El uso de Machine Learning en la atención clínica en Geriatría para enfermedades crónicas

18 Marzo 2021

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que estudia y desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente se atribuyen a la inteligencia humana. El Machine Learning (ML) es una disciplina del campo de la IA que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. El ML viene con muchas promesas clínicas como la prevención y el diagnóstico precoz de enfermedades. 

Recientemente se ha publicado, la primera revisión sistemática de la literatura, que explora el uso de ML para pacientes ancianos. La mayoría de estos estudios de ML se basaron en patologías cognitivas y oftalmológicas. A pesar de todos los impactos positivos de los modelos de ML, como se indica en la literatura, se identifican varios problemas para el diagnóstico de enfermedades crónicas en pacientes mayores. Existen dos problemas principales discutidos en esta revisión. La primera es la falta de métricas de evaluación de ML estandarizadas, y la segunda, es la necesidad de una mejor gobernanza de datos específicos para aplicaciones sanitarias , que aseguren la calidad y seguridad de los mismos.

Los médicos tienen un tiempo limitado en sus visitas para examinar a los pacientes geriátricos con múltiples problemas. Consecuentemente, la carga creciente de documentación clínica, la tecnología ineficiente y la escasez de médicos geriatras también influyen en la calidad de la atención. La resolución de los problemas identificados en esta revisión puede mejorar el uso del ML y podría facilitar la atención de los pacientes mayores.

 

Francesc Riba Porquet, Geriatra, Hospital de la Santa Creu. Jesús-Tortosa

Referencia: Choudhury, A., Renjilian, E., & Asan, O. (2020). Use of machine learning in geriatric clinical care for chronic diseases: a systematic literature review. JAMIA open3(3), 459-471.

 

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