Expertos apuestan por habitaciones de hospital inteligentes para mejorar cuidados

Ciudad de México  

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Disminuir los errores médicos es el objetivo

 

Arnold Milstein, profesor de medicina y director del Centro de Investigación de Excelencia Clínica de Stanford (CERC por sus siglas en ingles) comentó; "Tenemos la capacidad de incorporar tecnologías en los espacios físicos donde se brinda la atención médica para ayudar a reducir la tasa de errores fatales que ocurren hoy debido al gran volumen de pacientes y la complejidad de su atención"; él, junto con el profesor de ciencias de la computación Fei-Fei Li y el estudiante Albert Haque, son coautores de un artículo que revisa el campo de la inteligencia ambiental en el cuidado de la salud, siendo esta colaboración un esfuerzo multidisciplinario para la creación de habitaciones de hospital inteligentes equipadas con inteligencia artificial (IA), con la finalidad de mejorar los cuidados del paciente y el diagnóstico médico.

Por ejemplo, los sensores y la IA pueden alertar inmediatamente a los médicos y a los visitantes cuando alguien no se desinfecta las manos antes de ingresar a una habitación de hospital. Estas mismas herramientas basadas en la IA se pueden integrar en hogares inteligentes, donde se puede continuar con el monitoreo, sobre todo en los ancianos donde los instrumentos buscan algún comportamiento que indique cambios de salud inminentes.

Además, personas que se desempeñen como cuidadores del hogar o los familiares del paciente pueden comunicarse con los médicos aunque estén ubicados en lugares remotos logrando una intervención que salve vidas.

Li comentó que las tecnologías ambientales tienen muchos beneficios potenciales, pero también plantean problemas legales y regulatorios, especialmente cuando existen las preocupaciones respecto a la privacidad de los involucrados. Esto plantea el desafío de generar y ganar la confianza de pacientes y proveedores, así como de las diversas agencias e instituciones, las cuales cubren los costos de atención médica.

"La tecnología para proteger la salud de poblaciones médicamente frágiles está intrínsecamente centrada en el ser humano", dijo Li. "Los investigadores deben escuchar a todas las partes interesadas para crear sistemas que complementen y complementen los esfuerzos de enfermeras, médicos y otros cuidadores, así como de los propios pacientes".

Disponibilidad de sensores infrarrojos, suficientemente económicos para integrarse en entornos de atención de alto riesgo, y el aumento de los sistemas de aprendizaje automático como una forma de utilizar la entrada de sensores para entrenar aplicaciones de IA especializadas en la atención médica es el principio que centra la atención en la inteligencia ambiental.

Existen dos tipos de infrarrojos. El infrarrojo activo, como los usados en los controles remotos de los televisores, la diferencia está en que los nuevos sistemas de infrarrojos activos utilizan IA para calcular cuánto tardan los rayos invisibles en rebotar de regreso a la fuente, como una forma de radar basada en la luz que mapea en 3D contornos de una persona u objeto.

Además, el segundo tipo de tecnología infrarroja son los detectores pasivos, del tipo que permite a las gafas de visión nocturna dar imágenes térmicas a partir de los rayos infrarrojos generados por el calor corporal. En un entorno hospitalario, un sensor térmico sobre una cama permitiría a la IA detectar espasmos o retorcimientos debajo de las sábanas y alertar sobre alguna crisis de salud inminente sin la visita constante de algún personal de cuidado.

Según los expertos, para implementar habitaciones de hospital inteligentes aún es necesario vencer la barrera y solucionar el problema de la privacidad pero "los resultados preliminares que obtenemos de los hospitales y los espacios de la vida diaria confirman que las tecnologías de detección ambiental pueden proporcionar los datos que necesitamos para frenar los errores médicos", dijo Milstein. "Nuestra revisión de Nature le dice al campo que estamos en el camino correcto".

 

SaludInternacionalEstudio

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