Naveed Rabbani, Grace Y. E. Kim, Carlos J. Suarez, Jonathan H. Chen. Aplicaciones del aprendizaje automático en el laboratorio clinico de rutina: estado actual y direcciones futuras. Clin Biochem. 2022 May; 103: 1–7. Department of Clinical Informatics, Lucile Packard Children’s Hospital, Palo Alto, CA, Department of Pediatrics, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA
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Este documento proporciona una descripción general completa del estado actual y las direcciones futuras del aprendizaje automático en el laboratorio de medicina, incluido su potencial para automatizar tareas, optimizar su utilización y proporcionar rangos de referencia personalizados e interpretación de pruebas. Se esperamos que esta información resulte útil para el futuro de la tecnología médica.
Algunas preguntas
¿Cómo se ha utilizado el aprendizaje automático (AA), para automatizar las tareas del laboratorio de medicina (LM) en la actualidad?
El AA se ha utilizado para automatizar las tareas del LM de rutina mediante el desarrollo de algoritmos que pueden validar con precisión los resultados de las pruebas y clasificar las muestras para su revisión manual. Por ejemplo, se han desarrollado algoritmos de AA para validar automáticamente los resultados de las pruebas de química clínica, como los niveles de glucosa y creatinina, y señalar cualquier resultado anormal para su posterior revisión por parte del personal del laboratorio. Además, se ha utilizado el aprendizaje automático para la interpretación de los resultados de los análisis de orina, como la identificación de la presencia de bacterias o glóbulos rojos en esas muestras. Estas tareas automatizadas pueden ayudar a mejorar la eficiencia y precisión de las pruebas de laboratorio y, en última instancia, conducir a una mejor atención al paciente.
¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo el AA ha optimizado la utilización de las pruebas de laboratorio?
El AA ha optimizado la utilización de las pruebas de laboratorio de varias maneras. Un ejemplo es el desarrollo de algoritmos predictivos para mejorar la eficiencia de la monitorización continua de la glucosa en pacientes con diabetes. Estos algoritmos pueden analizar datos históricos de glucosa para predecir niveles futuros de glucosa, lo que permite intervenciones más específicas y oportunas.
El AA se ha utilizado para identificar patrones en las prácticas de pedido de pruebas de laboratorio, lo que lleva a la optimización de la utilización de las pruebas. Al analizar grandes conjuntos de datos de pedidos de pruebas históricos y resultados de pacientes, los algoritmos de AA pueden identificar paneles de pruebas redundantes o innecesarios, lo que lleva a estrategias de pruebas más eficientes y rentables.
Además, el AA tiene el potencial de predecir los resultados de las pruebas de laboratorio, lo que puede ayudar a optimizar la utilización de las pruebas al guiar a los médicos en la selección de las pruebas más relevantes en función de los resultados previstos. Estas aplicaciones del AA en el LM tienen el potencial de mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las pruebas de laboratorio, beneficiando en última instancia a la atención al paciente,
¿De qué manera se pueden mejorar los rangos de referencia personalizados y la interpretación de las pruebas mediante la aplicación del AA en el LM?
El AA puede mejorar los rangos de referencia personalizados y la interpretación de pruebas mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de información del paciente para identificar patrones y correlaciones entre los resultados de las pruebas de laboratorio y los resultados clínicos. Al considerar las características individuales de un paciente, como la edad, el sexo y el historial médico, los algoritmos de AA pueden desarrollar rangos de referencia personalizados que sean más precisos y relevantes para el estado de salud específico del paciente.
Además, el AA puede ayudar en la interpretación de los resultados de las pruebas de laboratorio al identificar patrones y correlaciones entre los resultados de las pruebas y los resultados clínicos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos de resultados de pruebas de laboratorio y resultados clínicos para identificar patrones que puedan indicar la presencia de una enfermedad o afección en particular. Esto puede ayudar en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes, lo que conducirá a mejores resultados de salud.
En general, la aplicación del AA en el LM tiene el potencial de mejorar la precisión y relevancia de los rangos de referencia personalizados y la interpretación de las pruebas, lo que en última instancia conduce a una mejor atención al paciente.
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Nueva presentación el 15 de Enero.
Cordiales saludos.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina
