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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

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Mitos y Realidades

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La Inteligencia Artificial en salud pronto reemplazará a

los médicos

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• 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/

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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/

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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.

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La Inteligencia Artificialayudará a los médicos a

atender mejor a sus pacientes

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Definiciones

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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.

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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

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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:

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Toda aplicación novedosa requiere de Inteligencia Artificial para ser buena

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Tiene Inteligencia Artificial?

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40% de Startups de Inteligencia Artificial no usan Inteligencia Artificial

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La Inteligencia Artificialpuede ser muy buena en

casos determinados, pero no es requisito para el éxito

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Contexto Clínico

Problema: Tiempo de cama perdido

entre alta e ingreso de paciente

Problema: Requiero el conteo

diferenciado de componentes sanguíneos

Solución: Solución:

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La Inteligencia Artificial es algo muy nuevo en el

campo de la salud

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La Inteligencia Artificial ya forma parte de nuestra vida y

salud hace muchos años

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Machine Learning

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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:

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Ejemplo de Clasificación

Atributos:

Problema: Necesito diferenciar una Naranja de una Manzana

Color, tamaño, peso, lugar de cosecha, …

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Ejemplo de Clasificación

Atributos:

Problema: Necesito saber que naranja tiene mas jugo

Color, tamaño, peso, lugar de cosecha, …

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Los Datos deben estar muy bien Clasificados!

¿Perro o Gato?

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Los Datos deben estar muy bien Clasificados!

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Hay un número determinado de ejemplos y atributos para

que mi algoritmo de Machine Learning sea bueno

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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

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Problema: Cuales y cuantos espermatozoides de una muestra son adecuados

Atributos: Imágenes de espermiogramas

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Las Redes Neuronalesfuncionan como las

neuronas en el cerebro

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Las Redes Neuronales son un modelo matemático para

entrenamiento de un tipo de Machine Learning

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Inteligencia Artificial

Machine Learning

Deep Learning

Recapitulando

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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.

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El Machine Learning es una herramienta informática y estadística más y puede o

no tener resultados favorables

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Trabajo Actual

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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

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Estimación Automatizada de Stock Óptimo y Crítico

Problema: Determinar cuanto Stock de Unidades debo tener

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Predicción de Unidades de Glóbulos Rojos a Transfundir

Problema: Determinar cuantos Glóbulos Rojos requeriré para

mañana

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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

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Laboratorio Inteligente

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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

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Equipos Médicos Inteligentes

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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

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Otoscopio digital

Cámara adaptable a celulares para realizar Otoscopías digitales. Permite ver la membrana timpánica e incluyealgoritmos de Machine Learning para clasificación de patologías

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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.

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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

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Gracias

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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