "el riesgo siempre ha estado ahí", razón por la que el trabajo conjunto de organizaciones y expertos en salud animal es "fundamental".
Saber quién puede progresar a lo largo del proceso de la enfermedad es fundamental para el diagnóstico y la intervención tempranos, un mejor tratamiento y un mejor manejo de la enfermedad, según un equipo dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina de Penn State que ha desarrollado un nuevo método para predecir la progresión de la enfermedad autoinmune entre aquellos con síntomas preclínicos.
Una nueva investigación de la Universidad de Colorado en Boulder sugiere otra herramienta sorprendente que podría ayudarlas a lograr su propósito: la exposición a bacterias beneficiosas. El estudio, publicado en la revista Brain, Behavior, and Immunity, muestra que los animales inyectados semanalmente con un microorganismo encontrado en la leche de vaca y el suelo fueron esencialmente inmunes al aumento de peso debido a una dieta rica en grasas y azúcar.
Un nuevo estudio del grupo ha identificado 13 genes, denominados "genes de riesgo de alta probabilidad", que contribuyen directamente a la pérdida de tejido articular y aumentan en gran medida las probabilidades de que una persona desarrolle osteoartritis. Sus resultados, que se publicaron en Cell Genomics, han llenado un vacío de conocimiento considerable en el esfuerzo por definir objetivos genéticos para terapias.