4 formas en que la IA está transformando la atención médica en una escuela de medicina

Pronto, numerosas personas que dependen de las sillas de ruedas eléctricas podrán permitir que una IA integrada supere obstáculos, ajuste velocidades y evite colisiones. Esta asistencia algorítmica aprovechará los datos del radar de onda milimétrica y de cámara continua para una funcionalidad adicional.

Este progreso es posible gracias al trabajo de los investigadores clínicos de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad de Northwestern y sus colaboradores comerciales en la industria de la tecnología asistiva.

Este avance es uno de los cuatro desarrollos innovadores en el sector de la salud que se llevan a cabo en la institución de Chicago y que se describen en la edición de invierno de la revista Northwestern.

Las cuatro innovadoras formas en las que la IA está transformando la atención médica

A continuación, presentamos un resumen de cada uno de estos desarrollos.

1. Construyendo un mejor método de movilidad asistida

Los controles de joystick son inalcanzables para más del 15% de los 500,000 estadounidenses que usan sillas de ruedas eléctricas. Brenna Argall, PhD, trabaja con LUCI Mobility Inc. para potenciar las sillas de ruedas eléctricas con IA, especialmente para estas personas. Argall, ingeniera y roboticista en la Escuela de ingeniería McCormick de Northwestern y profesora asociada de medicina física y rehabilitación en Feinberg, explica:

«Mucha de esta tecnología sería útil para cualquier usuario de silla de ruedas, al igual que las tecnologías de asistencia al conductor en los autos actuales son útiles incluso si ya sabes conducir. Incluso para los usuarios de silla de ruedas que no tienen graves discapacidades motoras, esta tecnología podría aumentar su acceso al mundo».

2. Reducir el estrés durante el embarazo

El equipo de Northwestern, liderado por Nabil Alshurafa, Ph.D., profesor asociado de medicina preventiva en Feinberg, está combinando un algoritmo de IA con dispositivos vestibles y encuestas digitales para medir y aliviar el estrés en las futuras madres. Maia Jacobs, Ph.D., profesora asistente de medicina preventiva en Feinberg y de ciencias de la computación en McCormick, explica:

«Tenemos las herramientas para abordar el estrés en el momento. Este nuevo algoritmo nos brinda una forma de no solo proporcionar una intervención cuando una persona está en medio de una situación de estrés, sino también de buscar formas de reducir el estrés durante todo el embarazo».

3. Personalizando el cuidado de precisión para pacientes cardiacos

Sanjiv J. Shah, MD, cardiólogo de Northwestern, y sus colegas están utilizando el aprendizaje automático para descubrir patrones en los datos diagnósticos que indican el endurecimiento del músculo cardíaco debido a la insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada (HFpEF). Shah comenta:

«Lo que hemos hecho en HFpEF es aplicable a muchas condiciones médicas: diabetes, esquizofrenia, depresión, hipertensión, puedes nombrarlo. Hay muchos escépticos a la medicina personalizada, el tratamiento adecuado para el paciente correcto en el momento correcto. Pero yo soy un creyente. Con las tecnologías de inteligencia artificial que tenemos hoy, podemos identificar subtipos dentro de constructos amplios de enfermedades, y esa [conocimiento histoírico](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28270533/) puede ser utilizado para crear tratamientos individualizados».

4. Mejorando los diagnósticos de autismo

Molly Losh, PhD, profesora de las discapacidades de aprendizaje y decana asociada de investigación, dice:

«A través de las características del habla prosódica, algunas personas con autismo muestran patrones cantarines mientras que otras pueden ser monótonas, y otras pueden tener patrones de habla completamente diferentes. El aprendizaje automático tiene el potencial de exponer esas diferencias sutiles y realmente ayudarnos a comprenderlas».