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Tecnologías de la información: aliadas en la lucha contra el cáncer de mama

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Por: Cyntia Martinez

19 octubre, 2022

Para muchos de nosotros, hablar de herramientas para diagnóstico de enfermedades como el cáncer de mama nos lleva a pensar en sofisticados aparatos médicos, dejando de lado el uso de tecnologías como los analíticos, la data, inteligencia artificial y hasta la nube que pueden ser grandes aliados para un diagnóstico médico oportuno.

Y vaya que se requiere trabajar en temas de tratamiento oportuno contra el cáncer de mama, pues de acuerdo con especialistas, esto puede elevar las probabilidades de supervivencia de las mujeres al 90% o más.

En este sentido, las tecnologías de la información han avanzado mucho. Por ejemplo, hoy, a través de la data es posible recabar información de los análisis clínicos y realizar un análisis de correlación con la historia clínica de algunos pacientes, con ciertos padecimientos diagnosticados.

Esto permite entender cuando algunos síntomas pueden derivar en un problema de salud, en este caso, de cáncer de mama, y predecir proactivamente cuando se van a desarrollar cierto tipo de patologías.

De igual manera, tecnologías como machine learning o deep learning han ayudado a médicos a la detección de algunos tumores.  

“Hoy un tumor no sólo puede ser detectado con una tomografía o una resonancia, pues el machine learning, llevado al siguiente nivel, ha permitido detectar tumores por medio de algoritmos. Existen varios proyectos, en diferentes hospitales del mundo, en los que se está trabajando con esta tecnología para apoyar al diagnóstico médico”, aseguró Sergio Mastrogiovanni, VP Data & Digital Strategy de Nubiral.

De hecho, hoy Nubiral está trabajando con la Universidad de Nueva York, a través del proyecto FastMRI que, a través de este tipo de tecnologías, utilizan una serie de modelos y algoritmos para llevar el diagnostico por imagen y poder detectar tumores de manera predictiva.

“Es un proyecto donde se está utilizando este tipo de tecnología para apoyar el diagnostico medico de una manera más proactiva y acelerar estos procesos de detección temprana de algunas enfermedades, pues la inteligencia artificial acelera el proceso. Infortunadamente no es algo que se conozca en el sector salud a nivel regional y lamentablemente, nuestros sistemas políticos tampoco lo apoyan”, señaló Mastrogiovanni.

El desconocimiento como principal freno

De acuerdo con información citada por Pfizer, en México, los municipios menos marginados cuentan con 3.5 veces más especialistas médicos, 5.3 más mastógrafos y 5.1 veces más consultorios que los municipios menos marginados.

Por otra parte, explicó que los datos basados en la nube ofrecen un poder computacional infinito, ya que no todo se limita en almacenar información en la computadora, ya que el cloud no tiene límite.

Por lo que el sector salud puede apoyar sus procesos de research and development con una operación basada en la nube; es decir, almacenar todos los datos de manera automática en cloud o recolectarlos ahí. En este sentido, recordó que hoy existen nubes públicas que ofrecen acceso gratuito y ni así el sector salud público la utiliza. 

“Los médicos, enfermeras o laboratorios no la utilizan y esto es porque no saben que existen este tipo de opciones”.

En este sentido, aseguró que hoy existen nubes como Microsoft Azure, Amazon y Google que tienen convenio con hospitales y clínicas de salud, por lo que, en muchos casos, les saldría gratis almacenar sus datos en la nube y también tendrían la posibilidad de conectarse con fuentes de datos externas de manera automática.

“Esto no sólo les permitiría entender lo que pasó históricamente con pacientes de otras clínicas, también podrían tener una operación más basada en analítica descriptiva, para entender cómo se dan las cosas; analítica predictiva, para pronosticar cuando están surgiendo estas enfermedades; y una analítica prescriptiva, es decir, cuando se observa un patrón para el desarrollo de alguna enfermedad”, comentó.

De esta manera, sostuvo que no se trata de un tema de costos, pues muchas de las tecnologías antes descritas requirieren de escasa inversión económica, sobre todo cuando los modelos as a services están en auge, por lo que la evangelización y difusión sobre los beneficios que las tecnologías de la información pueden ofrecer al sector salud, sobre todo público, continúa siendo una asignatura pendiente. 

Evangelización sobre el uso de las TI

En este sentido, el especialista de Nubiral aseguró que existen tres elementos clave para que que se pueda dar la difusión y posteriormente, la adopción de estas tecnologías como parte del diagnóstico médico: sector privado, sector público y la Academia.

“En Latinoamérica hay muchos silos, por lo que no hay muchos proyectos en la región como los hay en países de otros continentes; en Estados Unidos es totalmente diferente pues ahí si hay mayor conocimiento del poder de los datos aplicados a la salud. En América Latina no hay conocimiento de las aplicaciones de estas tecnologías en el ámbito de la salud y se sigue operando de la misma manera en que se hacía hace 30 años, por lo que se sigue pesando que la única manera de avanzar es comprar aparatos costosos, cuando la tecnología está ahí y mucha de esta, incluso de manera gratuita, pero la medicina no se está apoyando con datos”, refirió.

Ante este panorama concluyó que, si bien la tecnología es una herramienta democratizadora, resulta vital apoyarse de ésta, desde un celular o un wearable, para diagnosticar algunas patologías.

“Es importante evangelizar a los sectores de salud públicos de la región, que son quienes están más rezagados. Las universidades entienden que esto se puede hacer, pero los políticos que están al frente de los hospitales no. Por lo que se debe concientizar sobre el apoyo de las tecnologías para poder tomar decisiones basadas en datos, en donde el mayor beneficiado es el paciente”, concluyó.  

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