IA y ML, ayudando a las personas con riesgo de enfermedad cardiovascular

12

Aplicar la IA (Inteligencia Artificial) y el ML (Machine Learning o Aprendizaje Automático) para brindar asesoramiento y apoyo más personalizado a los pacientes, ante los posibles riesgos de enfermedad cardiovascular, ha sido el principal objetivo de la reciente subvención que ha otorgado Google.org al Centro de Investigación Aplicada de Westmead de la Universidad de Sídney.

Se trata de un millón de dólares que le ayudará a seguir desarrollando el programa de salud digital para personas en peligro de enfermedad cardiovascular, tomando en cuenta que las enfermedades cardíacas y la salud cardiovascular representan un desafío importante en todo el mundo, especialmente en Australia, donde una de cada seis personas se ve afectada por este tipo de patologías.

Clara Chow, profesora de Medicina y directora académica del Centro de Investigación Aplicada de Westmead; y Harry Klimis, cardiólogo y estudiante de Doctorado de Westmead, son parte principal del equipo que adelanta las investigaciones.

Para Chow, la salud cardíaca es un problema muy grande y su afirmación se basa en que la enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte prematura y discapacidad en todo el mundo.

“En Australia, la enfermedad cardiovascular afecta a aproximadamente 4,2 millones de personas, ha resultado en más de un millón de hospitalizaciones y ha causado una de cada tres muertes en 2016. Esa es una muerte cada 12 minutos y estas muertes se pueden prevenir en gran medida”.

En una entrada de blog también ha explicado se han propuesto abordar este problema y, por eso, el objetivo es ayudar a las personas con alto riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares alentándolos a adoptar hábitos saludables, como la dieta y el ejercicio, y conectándolos a los servicios de salud cuando los necesiten.

El equipo no ha dudado ni un segundo en apoyarse en herramientas como la IA y el ML, tomando en cuenta que los datos y la tecnología móvil significan que se puede ayudar en este sentido, de formas que antes no eran posibles.

Alertando sobre enfermedad cardiovascular

Harry Klimis, por su parte, ha recordado que el equipo ya ha desarrollado programas móviles de mensajes de texto (SMS) de salud utilizando algoritmos básicos para personalizar programas para individuos.

“Ahora planeamos utilizar el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial para seguir mejorando la forma en que apoyamos a los participantes y les ayudamos a supervisar medidas como el colesterol, la presión arterial, el peso, la actividad física, la dieta y el tabaquismo”.

El soporte de Google.org es pieza clave en este camino, por lo que se deben utilizar los fondos de manera adecuada. Clara Chow ha comentado que la subvención les permitirá la creación de herramientas digitales que faciliten a los médicos y servicios de salud brindar asesoramiento personalizado sin la necesidad de reunirse cara a cara con los pacientes.

Igualmente ha asegurado que inicialmente vincularán datos de fuentes secundarias existentes, como presentaciones de hospitales y clínicas, para crear programas adaptados a las personas; el sistema aprenderá de allí.

“Un ejemplo sería si ‘John’ fuera a la sala de emergencias del hospital con dolor en el pecho y tuviera Diabetes tipo 2, obesidad e hipertensión, después de ser evaluado y tratado, podría ser marcado como un paciente con alto riesgo de ataque cardíaco y agregado al programa móvil de prevención de la salud”.

Según Klimis, el programa de IA aprendería de las actividades de John y brindaría consejos de salud a través de SMS o mediante una aplicación. En caso de que John se encuentre menos activo en un momento particular del día, el programa podría registrar esto y pedirle que camine cinco minutos.

Desafíos del proyecto

Como toda iniciativa de este tipo, el equipo del Centro de Investigación Aplicada de Westmead se encuentra consciente de los desafíos del proyecto subvencionado por Google.org.

Sin embargo, Harry Klimis ha indicado que se asegurarán de que cuentan con los datos lo suficientemente confiables para admitir un programa capaz de IA y ML.

“Nuestro programa original envió mensajes de texto estándar a más de tres mil personas, lo que nos permitió, con su permiso, recopilar datos sobre sus características, cómo responden a diferentes mensajes y cómo esto afecta los resultados de salud”.

De esta manera, ha señalado que esos datos serán cruciales para construir un modelo de Inteligencia Artificial y Machine Learning para el proyecto que actualmente desarrollan.

Lo cierto del caso es que, a pesar de los desafíos, en la Universidad de Sídney se sienten muy optimistas con esta iniciativa. Clara Chow ha insistido en que cuentan con el potencial de ayudar a más personas en riesgo de enfermedad cardiovascular.

Esto lo harán posible al brindarles programas de prevención de alta calidad desarrollados por médicos e investigadores, sin requerir visitas frecuentes a la clínica o al hospital.

Las soluciones de salud móviles y digitales, a largo plazo, también podrían reducir las hospitalizaciones, los costos de atención médica y hacer que la atención médica sea más accesible, de acuerdo a los expertos.