Karen
Blum Un informe de estado de situación sobre la IA en el
laboratorio clinico. Date:
JAN.1.2023 Source: Clinical Laboratory News
Los modelos de inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria tienen el potencial de mejorar la precisión y la velocidad de la medicina personalizada para los pacientes, ayudando en algunos casos a identificar el mejor tratamiento o atención preventiva. Los médicos ya están implementando estos modelos en áreas como la detección temprana de sepsis y el análisis de imágenes radiológicas para el diagnóstico del cáncer de próstata y otras afecciones. Es un área de interés creciente donde los profesionales del laboratorio clínico deben prestar atención, ya que los datos generados por las pruebas de laboratorio son un componente importante incorporado a las herramientas de inteligencia artificial para generar decisiones clínicas.
La IA clínica y un subconjunto de la IA conocido como aprendizaje automático (ML) se pueden utilizar para tareas en una amplia gama de campos, desde la medicina de precisión hasta la salud de la población, dijo Wade Schulz, MD, PhD, profesor asistente del laboratorio clíncio y atención médica computacional, investigador de la Facultad de Medicina de Yale en New Haven, Connecticut. La principal ventaja es la velocidad porque estas herramientas dependen de tareas computarizadas en lugar de manuales. Hay mucho interés en cómo hacer que los algoritmos de IA/ML sean más avanzados para que puedan predecir resultados más complejos, como la respuesta al tratamiento del cáncer o el riesgo de eventos adversos de la cirugía, dijo.
Los médicos se centran en comprender a los pacientes individuales y sus trayectorias, explicó Tylis Chang, MD, vicepresidente de informática de patología de Northwell Health, director de información médica de la Línea de Servicios de Patología del sistema de salud y director médico de los Laboratorios del Hospital de la Universidad de North Shore, en Manhasset. Nueva York. Pero los laboratorios tienen grandes habilidades para agregar y procesar datos, dijo Chang, miembro del Comité Directivo de Análisis de Datos de la AACC: “Una extensión natural de entregar un resultado de laboratorio es entregar un análisis de riesgo o un diagnóstico probable. De eso se tratan realmente todas estas herramientas de análisis predictivo”.
Usos actuales y potenciales de la IA en el laboratorio
Ha habido cierta adopción de técnicas de IA y ML en el laboratorio, principalmente en patología molecular (como la clasificación de tumores del sistema nervioso central mediante perfiles de metilación del ADN) y patología digital (como el análisis de imágenes), pero ha ido lentamente, dijo Carlos J. Suárez, MD, director asociado del laboratorio de patología molecular del Centro Médico de la Universidad de Stanford en California y codirector del Servicio de Optimización de Pruebas Genéticas y Genómicas. "Ha estado ahí", dijo, "simplemente no ha sido ampliamente publicitado".
Un artículo de revisión del que fue coautor (Clin Biochem 2022; doi:10.1016) destacó algunos ejemplos de IA/ML que se han estudiado en el laboratorio, como la predicción de valores de pruebas de laboratorio, la mejora de la utilización del laboratorio y la automatización de laboratorio, promoviendo la interpretación precisa de las pruebas de laboratorio y mejorando los sistemas de información del laboratorio de medicina, algunos con una precisión impresionante.
Por ejemplo, un estudio citado en el artículo utilizó un modelo de red neuronal para predecir la anemia por deficiencia de hierro y los niveles de hierro sérico basándose en características de un hemograma completo de rutina. Otro estudio citado analiza el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático capaz de recomendar qué pruebas de laboratorio debe solicitar un medico. En general, la tecnología AI/ML promete aprovechar grandes cantidades de datos médicos para crear interpretaciones más personalizadas de los resultados de las pruebas, según el documento, de modo que el paradigma podría pasar de definir un nivel normal de hemoglobina en general a definir uno para un individuo en particular. .......
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Nueva presentación el 20 de septiembre.
Cordiales saludos.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina
