Dos cirujanos del Servicio Nacional de Salud de Reino Unido (NHS), utilizan la herramienta Azure AI, para la detección de pacientes de riego en cirugías.
Debido a la pandemia de COVID-19, el NHS, sufrió graves fallos en la atención inmediata a pacientes. La escasez de personal y la suspensión de actividades en diversos departamentos, provocaron que, en mayo de 2020, sumaran 2.3 millones de personas a la lista de espera por tratamiento.
Ante esta problemática el NHS comenzó a invertir en Inteligencia Artificial (IA), para abordar el retraso en la atención médica. De esta forma, gracias a una inversión de 44 mil millones de dólares, el Reino Unido ha comenzado a adoptar la IA para implementar salas virtuales y centros quirúrgicos que funcionan a través de esta tecnología.
La IA aplicada en el NHS busca además de reducir los tiempos de espera, respaldar las recomendaciones de equipos de médicos, para brindar información de mayor calidad a los pacientes y tomar mejores decisiones.
Los cirujanos ortopédicos Justin Green y Mike Reed, crearon un modelo de IA, que ayuda a especialistas a brindar a sus pacientes una evaluación de riesgo personalizada en operaciones de cadera o rodilla. Espero que esta tecnología me dé una mejor indicación de lo que les iba a pasar a esas personas”, explica Reed.
El modelo de IA utilizado está alojado en la nube y utiliza los servicios de Azure de Microsoft, a través de este panel los médicos pueden conocer porqué la IA llega a la conclusión mostrada.
Reed y Green, utilizan la IA para analizar y predecir resultados y el riesgo que lleva una cirugía ya sea de cadera o de rodilla. No obstante, los especialistas aceptan que no solo puede aplicarse en la ortopedia, pues su modelo puede ser transferido a otro tipo de cirugías.
“Ya hemos tenido interés de varias organizaciones. Un fideicomiso del NHS quiere ejecutar un piloto porque uno de sus hospitales tiene 10 mil personas en su lista de espera. Quieren saber si pueden ofrecer cirugía en un hospital más pequeño a personas con bajo riesgo de sufrir complicaciones, como accidentes cerebrovasculares y ataques cardíacos. Por el momento, es posible que esos pacientes tengan que esperar mucho tiempo para estar disponibles en un hospital más grande”, explica Reed.
Gracias al modelo de IA, los datos como edad, parámetros sanguíneos, IMC, historial médico, puede aprovecharse al máximo, ya que a través de ellos puede mostrar la predicción de una intervención quirúrgica.
Por otra parte, Sarah Bird, responsable de productos en Microsoft, explica que “el panel de control de IA responsable reúne muchas herramientas y eso es en verdad útil para un sector como el de la atención médica, que tiene que asegurarse de que no haya errores significativos en su modelo de IA y por qué toma una decisión particular”, dice. “Las herramientas permiten a los equipos gobernar su IA de manera más efectiva y ayudarlos a usarla de manera responsable”.
