Diagnóstico de Alzheimer mediante Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA), con su capacidad para generar redes neuronales a partir de imágenes multimodales, se está posicionando como una herramienta valiosa en el ámbito de la neurociencia, especialmente en la análisis de redes cerebrales. Sin embargo, los modelos existentes presentan desafíos significativos, tales como la dependencia de imágenes de alta calidad en gran cantidad, lo que puede resultar en modelos subóptimos e incapaces de evaluar con precisión las características evolutivas de las redes cerebrales. Este aspecto es crucial cuando hablamos de enfermedades con alteraciones estructurales y funcionales progresivas, como es el caso del Alzheimer.

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iMAGING, aplicación para diagnosticar la malaria usando IA

Resulta imprescindible aplicar las innovaciones tecnológicas en áreas que puedan tener un impacto significativo en la vida de las personas, especialmente en aquellos sectores donde la necesidad es más crítica. Este es el caso del diagnóstico de la malaria, una enfermedad que, pese a los esfuerzos globales, continúa afectando a millones de personas alrededor del mundo, con una incidencia mayor en regiones con recursos limitados.

Recientemente, un equipo multidisciplinar integrado por especialistas del Hospital Universitari Vall d’Hebron, el Vall Hebron Institut de Recerca (VHIR), la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) y la Fundació Probitas, ha presentado una solución innovadora que promete mejorar significativamente el diagnóstico de esta enfermedad: una aplicación móvil basada en inteligencia artificial llamada iMAGING.

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¿Por qué me duele? La pregunta que la IA puede responder en pocos segundos

Ya sabemos que la inteligencia artificial (IA) está revolucionando innumerables aspectos de nuestra vida, incluyendo el campo de la medicina. Una de las aplicaciones más prometedoras de esta tecnología es en el diagnóstico de dolencias y afecciones médicas.

Hemos visto casos de este tipo en varias ocasiones, y en este artículo, exploraremos cómo herramientas basadas en IA, como ChatGPT, pueden asistir en el diagnóstico de dolores y qué implica esto para el futuro de la atención médica.

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La pantalla azul de la muerte llegará a Linux

Hay novedades inesperadas en el mundo de Linux. Se trata de la introducción de una pantalla azul de la muerte (BSOD) en Linux, una característica que muchos asociamos históricamente con Windows. Pero, ¿qué significa realmente este cambio para los usuarios de Linux y cómo difiere de la infame versión de Windows?

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Diagnósticos Médicos con ChatGPT: Un caso que desafía a la lógica

La inteligencia artificial (IA) está transformando diversas áreas de la vida humana, incluida la medicina. Uno de los ejemplos más recientes y sorprendentes de esto es el uso de ChatGPT para diagnosticar condiciones médicas complejas que han eludido a los profesionales médicos.

Os voy a contar cómo ChatGPT ayudó en el diagnóstico de un caso médico complicado, resaltando tanto las fortalezas como las limitaciones de la IA en el ámbito de la atención médica. Continúa leyendo «Diagnósticos Médicos con ChatGPT: Un caso que desafía a la lógica»

IA para la detección oportuna del autismo en niños

Un equipo interdisciplinario, dirigido por investigadores de ciencias de la computación de la USC, está creando un sistema más rápido, más confiable y más accesible para ayudar a los médicos a evaluar a los niños para detectar trastornos del desarrollo como el autismo y el TDAH.

Para los niños con trastorno del espectro autista (TEA), recibir un diagnóstico temprano puede marcar una gran diferencia en la mejora del comportamiento, las habilidades y el desarrollo del lenguaje. Pero a pesar de ser una de las discapacidades del desarrollo más comunes, no es tan fácil de diagnosticar.

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Inteligencia Artificial para el diagnóstico temprano de la esclerosis sistémica

La esclerosis sistémica es una enfermedad autoinmune y sistémica que ataca principalmente a la piel y a otros órganos internos. 

Ante este panorama, un diagnóstico oportuno juega un rol de suma importancia al momento de diseñar planes eficaces de terapia y manejo. Con la ayuda de una inteligencia artificial, se podría facilitar esta crucial tarea.

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

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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.
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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.