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EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Inteligencia Artificial en el Laboratorio Clínico:
Mitos y Realidades
MD, MC. Daniel del Aguila
Mitos y Realidades
La Inteligencia Artificial en salud pronto reemplazará a
los médicos
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
• Se descubre un nuevo instrumento capaz de detectar infecciones
• Prometía ser moderno, científico y objetivo
• Muchos médicos afirman que el contacto con el pacienteofrecía mas información que cualquier herramienta
• Consideraban que este instrumento reducía el examen clínico a un número
• Los pacientes la exigían para determinar su diagnóstico
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Gina Siddiqui. Why Doctors Reject Tools That Make Their Jobs Easier. Scientific American. 10-2018.https://blogs.scientificamerican.com/observations/why-doctors-reject-tools-that-make-their-jobs-easier/
Fecha:
Siglo XVIII
Instrumento:
Termómetro
Gina Siddiqui. Why Doctors Reject Tools That Make Their Jobs Easier. Scientific American. 10-2018.https://blogs.scientificamerican.com/observations/why-doctors-reject-tools-that-make-their-jobs-easier/
Informática en Salud
El teorema fundamental de la Informática Biomédica (Teorema de Friedman)
Friedman CP. A “fundamental theorem” of biomedical informatics. J Am Med Inform Assoc. 2009;16(2):169-170. doi:10.1197/jamia.M3092.
La Inteligencia Artificialayudará a los médicos a
atender mejor a sus pacientes
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Definiciones
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
¿Qué es la inteligencia?
1. Capacidad de entender o comprender
2. Capacidad de resolver problemas
1. Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad.
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Algoritmo
• Conjunto de pasos específicos sucesivos requeridos para resolver un problema o alcanzar una meta específica
Ejemplos: Receta de cocina, Reanimación cardio-pulmonar
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Inteligencia Artificial
• Capacidad de una máquina de simular inteligencia humana
Ejemplos: Autoencendido de luces, Dosificación de Warfarina
Problema: Carretera oscura Problema: Requiero anticoagulación en rangos terapéuticos
Solución: Solución:
Toda aplicación novedosa requiere de Inteligencia Artificial para ser buena
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Tiene Inteligencia Artificial?
40% de Startups de Inteligencia Artificial no usan Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificialpuede ser muy buena en
casos determinados, pero no es requisito para el éxito
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Contexto Clínico
Problema: Tiempo de cama perdido
entre alta e ingreso de paciente
Problema: Requiero el conteo
diferenciado de componentes sanguíneos
Solución: Solución:
La Inteligencia Artificial es algo muy nuevo en el
campo de la salud
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
La Inteligencia Artificial ya forma parte de nuestra vida y
salud hace muchos años
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Machine Learning
Machine Learning (Aprendizaje de máquinas)
• Un algoritmo que no sigue reglas predefinidas, sino que lascrea basándose en ejemplos para llegar a resultados nuevos
Ejemplos: Filtro de spam en mail, DART
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Problema: Detectar mails que son spam
Problema: Detectar patología en el examen ocular
Solución: Solución:
Ejemplo de Clasificación
Atributos:
Problema: Necesito diferenciar una Naranja de una Manzana
Color, tamaño, peso, lugar de cosecha, …
Ejemplo de Clasificación
Atributos:
Problema: Necesito saber que naranja tiene mas jugo
Color, tamaño, peso, lugar de cosecha, …
Los Datos deben estar muy bien Clasificados!
¿Perro o Gato?
Los Datos deben estar muy bien Clasificados!
Hay un número determinado de ejemplos y atributos para
que mi algoritmo de Machine Learning sea bueno
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
El éxito de mi algoritmo de Machine Learning depende
de la complejidad del problema
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Problema: Que pacientes diabéticos desarrollaran problemas de visión
Atributos: Imágenes de fondo de ojo
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Deep Learning
• Algoritmo de Machine Learning que utiliza metodología basada en redes neuronales para llegar a resultados
Ejemplos: Computer visión
Problema: Detectar una neumonía en una radiografía
Problema: Cuales y cuantos espermatozoides de una muestra son adecuados
Atributos: Imágenes de espermiogramas
Las Redes Neuronalesfuncionan como las
neuronas en el cerebro
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Las Redes Neuronales son un modelo matemático para
entrenamiento de un tipo de Machine Learning
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Deep Learning
Recapitulando
Todo sistema que incluya Machine Learning
será mejor
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EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Predicción de Obesidad basado en Alimentación
Problema: Predecir obesidad en función de la alimentación de las
personas
• Ministerio de Salud. Encuesta Nacional de Salud 2016-2017. http://www.minsal.cl/wp-content/uploads/2017/11/ENS-2016-17_PRIMEROS-RESULTADOS.pdf.
• Marcela Aguirre Jerez, “Uso de Aprendizaje de Máquinas para el Estudio de la Obesidad en Chile”, Directora de Tesis: Dra. Jocelyn Dunstan, Co-director: Dr. Steffen Härtel.
El Machine Learning es una herramienta informática y estadística más y puede o
no tener resultados favorables
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Trabajo Actual
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Sugerencia de Tratamiento Computarizado y Predicción de Pronóstico para Pacientes con Diagnóstico de Mieloma Múltiple
Problema: Encontrar el mejor tratamiento para un paciente con
Mieloma Múltiple
Daniel Del Aguila, “Sugerencia de Tratamiento Computarizado y Predicción de Pronóstico para Pacientes con Diagnóstico de Mieloma Múltiple”, Directora de Tesis: Dra. Jocelyn Dunstan Escudero.
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Plataforma de Gestión Inteligente de Banco de Sangre
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Estimación Automatizada de Stock Óptimo y Crítico
Problema: Determinar cuanto Stock de Unidades debo tener
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Predicción de Unidades de Glóbulos Rojos a Transfundir
Problema: Determinar cuantos Glóbulos Rojos requeriré para
mañana
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Machine Learning
Próximos pasos:
• Sugerencia de Unidad con menos efectos adversos
• Predicción de donaciones a realizarse el día siguiente
• Predicción de donaciones durante una campaña
Laboratorio Inteligente
Inteligencia Artificial Machine Learning
¿Que Problemas la Requieren?
• Detección de solicitudes con exámenes repetidos
• Manejo de anticoagulación
•
• Lectura automática de reportes de patología
• Detección de resultados anómalos
•
Equipos Médicos Inteligentes
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Fonendoscopio digital
Fonendoscopio electrónico que digitaliza el sonido y permite el uso de audífonos. Incluye aumento de volumendel sonido y conexión con celulares para visualizarlo
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Otoscopio digital
Cámara adaptable a celulares para realizar Otoscopías digitales. Permite ver la membrana timpánica e incluyealgoritmos de Machine Learning para clasificación de patologías
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Lentes para Ciegos
Lentes con algoritmos de Computer vision. Basado enalgoritmos de detección de Machine Learning narra al usuario, a través de un audífono, lo que identifica a su alrededor.
La Inteligencia Artificial en el laboratorio y en el mundo es una realidad y una herramienta a la
que debemos sacarle provecho
Inteligencia Artificial en el Laboratorio Clínico: Mitos y Realidades
Gracias
EN LA ERA DE LACUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Inteligencia Artificial en el Laboratorio Clínico:
Mitos y Realidades
MD, MC. Daniel del Aguila
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