Seis nuevas tecnologías que van a cambiar el día a día del médico

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Seis nuevas tecnologías que van a cambiar el día a día del médico

La tecnología avanza cada vez más deprisa y, además, ya es prácticamente imprescindible en todos los aspectos de la vida. En el campo de la salud y la sanidad no podía ser menos y cada año que pasa hay pasos hacia delante en este sentido, encaminados siempre a mejorar la vida del paciente y a simplificar y hacer más fácil el trabajo de los profesionales sanitarios. De la misma forma que llegaron a los hospitales tecnologías como las radiografías, este año que acaba de comenzar también augura mejoras tecnológicas que se espera que revolucionen la vida del médico.

El chatbot y la inteligencia artificial

Hay aplicaciones para dispositivos móviles prácticamente para todo. Parece que el futuro de la tecnología sanitaria se basa en la interacción del médico con el paciente con mensajes que se reciben en tiempo real. Así, los chatbots evitan a los pacientes tener que ir a consulta, con lo que previsiblemente se evitarán los colapsos y la sobrecarga de trabajo en los centros sanitarios

Otro de los avances es la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la sanidad, que ya está transformando el sector sanitario a pasos de gigante, ya que muestra que la tecnología puede tener capacidad de predecir resultados y facilitar la actuación de los sanitarios. Muestra de ello es la primera IA que ha aprobado la FDA en 2018, que es un test para la detección de retinopatías diabéticas capaz de ofrecer diagnósticos sin intervención humana.

SkinVision

SkinVision es una app para detectar el cáncer de piel con la cámara del teléfono celular. Tiene una precisión superior al 70% en el diagnóstico de melanoma.

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El melanoma es un tipo de cáncer de piel y uno de los que más muertes ocasiona, más del 60% de los casos se produce a causa de la radiación ultravioleta del sol.
Para usar esta app, el usuario tiene que fotografiar las marcas de su piel que quiera analizar con la cámara del teléfono celular, luego el sistema estudia distintos parámetros del lunar o la mancha para asignarle un nivel de peligro: bajo, medio o elevado. “El algoritmo actualmente analiza siete criterios diferentes y se mejorará aún más en función del crecimiento continuo en nuestra base de datos (actualmente mas de 1 millón de imágenes)” explica Dick Uyttewaal, CEO de SkinVision

Biofourmis

Biofourmis, está desarrollando un motor de análisis de inteligencia artificial que extrae datos de dispositivos médicos aprobados por la FDA y predice resultados de salud para los pacientes.

Biofourmis, es una startup fundada en septiembre de 2015 en Singapur, aprovechan el poder de la IA para detectar patrones personalizados que predicen el deterioro de la salud del paciente. Utilizan dispositivos médicos como wearables y sensores biológicos para capturar señales fisiológicas y detectar anomalías. Esta plataforma de monitoreo continuo habilitada por IA alerta a los profesionales médicos para que intervengan incluso días antes de un evento crítico.

“En Biofourmis, estamos reinventando la monitorización remota de pacientes que mejorará los resultados clínicos y reducirá los reingresos después del alta. Nuestra tecnología de AI identifica el deterioro de la salud semanas antes de la readmisión en el hospital”, explica el fundador y CEO Kuldeep Singh Rajput.
Actualmente trabajan con la Clínica Mayo para acceder a datos médicos anónimos de ensayos clínicos y otras fuentes de datos médicos. Esta colaboración les permite optimizar su producto “Biovitals”.

ContinUse Biometrics



ContinUse Biometrics, con sede en Israel, está desarrollando su propia tecnología de detección. Monitorea más de 20 parámetros fisiológicos, incluidos la frecuencia cardíaca, los niveles de glucosa y la presión arterial, y utiliza inteligencia artificial para detectar un anormalías.

ContinUse Biometrics desarrolla una tecnología de detección remota, sin contacto con el paciente que al mismo tiempo identifica y autentica a los usuarios y monitorea su estado fisiológico. Ha desarrollado un sensor óptico basado en láser que combina hardware y tecnologías de procesamiento automático de imágenes para medir la salud física de los pacientes a nivel molecular.

El sensor puede comunicarse con dispositivos electrónicos comunes (por ejemplo, teléfonos celulares, asistentes, entre otros), permitiendo a las personas tener un control médico continuo, donde sea que estén: en la clínica, en casa, en el trabajo o mientras conducen. El sensor permite la detección remota de la frecuencia cardíaca y respiratoria, incluida la auscultación de los sonidos cardíacos y pulmonares, la presión arterial, la miografía, la hemodinámica periférica e incluso algunos datos bioquímicos, todo desde la distancia, sin ningún contacto físico con el usuario.


Plataformas de Big Data y radiografías a color



Ya se han puesto en marcha plataformas de Big Data en los hospitales para hacer más eficiente la atención al paciente. Si bien, este 2019 se espera que se avance y se mejoren más con el objetivo de modernizar la gestión clínica, como acortar tiempos de espera o detectar enfermedades en tiempo récord.

