Capacitación en el fortalecimiento del diagnóstico médico con aprendizaje automático Ppt

Diapositiva 1

Esta diapositiva ilustra la importancia del aprendizaje automático en el diagnóstico médico. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas vitales para resolver problemas complicados en las disciplinas en los últimos años. El diagnóstico asistido por aprendizaje automático, en particular, tiene el potencial de revolucionar la atención médica al aprovechar grandes cantidades de datos de pacientes para brindar diagnósticos exactos y personalizados.

Diapositiva 2

Esta diapositiva muestra cómo el aprendizaje automático puede mejorar el modelo de diagnóstico en función de la información que proporcionan los datos clínicos. La información incluye todo, desde síntomas clínicos hasta pruebas bioquímicas y resultados de equipos de imágenes.

Notas para el instructor: los tipos de datos que se pueden usar para lograr un diagnóstico médico preciso mediante el aprendizaje automático son:

• Datos de enfermedades: las medidas fisiológicas y los datos sobre enfermedades o síntomas reconocidos son ejemplos de datos de enfermedades.
• Datos ambientales: información sobre la exposición de una persona al medio ambiente, como fumar, tomar el sol y las condiciones climáticas
• Datos genéticos: toda o una parte significativa de la secuencia de ADN de un individuo se conoce como datos genéticos.

Diapositiva 3

Esta diapositiva enumera las ventajas del aprendizaje automático en el diagnóstico médico, como encontrar factores de riesgo, aumentar la eficiencia del diagnóstico y reducir las visitas innecesarias al hospital.

Notas del instructor:

• Encuentre factores de riesgo: descubra qué factores están más estrechamente relacionados con la posibilidad de contraer una enfermedad
• Aumente la eficiencia del diagnóstico: las enfermedades se pueden diagnosticar antes y con mayor precisión
• Reducir las visitas innecesarias al hospital: las visitas al hospital solo deben realizarse cuando el paciente realmente requiere atención médica.

Diapositiva 4

Esta diapositiva destaca las aplicaciones del aprendizaje automático en el diagnóstico médico. Estas aplicaciones incluyen patología, oncología, genética y genómica, dermatología y salud mental.

Notas del instructor:

• Patología: dada la escasez de patólogos en todo el mundo, existe un caso sólido para utilizar el aprendizaje automático para avanzar en esta disciplina. La patología también es rentable para las aplicaciones de inteligencia artificial debido a la necesidad de analizar conjuntos de datos masivos. El aprendizaje automático puede mejorar la precisión de los análisis de sangre y cultivos mediante la automatización de la cuantificación de tejidos y células, el mapeo de células enfermas y el marcado de áreas de interés en un portaobjetos médico. También puede ayudar a crear paradigmas de estadificación de tumores y aumentar la velocidad de escaneo de perfiles para mejorar la productividad de los profesionales de la salud.
• Oncología: En oncología, la relevancia de encontrar un tumor maligno de manera temprana es fundamental, y es por eso que la precisión y precisión diagnóstica son cruciales. Los oncólogos pueden usar Machine Learning para detectar el cáncer en sus primeras etapas. Los expertos médicos pueden detectar mutaciones somáticas usando técnicas como DeepGene (una mutación somática es un cambio adquirido en un código genético de una o más células)
• Genética y genómica: el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) son componentes esenciales de la genética preventiva. Los científicos están utilizando algoritmos para determinar cómo los medicamentos, los productos químicos y las variables ambientales afectan el ADN humano
• Dermatología: Los médicos anticipan que el uso de Machine Learning en esta disciplina reducirá la cantidad de biopsias innecesarias que deben realizar los dermatólogos. Hay implementaciones funcionales de Machine Learning disponibles, incluido un algoritmo que distingue los melanomas de las lesiones cutáneas benignas con mayor precisión que un ser humano, herramientas que rastrean el desarrollo y los cambios en los lunares de la piel. También puede ayudar a detectar condiciones patológicas y algoritmos que identifican marcadores biológicos para acné, hongos en las uñas y dermatitis seborreica.
• Salud mental: a través del aprendizaje automático, la inteligencia artificial puede tener un impacto revolucionario en la investigación de la salud mental y la eficiencia de los diagnósticos médicos. La terapia conductual cognitiva (TCC) personalizada impulsada por chatbots y terapeutas virtuales, y la prevención de enfermedades mentales mediante técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a los grupos de alto riesgo a evitar el aislamiento social. También puede ayudar a identificar grupos con alto riesgo de suicidio y brindarles apoyo y asistencia. El aprendizaje automático se está utilizando para diagnosticar la depresión clínica, el trastorno bipolar, la ansiedad y otras enfermedades mentales

