Este desarrollo permitirá que la inteligencia artificial pueda examinar en tiempo real exámenes médicos y manejar información clínica de los pacientes.

Expertos del Centro de Diagnóstico y Telemedicina del Departamento de Salud de Moscú, Rusia, han desarrollado una plataforma de servicio de autoevaluacion basado en inteligencia artificial, diseñado para tareas médicas como el analisis de imagenes de diagnostico. El prototipo de la plataforma se encuentra alojado en GitHub y cualquier desarrollador a nivel global puede participar mejorando el sistema, agregando criterios de verificación según el servicio, entre otros. Sergey Morozov, CEO del Centro de Diagnóstico y Telemedicina hablo sobre el tema en la semana de la inteligencia artificial que formó parte del Congreso Europeo de Radiología (ECR 2020).

Antes de implementar este mecanismo, se debe probar antes su preparación técnica, así verificar si el sistema cumple con las caracteristicas indicadas, esto se le conoce como validacion analitica del algoritmo. Si se aprueba pueden integrarse a los servicios médicos que se prestan en cualquier lugar.

Las integraciones al modelo del sistema de inteligencia artificial puede llegar a ser complejo y costoso, por lo que se convierte en una barrera para muchos equipos que no pueden garantizar la precisión y velocidad requerida del algoritmo de procesamiento de datos del sistema en el que están integrados. En el momento la validación de este algoritmo se realiza de forma manual pero puede dar como consecuencia errores o desviaciones accidentales del programa de prueba que se encuentra aprobado, es decir,, puede que haya errores en su algoritmo aún siendo ejecutado.

Para evitar errores en el algoritmo de lo sistemas de los servicios de salud se subió una plataforma que está disponible en GitHub y pueden colaborar desarrolladores de todas las partes del mundo.

Para evitar este tipo de inconvenientes, los desarrolladores del Centro de Diagnóstico y Telemedicina han creado una plataforma alterna que permiten a los desarrolladores realizar pruebas alternas para el servicio de inteligencia artificial, y realizar las validaciones preliminares de sus algoritmos, esto está disponible en GitHub y se encuentra la primera versión de este servicio.

Esta automatización de la construcción de los algoritmos para la base del servicio de inteligencia artificial disminuye significativamente el error humano y posibles fallos en su programación.

Una de las ventajas de esta herramienta es analizar por ejemplo en tiempo real sobre radiografias y mamografias, además de la automatización de los procesos clínicos de los pacientes.

Este proyecto busca incentivar a todos los desarrolladores a nivel mundial a contribuir en la transformación digital de los procesos médicos y en ahorrar tiempo para salvar vidas futuras.

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