Sistemas de predicción que recomiendan el mejor tratamiento para un paciente concreto
Proporcionamos una herramienta de apoyo a los clínicos para seleccionar y prescribir tratamientos de una forma más precisa y personalizada .
¿Qué es la selección inteligente de tratamientos médicos?
La Inteligencia Artificial puede ayudar a seleccionar el tratamiento óptimo para un paciente en base a sus propias características, avanzando hacia una medicina personalizada y de precisión.
La evolución de los pacientes con un determinado tratamiento no sólo depende de su enfermedad. Tanto la efectividad como los efectos secundarios del mismo dependen, en gran medida, de sus características individuales y otros factores, complicando la decisión médica sobre la selección del mejor tratamiento.
Los modelos matemáticos más sofisticados o los modelos de Inteligencia Artificial pueden captar estas relaciones complejas y multidimensionales con mayor facilidad que el propio clínico. Así se desarrollan sistemas inteligentes que complementan el conocimiento médico para encontrar el tratamiento idóneo para un paciente concreto.
Los sistemas de Inteligencia Artificial permiten a los especialistas sanitarios comparar diferentes tratamientos y obtener nueva información para la toma de decisiones clínicas. Se basan en datos de la Historia Clínica Digital y tienen en cuenta posibles factores y relaciones que pasan desapercibidas al ojo clínico para predecir qué tratamiento puede ser más efectivo en cada caso.
En un contexto de medicina de precisión, se selecciona y adapta el tratamiento a cada paciente, buscando en cada caso la máxima eficacia y efectividad y/o menores efectos secundarios. Además, a través de métodos de explicabilidad algorítmica, se puede detectar qué variables son más influyentes en la predicción del mejor tratamiento, aportando información adicional al profesional para validar sus decisiones.
¿Cómo predecimos el mejor tratamiento médico con IA?
Desarrollamos sistemas de ayuda la decisión médica para que los expertos cuenten con más información y puedan personalizar la prescripción de los tratamientos.
¿Cómo funcionan los modelos para la selección inteligente de tratamientos médicos?
En el IIC aplicamos diferentes técnicas de Inteligencia Artificial y nos apoyamos en todo momento de especialistas médicos para desarrollar sistemas que los ayuden a tomar decisiones sobre los tratamientos:
CARGA AUTOMÁTICA DE LA HISTORIA CLÍNICA DIGITAL
Se seleccionan las variables que los clínicos consideran esenciales para la selección de tratamientos y se aplica Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) si la información se presenta en texto libre.
TRATAMIENTO DE LOS DATOS MÉDICOS
Trabajamos con datos médicos de diversas fuentes y formatos: integramos variables demográficas, clínicas y analíticas de la HCD con series temporales de dispositivos médicos, imágenes radiológicas, datos genómicos, etc.
VISUALIZACIÓN DE LAS PREDICCIONES
Mediante un cuadro de mando, el profesional médico recibe las predicciones de efectividad o inocuidad de cada tratamiento, así como las variables que más influyen en la recomendación del tratamiento médico más optimo.
MODELO DE MACHINE LEARNING
En base a las diferentes variables, construimos un modelo específico para cada caso que permita encontrar el tratamiento médico más idóneo.
Gracias a sistemas de apoyo a la decisión clínica, los sanitarios pueden personalizar la prescripción de tratamientos al máximo y garantizar la efectividad de los mismos.
Beneficios de la selección inteligente de tratamientos médicos
Los modelos para la selección inteligente de tratamientos médicos ofrecen ventajas a clínicos y pacientes:
Nuevos datos y relaciones
El clínico dispone de más información, entendiendo qué variables interaccionan entre sí e influyen en los efectos de un tratamiento en los pacientes.
Medicina personalizada y de precisión
Se consigue una selección de tratamiento más adaptada a cada paciente, aumentando su efectividad.
Ahorro de recursos
Se reducen los procesos de prueba y error a la hora de prescribir el tratamiento a un paciente, mejorando su satisfacción y disminuyendo el gasto en recursos.
Mejor calidad de vida del paciente
Optimizar la calidad de vida del paciente enfermo, especialmente si pertenece a los grupos que no responden bien al tratamiento mayoritario.
Segmentación de pacientes
Perfilar subconjuntos de pacientes para los cuales cierto tratamiento es más apropiado que para el resto.
La selección inteligente de tratamientos médicos mejora la calidad de la vida del paciente y ahorra recursos sanitarios.
