Inteligencia artificial y decisiones de terapia integrarán la información

 

Además, el sistema ayudará a determinar el mejor curso posible de terapia permitiendo a los médicos con diferentes especialidades acceder a un sistema central para ver toda la información relevante, incluyendo imágenes de rayos X y de resonancia magnética (RM), análisis de tejidos, parámetros genéticos, valores de laboratorio y los datos relevantes de las historias clínicas electrónicas de los pacientes (EMR). Los algoritmos buscarán patrones similares que podrían proporcionar información sobre el caso en cuestión. Por ejemplo, ¿la cirugía fue mejor que la radioterapia en casos similares? ¿Un curso de quimioterapia en progreso tendría el éxito esperado, o se debería detener?

 

“Cuando se trata de detectar patrones relevantes y correlaciones en volúmenes de datos complejos, las computadoras ahora son mejores que los humanos”, dijo el profesor de imagenología médica, Horst Hahn, PhD, director del Fraunhofer MEVIS. “Esto no significa, sin embargo, que las computadoras tomarán decisiones de tratamiento, sino que simplemente apoyarán a los médicos con conocimientos basados en la base de datos”.

 

“Las aplicaciones desarrolladas en colaboración con Fraunhofer MEVIS ayudarán a nuestros clientes a aumentar la calidad del diagnóstico y a tomar mejores decisiones para sus pacientes”, dijo Walter Maerzendorfer, presidente de diagnóstico por imágenes de Siemens Healthineers. “Gracias a esta alianza de investigación y los méritos de la integración inteligente de datos, damos el siguiente paso hacia la medicina basada en la evidencia”.

 

La mayor parte de la información en las clínicas y las prácticas médicas se almacena digitalmente, pero hasta ahora los datos de las imágenes, los hallazgos, los valores del laboratorio, las historias clínicas de los pacientes y los informes de la cirugía se han manejado por separado. Una tendencia actual dirigida a la integración de datos en un marco unificado de software permitirá eventualmente un manejo más rápido de la información médica y sienta las bases para una interacción más eficiente entre diferentes especialidades y decisiones clínicas más precisas y personalizadas.