Google crea algoritmo de aprendizaje profundo para el diagnóstico de la retinopatí­a diabética

comparativadr

Ya sabemos que los avances tecnológicos pueden ser aplicados en diferentes campos, incluso en el de la medicina. En este sentido, desde Google nos muestran una posibilidad más de lo que pueden hacer los avances tecnológicos en el mundo de la medicina ya que han publicado en el Journal of the American Medical Association los resultados que un grupo de investigadores a conseguido a dí­a de hoy en el uso de la máquina de aprendizaje en su aplicación para la detección de la retinopatí­a diabética (DR, por sus siglas en inglés), una afección ocular presente en personas con diabetes.

Apuntan a que su algoritmo de aprendizaje profundo ha llegado a ser capaz de interpretar los signos de evidencia de retinopatí­a diabética en fotografí­as de retina, dando la potencialidad de ayudar a los médicos a examinar a un mayor número de pacientes, sobre todo, en aquellos territorios donde sus habitantes tengan dificultades para acceder a servicios de atención especializada.
Continúa leyendo «Google crea algoritmo de aprendizaje profundo para el diagnóstico de la retinopatí­a diabética»

Ahora un juego permite diagnosticar la enfermedad de la malaria de manera colaborativa

MalariaSpot

Los juegos pueden servir, además del mero entretenimiento, para capacitar a los usuarios a tomar decisiones rápidas o a conseguir nuevas habilidades. Si esto no fuera suficiente, los juegos también pueden posibilitar el establecimiento de diagnósticos de manera colaborativa por personas no expertas en medicina, algo que ya han puesto en práctica en el Centro de Investigación de Salud en Manhií§a (Mozambique).

Los investigadores han tomado muestras fotográficas usando un teléfono móvil al que se le ha acoplado un pequeño microscopio. Han hecho fotos a aquellos pacientes que padecen sí­ntomas de malaria, las cuales subieron posteriormente a a MalariaSpot, que es como se llama el juego, donde usuarios de cualquier parte del mundo sin necesidad de relación con el mundo de la medicina se han puesto a analizarlas desde sus equipos y dispositivos móviles (disponible en versión web y como aplicación móvil para Android e iOS), devolviéndose los resultados al mencionado centro de investigación.

Según AgenciasInc, el tiempo medio transcurrido desde que se enví­an las imágenes subidas a MalariaSpot y reciben los resultados es de menos de quince minutos. Para que esto sea posible, el juego emplea una tecnologí­a desarrollada por investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y forma parte de un proyecto piloto, en el que también ha participado la fundación Ashoka, en el que se han invertido unos tres años de desarrollo, permitiendo la participación de más de 30.000 jugadores de más de cien paí­ses del mundo.

Según explica Miguel Luengo Oroz, investigador responsable de MalariaSpot:

Hemos implementado un prototipo de una idea y una tecnologí­a con potencial para democratizar el acceso al diagnóstico de imágenes médicas. Pero estamos en un momento crí­tico y necesitamos patrocinadores e inversores para que este proyecto pueda seguir adelante en España

La idea ahora es llevar este proyecto para el establecimiento de diagnósticos de otras enfermedades a modo de juego, para lo cual se seguirá también diseñando microscopios de bajo coste para dispositivos móviles para poner en mano de los usuarios aquellas imágenes fotográficas con las que jugar y establecer un diagnóstico de manera colaborativa en tan poco intervalo de tiempo.

Nurse, aplicación para ayudarnos a predecir diagnósticos médicos

nurse

Arthur Alves, fundador y CEO de Nurse, se pone en contacto con Wwwhatsnew para presentarnos su aplicación móvil dedicada exclusivamente a la salud y al análisis predictivo de sí­ntomas y enfermedades, con el objetivo de orientar al enfermo hacia la visita médica y a iniciar un tratamiento para su problema.

Partiendo de la base que ninguna aplicación sustituye en ningún caso la validez de una visita médica o un diagnóstico definitivo, el objetivo principal de la aplicación – llamada Nurse – es evitar, precisamente, que pasemos por alto algunos sí­ntomas que puedan ser señal de una dolencia más grave de lo que pensamos y que, como consecuencia, no acudamos al médico cuando toca.

Los resultados que nos muestre la aplicación dependerán de nuestro propio historial médico y de los sí­ntomas que tengamos en la actualidad, analizando los datos con diversas herramientas y algoritmos basados en modelos predictivos, procesamiento de lenguaje natural y al aprendizaje constante de la propia aplicación que ayudan a ir generando, poco a poco, resultados más precisos.

Adicionalmente, la app también cubre otras áreas en el ámbito de la salud y nos ofrece instrucciones para poner en práctica primeros auxilios y un mapa con clí­nicas, farmacias y hospitales cercanos.

Nurse todaví­a no está disponible, pero estaremos atentos a la publicación de la versión beta en este mismo mes de marzo.