Una de las múltiples aplicaciones que están teniendo las TIC en el sector de la medicina es su contribución a la prevención de enfermedades. La gran cantidad de datos que se generan y analizan hoy en día permite anticiparse a problemas a los que los pacientes están predispuestos a sufrir, así como dolencias en etapas tempranas.

La Inteligencia Artificial, los dispositivos IoT, los wearables, el Big Data … todas ellas están permitiendo al sector de la salud un diagnóstico precoz y más efectivo de las enfermedades. Además, una vez identificada la patología, permiten hacer un seguimiento más cercano de la misma, mejorando la calidad de vida de los pacientes.

La importancia de la detección precoz de enfermedades

La detección precoz de enfermedades es aquella que tiene lugar antes de que aparezcan los primeros síntomas de esta. Esta incrementa la posibilidad de éxito de un tratamiento y disminuye las posibles secuelas y complicaciones causadas por una dolencia.

Esta se lleva a cabo normalmente a través de pruebas de detección: análisis de sangre, pruebas genéticas, exámenes físicos y estudios de imagen. También se realiza mediante la identificación de síntomas de una enfermedad y de la realización regular de exámenes rutinarios.

La detección precoz es muy importante en enfermedades como el cáncer, la diabetes y las enfermedades cardíacas. Todas ellas pueden ser asintomáticas en sus primeras etapas y pueden ser más fáciles de tratar si se detectan temprano.

La tecnología se ha convertido en una gran aliada en la prevención temprana de enfermedades. Estás permiten detectar una gran cantidad de patologías antes de que aparezcan los primeros síntomas o indicios de estas.

¿Qué tecnologías se usan para la prevención de enfermedades?

Las tecnologías 4.0 han cambiado la forma en la que los facultativos realizan el diagnóstico de determinadas dolencias. Algunas de los desarrollos más usados para ayudar a la prevención de enfermedades son:

Inteligencia Artificial

La tecnología actual es capaz de analizar pruebas diagnósticas como radiografías o tomografías y detectar posibles problemas que son difícilmente perceptibles para el ojo humano. La gran cantidad de datos usada para entrenar estos modelos los dota de gran precisión, siendo especialmente útiles para el diagnóstico precoz.

La IA está teniendo un gran peso en los procesos de detección de diversos tipos de cáncer. Esta tecnología analiza datos sobre el paciente y los compara con otros historiales e información externa. En ese tipo de enfermedades el diagnóstico precoz es un factor determinante en el índice de supervivencia de los pacientes.

La identificación de factores de riesgo también se está realizando mediante esta tecnología en algunas clínicas. La IA es capaz de establecer relación entre los datos biométricos y el historial del paciente y su predisposición a sufrir determinadas enfermedades, facilitando así la actuación preventiva.

En la actualidad, algunos facultativos desconfían de esta herramienta para elaborar un diagnóstico. Aunque es cierto que puede tomar en consideración ciertos datos que están ocultos incluso para los profesionales más expertos, en ocasiones las pruebas diagnósticas con las que ha sido entrenada la IA para crear un modelo de deep learning deriva en diagnósticos no del todo rigurosos.

El valor de esta tecnología cobra especial importancia si se tiene en cuenta los datos de la Asociación Española Contra el Cáncer. El organismo establece que de aquí a 2030, uno de cada dos hombres y una de cada tres mujeres en España sufrirá la enfermedad en alguna de sus formas.

Chat GPT para detectar el Alzheimer

En diciembre de 2022, un grupo de investigadores del Hospital General de Massachusetts estudió las posibilidades de la herramienta de Open AI para la detección temprana de esta enfermedad.

La conclusión más interesante a la que llegaron es la capacidad de Chat GPT 3 - entonces no se había lanzado el modelo 4.0.- para predecir, con un 80% de acierto, patrones en el habla de los sujetos de ensayo.

Los investigadores también ponían en valor el carácter no invasivo de esta herramienta para poder detectar Alzheimer. Además, se trata de una herramienta rápida, barata y relativamente efectiva, un indicador que crecerá en paralelo al surgimiento de nuevos modelos de esta IA Generativa.

Wearables

La permanente monitorización de las constantes vitales de los pacientes permite establecer patrones anómalos. Además de los conocidos como relojes inteligentes, hay otros dispositivos más específicos que pueden controlar determinados indicadores como por ejemplo los niveles de insulina.

Esta tecnología puede mandar datos en tiempo real que permiten actuar en caso de urgencia, siendo especialmente para pacientes crónicos o de la tercera edad. Al disponer de un historial de datos sobre el paciente, es posible actuar antes de que se manifiesten síntomas, al detectar un patrón anómalo.

Tatuajes electrónicos

Son una evolución del IoT que permiten al paciente tener un mayor control sobre su enfermedad. Gracias a la biotinta son capaces de cambiar de color, el paciente sabe si se han producido cambios bioquímicos en su organismo a consecuencia de la dolencia crónica que padecen.

Así, es posible obtener información sobre los niveles de glucosa en sangre, la existencia de patógenos externos o advertir sobre una deshidratación con esta tecnología. Estos tatuajes temporales a su vez se conectan a otros dispositivos externos que realizan un análisis más profundo sobre los datos recopilados.

Diagnósticos más precoces, el futuro de la medicina

La detección precoz de enfermedades aumenta la posibilidad de éxito del tratamiento y disminuye las posibles complicaciones causadas por una patología. La tecnología se ha convertido en una herramienta vital para la prevención de enfermedades en sus fases iniciales. Los wearables están teniendo un impacto positivo especialmente en pacientes crónicos, evitando que surjan complicaciones gracias al procesamiento de datos en tiempo real.

Así, la data es fundamental en la prevención de enfermedades. Avanade aporta soluciones en las que esta información se transmite de forma segura entre los implicados en el proceso, protegiendo la confidencialidad del paciente. La coyuntura actual en la que los ciberataques están a la orden del día hace de ello un valor diferencial.