Los diagnósticos de cáncer en sus fases más tempranas tienen un nuevo aliado: La inteligencia artificial.
La Universidad de Oxford está utilizando big data e inteligencia artificial para ayudar en la comprensión que tienen los profesionales de la salud sobre los factores que causan el cáncer. Con el apoyo de las nuevas tecnologías será posible implementar herramientas de riesgo para que se utilicen en los entornos clínicos con los pacientes.
Los diagnósticos de cáncer en etapa temprana es clave para la supervivencia de los pacientes. Un dictamen tardío implica mayor riesgo de muerte, por lo que usar las nuevas tecnologías para una detección más temprana es fundamental para comenzar el tratamiento cuanto antes.
Por esta razón, es que los investigadores de esta universidad inglesa confían en la inteligencia artificial. Que sirve para analizar los patrones de los síntomas no específicos y las posibilidades de desarrollar esta enfermedad. Su propósito es ayudar en diagnósticos más tempranos de cáncer en niños, jóvenes y adultos jóvenes.
Te puede interesar: Ahora, la voz de Darth Vader será creada con Inteligencia artificial
El centro para la detección temprana del cáncer trabaja en conjunto con los servicios de salud de Inglaterra para detectar el 75% de los cánceres en una etapa temprana para el 2028. Una detección temprana no solo ayuda a una mejor prevalencia de vida por la enfermedad. También, alivia las cargas económicas para el Gobierno británico.
Más usos de las nuevas tecnologías en salud
Esta no es la primera vez que se incluyen a las nuevas tecnologías en diagnósticos de salud. Hace unos días la empresa Google anunció que está aportando su experiencia en IA para que su producto Medical Imaging Suite sirva para ayudar en el procesamiento de las imágenes médicas. Aproximadamente el 90% de los casos de atención médica requiere de imágenes de diagnóstico.
Entonces, lo que se pretende es que Medical Imaging Suite de Google Cloud haga uso de algoritmos de inteligencia artificial para escanear imágenes médicas y proporcionar diagnósticos más rápidos y precisos. De esta forma no solo se aumentará la productividad, sino que se mejorarán los tiempos de acceso a la atención en salud y los resultados para los pacientes.
Imagen: Mart Production en Pexels.com
