Las estrategias para la detección clínica de enfermedades se está afinando cada vez más, sobre todo debido a la crisis sanitaria provocada por la pandemia de la COVID-19. En este panorama mundial, la tecnología está cobrando una importancia cada vez más grande en el sector de la salud, incrementando su acción desde la ayuda que puede proporcionarles a los médicos en el diagnóstico de las patologías, hasta la parte administrativa de los hospitales y las aseguradoras.
En este sentido, la computación cognitiva en el ámbito sanitario es una revolución que podría impactar el sector de la Salud en la manera en que las estrategias sanitarias se plantean e impactan a los pacientes y las instituciones. La base de la computación cognitiva es el desarrollo de máquinas que tengan procesos de pensamiento similares al de los seres humanos: se trata de un gran avance tecnológico que, a través del estudio de los procesos mentales de las personas, llegará a plasmar una máquina computarizada capaz de llegar a las mismas conclusiones que los seres humanos.
En el panorama mundial actual, “los avances tecnológicos nos han permitido poder aplicar estas innovaciones al sector de la Salud, provocando una auténtica revolución en este ámbito. Ahora hay que impulsar este cambio de paradigma en nuestras instituciones lo más rápidamente posible”, afirman desde ASHO, la empresa líder en asesoramiento hospitalario y codificación clínica en España.
¿Cómo funciona la computación cognitiva en el ámbito clínico?
El sistema de computación cognitiva aplicado para facilitar el diagnóstico en las consultas médicas se basa en una cantidad de datos, provenientes de varias fuentes, que se procesan a gran velocidad para llegar a una conclusión coherente con respecto al problema planteado.
“Si, por ejemplo, un paciente acude a una cita rutinaria, recopilando previamente los datos de ese usuario, la computación cognitiva es capaz de predecir las probabilidades que tiene esa persona de desarrollar enfermedades”, según Asho. El pensamiento que ejecuta la máquina y las conclusiones que extrae se basan también en los hábitos del paciente y en el historial familiar, donde pueden aparecer casos previos de una determinada patología o enfermedad, entre otros datos.
A través de la ejecución rápida y la previsión temprana de posibles enfermedades, los médicos podrán tomar decisiones sobre la base de las conclusiones obtenidas, ofreciendo un tratamiento más específico para cada caso.
“La rapidez con la que las máquinas analizan los datos y sacan conclusiones permitirá a los sanitarios aumentar la calidad de la atención médica inmediatamente”, vaticinan desde Asho.
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