{"id":50255,"date":"2024-11-04T09:20:31","date_gmt":"2024-11-04T15:20:31","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50255"},"modified":"2025-10-18T00:08:11","modified_gmt":"2025-10-18T06:08:11","slug":"desarrollan-primera-camara-impulsada-por-ia-para-detectar-errores-en-aplicacion-de-medicamentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/desarrollan-primera-camara-impulsada-por-ia-para-detectar-errores-en-aplicacion-de-medicamentos\/","title":{"rendered":"Desarrollan primera c\u00e1mara impulsada por IA para detectar errores en aplicaci\u00f3n de medicamentos"},"content":{"rendered":"
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Esta c\u00e1mara colocada en la cabeza de los profesionales detecta por medio de IA la etiqueta de los f\u00e1rmacos, la clasificaci\u00f3n de los frascos y las caracter\u00edsticas de las jeringas, para evitar errores en su aplicaci\u00f3n.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los errores relacionados con la aplicaci\u00f3n f\u00e1rmacos\u00a0 inyectables son relativamente comunes en todos los niveles de atenci\u00f3n m\u00e9dica, que adem\u00e1s de generar problemas a los pacientes, tambi\u00e9n generan un costo a la salud p\u00fablica. Para intentar resolver esta problem\u00e1tica, investigadores de Carnegie Mellon, Universidad de Washington, Makerere University y el Toyota Research Institute, desarrollaron un sistema, que incluye una c\u00e1mara impulsada que utiliza inteligencia artificial (IA), para detectar los errores de administraci\u00f3n de medicamentos.<\/p>

\u201cEl objetivo de nuestro sistema es detectar estos errores de administraci\u00f3n de f\u00e1rmacos en tiempo real, antes de la inyecci\u00f3n, y alertar al m\u00e9dico para que pueda intervenir antes de que el paciente sufra da\u00f1os\u201d, explic\u00f3 Justin Chan, profesor adjunto del Departamento de Software y Sistemas Sociales en Carnegie Mellon.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para dise\u00f1ar este sistema de c\u00e1mara\/wearable, los investigadores entrenaron un algoritmo de deep learning para que pudiera detectar errores cuando un profesional de la salud transfiere un medicamento de un vial a una jeringa. De esta forma, pueden ser errores de intercambio de frascos, que se producen cuando se utiliza el frasco equivocado o la etiqueta del f\u00e1rmaco en la jeringa es incorrecta, o de intercambios de jeringas, cuando la etiqueta es correcta pero el m\u00e9dico administra el f\u00e1rmaco equivocado.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Seg\u00fan un estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>, esta c\u00e1mara de IA puede detectar errores de intercambio de frascos con una sensibilidad de 99.6% y con una especificidad de 98.8%.<\/p>

La c\u00e1mara fue probada utilizando datos de diferentes entornos de salas de operaciones con distintos topos de iluminaci\u00f3n y otras caracter\u00edsticas. Durante 55 d\u00edas obtuvieron grabaciones en 4K de 13 proveedores de anestesiolog\u00eda y 17 salas de operaciones en dos hospitales donde aparec\u00edan profesionales preparando la administraci\u00f3n de f\u00e1rmacos v\u00eda inyectable.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Esta c\u00e1mara colocada en la cabeza de los profesionales detecta por medio de IA la etiqueta de los f\u00e1rmacos, la clasificaci\u00f3n de los frascos y las caracter\u00edsticas de las jeringas, para evitar errores en su aplicaci\u00f3n. \u201cHemos dise\u00f1ado el algoritmo de modo que, en lugar de leer el texto de la etiqueta, que puede estar oculto, s\u00f3lo necesite echar un vistazo a las se\u00f1ales visuales, como la forma del vial y la jeringa, el color de la etiqueta y el tama\u00f1o de la letra, durante un breve periodo de tiempo para clasificar el f\u00e1rmaco\u201d, explica Chan.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Luego de demostrar la precisi\u00f3n del sistema, los investigadores buscan incorporar el sistema dentro de gafas inteligentes que puedan mostrar advertencias visuales a profesionales de la salud antes de que un f\u00e1rmaco se administra a un paciente.<\/p>

\u201cEste trabajo demuestra que los sistemas basados en IA pueden servir como un segundo par de ‘ojos’ para mejorar las pr\u00e1cticas sanitarias y la seguridad de los pacientes\u201d expres\u00f3 Chan. Adem\u00e1s, al integrarse a un sistema m\u00e9dico inteligente pueden abrir las puertas a nuevas oportunidades para la automatizaci\u00f3n de la documentaci\u00f3n de informaci\u00f3n sobre medicamentos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-024-01295-2<\/a><\/p>

CARNEGIE MELLON<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cmu.edu\/news\/stories\/archives\/2024\/october\/researchers-develop-first-ai-enabled-wearable-camera-to-detect-drug-errors<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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