La red de casas médicas usa la IA para identificar a los pacientes en riesgo de Covid-19

La red de casas médicas usa la IA para identificar a los pacientes en riesgo de Covid-19

El brote de coronavirus ha perturbado casi todo, causando vulnerabilidades en la vida de las personas en todo el mundo. En medio de este brote de enfermedad mortal, los médicos que tratan a los pacientes ahora tienen que tomar decisiones de vida o muerte cada día sobre quién recibe el tratamiento. Esto es más complicado de lo que parece. Para frenar esta pandemia, una organización que atiende a pacientes en el área de Chicago, Medical Home Network está aprovechando la Inteligencia Artificial para reconocer a los individuos más vulnerables al Covid-19.

La Red de Casas de Salud señaló que para los beneficiarios de Medicaid que se enfrentan a problemas como la falta de vivienda o la falta de acceso al transporte, puede ser complicado tomar medidas para protegerse o recibir tratamiento para el Covid-19. La organización está trabajando en colaboración con ClosedLoop.ai para utilizar el Índice de Vulnerabilidad de Covid-19 de la compañía, un modelo predictivo habilitado por la IA. El modelo puede dar prioridad a la divulgación de la gestión de la atención a los pacientes con mayor riesgo de contraer el virus.

En una declaración, el Director Médico de la Red de Casas de Salud, el Dr. Art Jones, dijo: «Queremos identificar a los que llamamos $0027socialmente aislados$0027 o personas sin amigos o familiares cercanos para que nuestros equipos de atención puedan educar y ofrecer asistencia a las personas en relación con COVID-19».

La Organización de Cuidados Contables de la Red de Casas de Salud (MHN ACO) provee cuidados de salud administrados a casi 120.000 pacientes en el Condado de Cook, IL. La ACO involucra a 10 centros de salud calificados federalmente, tres sistemas de hospitales y sus prácticas médicas. El objetivo del ACO de MHN es brindar a los pacientes una mejor atención a través de la administración coordinada de los cuidados a nivel de la práctica.

Según los funcionarios, los pacientes que han sido identificados como vulnerables a complicaciones graves por el nuevo coronavirus serán contactados por los equipos de gestión de cuidados del ACO de MHN. Art Jones dijo que «La preparación de la comunidad es crítica. Los dedicados equipos de atención de MHN que se comunican proactivamente con los pacientes por teléfono, correo electrónico o texto ayudarán a las personas a entender lo que pueden hacer para reducir sus posibilidades de infección, reconocer los síntomas de la infección y la mejor manera de acceder al asesoramiento y la atención que necesitan».

Dado que los cuidadores, los responsables de la adopción de decisiones y el público siguen tomando precauciones para contener la propagación del Covid-19, las tecnologías avanzadas como la IA pueden desempeñar un papel imperativo en la identificación y la seguridad de las personas que están en peligro.

Además, los investigadores en China también están desarrollando herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los médicos o a los profesionales de la medicina en medio de un brote de coronavirus. Sin embargo, se plantea la pregunta de si la IA debería ayudar a tomar decisiones médicas de vida o muerte. En este contexto, los investigadores chinos consideran que han creado una tecnología de la IA que puede ayudar a los médicos a tomar una decisión más informada sobre quién tiene más posibilidades de sobrevivir, o el mayor riesgo de muerte, entre los pacientes de Covid-19 que compiten entre sí.

Según los informes, los investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong (HUST) y del Hospital Tongji en Wuhan, Hubei dijo que han creado una herramienta de diagnóstico de IA que puede evaluar rápidamente las muestras de sangre para prever las tasas de supervivencia. Los investigadores afirman que la herramienta de IA que construyeron logró una precisión del 90 por ciento en las tasas de mortalidad y supervivencia de más de 400 pacientes, basándose en las muestras de sangre recogidas desde la fecha de admisión en el Hospital Tongji.

Los resultados del estudio de los investigadores, que se publica en el servidor de preimpresión Medrxiv.org, muestran que los desarrolladores, dirigidos por Yuan Ye, un profesor de la escuela de inteligencia artificial y automatización de HUST, esperan mejorar la precisión del sistema con una base de datos más grande en un futuro próximo.

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