Diapositiva 5

Esta diapositiva destaca las aplicaciones del aprendizaje automático en el diagnóstico médico. Estas aplicaciones incluyen neurología, cuidados intensivos, atención oftalmológica, diabetes y salud pública.

Notas del instructor:

• Neurología: la incorporación del aprendizaje automático en la recopilación, el procesamiento y la interpretación de los datos de investigación beneficia a la neurociencia y la neurología. Las tecnologías innovadoras son fundamentales para ampliar la frontera de la investigación neurológica, desde el procesamiento de escaneos hasta el suministro de información sobre el cerebro humano y el reconocimiento de patrones de comportamiento.
• Cuidados críticos: en la UCI, el aprendizaje automático puede ayudar a los médicos a identificar pacientes de alto riesgo, asegurando que no se ignoren los primeros signos de deterioro. Las tecnologías innovadoras pueden ofrecer a los médicos información sobre la salud de sus pacientes en la UCI. Los médicos de cuidados intensivos, por ejemplo, descubrieron que los pacientes con delirio responden más a la luz (que al ruido) mediante el uso de la tecnología.
• Cuidado de la vista: las herramientas de detección de la vista impulsadas por IA que ayudan a brindar un diagnóstico médico en el punto de atención basado en el aprendizaje automático para enfermedades oftalmológicas se encuentran entre los desarrollos más recientes que están utilizando los centros de atención médica. También ayuda a detectar la retinopatía diabética y proporciona información sobre el tratamiento a los médicos mediante la evaluación de los datos del paciente. La detección de glaucoma y cataratas de alta precisión también se puede realizar con la implementación de Machine Learning
• Diabetes: el aprendizaje automático puede ayudar en esta área mediante el uso de modelos de máquinas vectoriales y el desarrollo de redes neuronales para la detección de prediabetes, el establecimiento de herramientas para administrar la administración de insulina personalizada y la creación de sistemas de páncreas artificiales. Puede ayudar a identificar indicadores genéticos y de otro tipo para la diabetes y predecir problemas tratables en pacientes diabéticos para mejorar su calidad de vida.
• Salud pública: los trabajadores de la salud pueden usar Machine Learning para ampliar el alcance de los diagnósticos médicos y pasar de examinar casos individuales a monitorear comunidades y anticipar brotes de enfermedades.

Diapositiva 6

Esta diapositiva muestra a los pioneros en el campo del diagnóstico médico que han implementado el aprendizaje automático. Estos incluyen Google Health, Corti, IBM Watson Health y MedX.

Notas del instructor:

• Google Health: Google Health se asoció con el equipo de DeepMind para desarrollar un algoritmo de diagnóstico de cáncer de mama. El sistema resultante fue un éxito significativo, superando a los radiólogos humanos en precisión diagnóstica.
• Corti: Corti es un software basado en inteligencia artificial que ayuda a los médicos de la sala de emergencias a extraer información de las interacciones con los pacientes. Además de evaluar el contenido de la conversación, el sistema registra las entonaciones vocales de la persona que llama y analiza el ruido de fondo para brindarle al personal médico una imagen completa de la situación en el terreno.
• IBM Watson Health: Watson Health presentó recientemente un innovador programa de detección temprana del cáncer de mama. Biorasi, una plataforma para optimizar la fabricación de medicamentos, también fue desarrollada por la empresa
• MedX: este negocio de Silicon Valley está revolucionando la atención médica utilizando la ciencia de datos y el análisis predictivo. En lugar de centrarse en el contacto directo entre médicos y pacientes, la empresa proporciona herramientas para tomar decisiones operativas inteligentes