Un equipo de investigación dirigido por científicos de la Escuela de Medicina de la Universidad de California en Los Ángeles – UCLA Health, en EE.UU. han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial – IA, denominada PheNet, que puede identificar enfermedades raras años antes de que los médicos puedan diagnosticarlas.
Manish Butte, profesor de la UCLA asegura que el aprendizaje automático y otros métodos de inteligencia artificial están incursionando en la atención sanitaria. Basándose en estas teorías desarrollaron un enfoque para obtener un diagnóstico más rápido, por medio de la identificación de patrones en sus registros médicos que se asemejan a los de pacientes con estos trastornos.
Por otra parte estos podrían mejorar los resultados obtenidos en las terapias y reducir sus costos, uno de los principales problemas en estos pacientes es que pueden enfrentar retrasos prolongados en el diagnóstico y el tratamiento, lo que resulta en consecuencias como pruebas innecesarias, enfermedades progresivas, estrés psicológico y cargas financieras.
Los investigadores centraron su atención en los trastornos denominados colectivamente de inmunodeficiencia común variable – IDVC, que aumentan la susceptibilidad de una persona a las infecciones, la autoinmunidad y la autoinflamación, se estima que la IDCV afecta a 1 de cada 25.000 personas.
Fuente noticia: actualidadrt.com
