MADRID, 30 Nov. (EDIZIONES/Portaltic) -
IBM anunció en la Conferencia Anual de Radiología (RSNA 2016) sus nuevas soluciones de imágenes Watson Health y Merge Healthcare, cuyo objetivo es ayudar a los médicos a conocer, de forma más rápida, el diagnóstico del paciente, su tratamiento y el seguimiento del mismo. Estas herramientas son presentadas tras una década de investigación en aprendizaje automático e inteligencia artificial.
El volumen de imágenes médicas es abrumador. Según los investigadores de IBM, "representan al menos el 90 por ciento de todos los datos médicos a día de hoy". Las herramientas que se presentan pretenden ayudar en la extracción de esos datos, que por lo general "se hace manualmente".
Esta situación ha creado una oportunidad para "analizar y hacer referencias cruzadas de imágenes médicas", permitiendo cruzar datos con "resultados de laboratorio, registros de salud electrónicos, pruebas genómicas, estudios clínicos y otras fuentes de datos relacionadas con la salud". Esto permitirá comparar datos de los que ya disponíamos con nuevas imágenes, pudiendo observar posibles "cambios y anomalías".
Watson Health es una herramienta cognitiva que ayudará a los profesionales a observar las diferencias entre la evidencia clínica de un paciente y los datos recogidos en el registro de salud electrónico de ese mismo paciente. Asimismo, aportará a los médicos información específica del paciente para interpretar las imágenes y el diagnóstico.
La herramienta ha sido presentada como un "apoyo médico" para facilitar las decisiones sobre los pacientes basadas en todos los datos recogidos. En este sentido, dispone de la aplicación 'Brain Bleed', de MedyMatch, destinada a ayudar a los médicos de las salas de urgencias a diagnosticar "un derrame o un sangrado cerebral".
Por otra parte, dispone de 'Watson Clinical Integracion Module', una aplicación en la nube para radiólogos que tiene como objetivo aumentar la eficiencia del lector y contrarrestar los errores o negligencias. Esta herramienta cuenta con un módulo de segmentación y seguimiento de lesiones, diseñado para aumentar la velocidad con la que interpretan e informan los exámenes de comparación en pacientes con cáncer.