Las radiografías a color también van a ser una realidad a corto plazo en los centros sanitarios españoles. Esta nueva tecnología se utiliza para obtener imágenes más detalladas y precisas que las radiografías tradicionales en blanco y negro y contribuir, de esta manera, a un mejor diagnóstico médico.

El continuo avance tecnológico en el proceso de obtención de imágenes médicas digitales ha facilitado (y sigue facilitando hoy en día) el trabajo de oncólogos, neurólogos y cardiólogos, entre otros. Sin embargo, la evolución de la radiología ya no pasa tanto por las técnicas imagenológicas, sino por los sistemas de inteligencia que se aplican a posteriori, como es el caso del Big Data.

En este sentido, el sector de la salud es uno de los sectores donde el Big Data tiene mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones se están desarrollando de manera vertiginosa en el área médica de análisis de datos, en la gestión de centros de salud, en la administración hospitalaria, en la documentación científica, entre otros muchos ámbitos de este sector.

Pero, ¿qué es el Big Data aplicado a la radiología?

El Big Data es una herramienta clave para analizar, recopilar y estudiar los casos de los pacientes de manera más fiable y concreta, profundizando todavía más en los orígenes y las causas de una patología determinada. Con esta tecnología, los médicos radiólogos pueden acceder a todos los casos (datos almacenados) de pacientes que tienen exactamente la misma enfermedad, lo que les ayuda al mismo tiempo a elaborar informes diagnósticos más completos y precisos.

El uso del Big Data en la radiología ofrece las siguientes ventajas a los agentes implicados:

Al recopilar, archivar y almacenar los datos de los pacientes, los radiólogos ahorran tiempo y aumentan su productividad.
Permite a los radiólogos acceder a grandes bases de datos de forma rápida.
Se le evita al paciente tener que someterse a pruebas innecesarias.
Favorece la realización de diagnósticos más concisos, fiables completos.

A modo de conclusión, destacamos que en los congresos de radiología celebrados tanto a nivel mundial (RSNA) como en España (SERAM) durante el pasado 2016, se ha determinado que el presente y el futuro de la radiología pasa por avanzar hacia una medicina personalizada y de precisión. Y en este sentido, debemos afirmar que tanto el Big Data, la información archivada en la nube (como es el caso de nuestra plataforma Secure Cloud) o la computación cognitiva son términos cada vez más familiarizados con esta especialidad médica y que tienen como principal objetivo ayudar a aumentar la productividad de los profesionales y ofrecer una información más completa y precisa a los pacientes.


Vendajes eléctricos y biotecnología



Además, están al llegar unos vendajes que generan un campo eléctrico alrededor de las heridas en la piel y reducen su tiempo de curación. Se trata de un sistema revolucionario que actúa mediante un nanogenerador portátil creado con la superposición de láminas de politetrafluoroetileno, lámina de cobre y tereftalato de polietileno.

Investigadores de la American Chemical Society (Estados Unidos) han desarrollado un vendaje que genera un campo eléctrico alrededor de las heridas en la piel y reduce su tiempo de curación, según los resultados publicados en ‘ACS Nano’.

El vendaje, que se ha probado en ratas, se autoalimenta. Lo hace mediante un nanogenerador portátil creado con la superposición de láminas de politetrafluoroetileno, lámina de cobre y tereftalato de polietileno.

Las heridas crónicas en la piel incluyen úlceras por pie diabético, úlceras venosas y heridas quirúrgicas que no se curan. Se han intentado varios enfoques para tratar este tipo de lesiones, como vendarlas o exponerlas a oxígeno o terapia con factores de crecimiento, pero a veces muestran una efectividad limitada.

A comienzos de la década de los ´60, los investigadores observaron que la estimulación eléctrica podría ayudar a la cicatrización de las heridas en la piel. Sin embargo, el equipamiento para generar el campo eléctrico es, en ocasiones, grande y puede requerir la hospitalización del paciente.

El nanogenerador del vendaje convierte los movimientos de la piel, que ocurren durante la actividad normal o incluso cuando se respira, en pequeñas pulsaciones eléctricas. Esta corriente fluye a dos electrodos que se colocaron a ambos lados de la herida para producir un campo eléctrico débil.

En las espaldas de las ratas en las que se probó, las heridas cubiertas por vendajes eléctricos se cerraron en tres días, mientras que las heridas con vendaje de control sin campo eléctrico lo hicieron en 12. Los investigadores atribuyen la cicatrización más rápida a una mayor migración, proliferación y diferenciación de los fibroblastos inducida por el campo eléctrico.

Y una de las grandes tecnologías de las que se seguro se hablará este 2019 es la Biotecnología. Los científicos creen que con ella se podrán lograr objetivos muy grandes, como satisfacer la demanda de alimentos en todo el mundo. Aplicada a la industria farmacéutica se consiguen medicamentos más eficaces y personalizados.
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Luis Enrique Guillen Sangueza.
Universidad Tecnológica Boliviana