Las subvenciones de Johns Hopkins están transformando la atención médica para pacientes mayores mediante el apoyo al desarrollo y la implementación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA). En una segunda ronda de financiación, el Colaboratorio de Tecnología e Inteligencia Artificial para la Investigación del Envejecimiento de Johns Hopkins (JH AITC) ha proporcionado más de $1 millón para respaldar cinco proyectos innovadores que utilizan la IA para promover la salud y el bienestar de los adultos mayores.
Financiamiento de Johns Hopkins impulsa la aplicación de IA en la atención a pacientes mayores
La Universidad Johns Hopkins ha establecido el JH AITC como un centro de innovación en envejecimiento y colaboración. Con el respaldo inicial de $20 millones del Instituto Nacional sobre el Envejecimiento, el JH AITC se ha convertido en un catalizador para la investigación y el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas en el campo del envejecimiento.
En una primera etapa, el JH AITC otorgó $3 millones a 14 proyectos piloto a principios de 2023, con el objetivo de fomentar la investigación en la aplicación de la IA en la atención médica.
Impulsando la detección temprana del deterioro cognitivo con IA
La segunda ronda de financiación se centra en ampliar la inversión en dispositivos basados en IA y en la investigación relacionada con el envejecimiento. Los proyectos seleccionados se centran en el uso de la IA para tratar el deterioro cognitivo, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los pacientes mayores.
Proyecto 1: Aplicación móvil y aprendizaje automático para predecir los resultados relacionados con COVID-19
Uno de los proyectos beneficiarios de la subvención se lleva a cabo en la Escuela de Medicina de Johns Hopkins. Dirigido por Tracy Vannorsdall, PhD, el proyecto utiliza una aplicación móvil y técnicas de aprendizaje automático para predecir los resultados relacionados con el deterioro cognitivo en pacientes mayores afectados por COVID-19. La enfermedad por coronavirus se ha asociado con un mayor riesgo de enfermedad de Alzheimer entre los pacientes de edad avanzada, y este proyecto busca mejorar la detección temprana y el tratamiento de los problemas cognitivos.
Proyecto 2: Modelos de aprendizaje profundo para la evaluación de demencias relacionadas con la enfermedad de Alzheimer (ADRD)
Vijaya Kolachalama, PhD, profesor asociado de medicina en la Universidad de Boston, lidera otro proyecto financiado por la subvención. Este equipo utiliza grabaciones de voz y neuroimágenes del Framingham Heart Study para crear modelos de aprendizaje profundo destinados a la evaluación de demencias relacionadas con la enfermedad de Alzheimer. El objetivo es mejorar la precisión y la eficacia en el diagnóstico temprano de estas enfermedades neurodegenerativas.
Proyecto 3: Evaluación de cambios cognitivos basada en IA
Dirigido por Kunal Mankodiya, PhD, fundador de EchoWear LLC y director del Wearable Biosensing Lab de la Universidad de Rhode Island, este proyecto implica una evaluación de los cambios cognitivos utilizando técnicas basadas en IA. Se espera que esta investigación brinde nuevas herramientas para el monitoreo y la intervención temprana en problemas cognitivos relacionados con el envejecimiento.
Proyecto 4: Sistema de evaluación funcional geriátrica (GFAS)
John A. Batsis, MD, profesor asociado de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, lidera un equipo dedicado al desarrollo del Sistema de Evaluación Funcional Geriátrica (GFAS). Esta innovadora herramienta permitirá a los investigadores evaluar la función física de los adultos mayores utilizando datos recopilados por dispositivos portátiles, como gafas de realidad aumentada y sensores de movimiento. El GFAS proporcionará una forma más precisa y eficiente de medir la capacidad funcional de los pacientes.
Proyecto 5: Control del grado de caída en pacientes mayores
Linda Denney, PhD, profesora asistente de salud pública y medicina comunitaria en la Facultad de Medicina de la Universidad de Tufts, lidera un proyecto que utiliza una solución de plantilla para controlar el grado de caídas en pacientes mayores. Esta herramienta ayudará a los profesionales de la salud a identificar y prevenir caídas, un problema común y peligroso en la población de edad avanzada.
Ventajas y desventajas
✅ Ventajas de las soluciones de IA para pacientes mayores:
- Mejor detección temprana de problemas cognitivos y enfermedades relacionadas.
- Mayor precisión en el diagnóstico y tratamiento de afecciones neurodegenerativas.
- Monitoreo continuo y no invasivo de la salud física y cognitiva.
❌ Desventajas de las soluciones de IA para pacientes mayores:
- Posible falta de acceso o conocimiento tecnológico entre algunos pacientes mayores.
- Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos de salud.
- Riesgo de dependencia excesiva de la tecnología y falta de interacción humana personalizada.
Preguntas frecuentes
¿Cómo pueden los pacientes mayores acceder a estas soluciones de IA?
Las soluciones de IA para pacientes mayores suelen estar diseñadas para ser intuitivas y de fácil uso. Los proveedores de atención médica pueden brindar orientación y apoyo en la adopción de estas tecnologías.
¿Cuáles son algunos ejemplos adicionales de aplicaciones de IA para pacientes mayores?
Además de los proyectos mencionados, la IA se ha utilizado en la detección temprana de caídas, el monitoreo de signos vitales, la administración de medicamentos y el soporte emocional a través de asistentes virtuales.
¿La IA reemplazará a los médicos en el cuidado de pacientes mayores?
No, la IA se utiliza como una herramienta complementaria en la atención médica para mejorar la precisión y la eficiencia. Los médicos y profesionales de la salud seguirán desempeñando un papel fundamental en el cuidado de los pacientes mayores.
¿Cuándo se espera que estas soluciones de IA estén ampliamente disponibles?
El desarrollo e implementación de soluciones de IA lleva tiempo. Aunque algunos proyectos se encuentran en etapas avanzadas, se requerirá más investigación y pruebas antes de que estas tecnologías estén ampliamente disponibles en la atención médica.
¿Cómo se protegerá la privacidad de los datos de salud de los pacientes?
Los proyectos de IA deben cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos, como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés), para proteger la información de salud personal.
¿La IA puede ayudar a prevenir el aislamiento social en los adultos mayores?
Sí, la IA se puede utilizar para desarrollar asistentes virtuales y aplicaciones que brinden compañía, entretenimiento y conexión social a los adultos mayores, mitigando el aislamiento y mejorando su bienestar emocional.
En resumen, las subvenciones otorgadas por la Universidad Johns Hopkins demuestran el compromiso de la comunidad científica en el desarrollo y aplicación de soluciones de IA para mejorar la atención médica de los pacientes mayores. Estos proyectos buscan abordar desafíos como el deterioro cognitivo, la evaluación funcional y la prevención de caídas. Si bien existen ventajas claras en el uso de IA en el cuidado de pacientes mayores, también se deben considerar desafíos relacionados con la accesibilidad, la privacidad y la dependencia tecnológica. Sin embargo, se espera que estas soluciones impulsen avances significativos en el campo de la geriatría y mejoren la calidad de vida de los adultos mayores.
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