Inteligencia artificial aplicada a la salud en el seguimiento de pacientes crónicos

Transcripción

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2 Inteligencia artificial aplicada a la salud en el seguimiento de pacientes crónicos José Francisco Ávila de Tomás Especialista en Medicina Familiar y Comunitaria Grupo de Investigación Dejal@bot. Grupo Nuevas Tecnologías de la semfyc

3 Conflictos de interés. Colaborador con la empresa edoctores S.L. (desarrolladores de idoctus) como generador de contenidos entre los años 2012 a Miembro del Consejo Editorial de la Revista FMC. Ed Elsevier durante los años 2013, 2014, Generador de contenidos para Promarmaco2 S.L. en el proyecto espididoctor (Laboratorios Zambon) durante los años 2014, Generador de contenidos para Weber Shandwick en el proyecto appsmedicina (Laboratorios Bayer) durante los años 2014 y Colaboración en el mismo proyecto directamente con Bayer Hispania S.L. desde agosto de Profesor del Curso Knowmadas en Salud realizado por el Dr. Jesús Garrido a través de El Puericultor S.L. edición 2014/2015. Participante del proyecto Sherpas2.0 para la disminución de la brecha digital patrocinado por Laboratorios Menarini desde Profesor del Curso Competencias Digitales para Profesionales Sanitarios realizado por ESIC, BUSINESS&MARKETINGSCHOOL para Sanofi Pasteur MSD. 2014, 2015 y Participante en el grupo de conferencias Meet Your Customer realizado por Alberto Gómez para Laboratorios Pfizer en Conferencia Aplicaciones para terminales de mhealth relacionadas con el el dolor. En la Desconferencia de la Sociedada Madrileña del Dolor Patrocinado por Laboratorios Grunenthal. Conferencia: La revolución digital en la sociedad desde finales del s. XX en el Congreso Virtual Multidisciplinar sobre las Alergias. Organizado por Laboratorios MSD. Abril 2016.

4 Defíname Inteligencia

5 Defíname Inteligencia

6 Defíname Inteligencia No sabemos qué es la inteligencia, pero si sabemos cuándo existe inteligencia, pero aún así podemos sacar mucho partido imitando el comportamiento inteligente. Lo que llamamos "inteligencia artificial" debería de llamarse "automatización del aprendizaje" porque no estamos fabricando cosas inteligentes sino cosas que pueden aprender por sí mismas. Y no es lo mismo. No podemos tomar la parte (aprender) por el todo (ser inteligente).

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8 Las máquinas (cosas) piensan?

9 Inteligencia artificial Una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea APRENDER RESOLVER PROBLEMAS

10 Cómo aprende una máquina? Aprendizaje supervisado que requiere la participación humana quien determina las relaciones correctas e incorrectas que toma la máquina. De esta manera la función del humano es reforzar los aciertos para que tiendan a repetirse a lo largo del tiempo (similar al aprendizaje humano). Aprendizaje automático o Machine Learning. Consiste en alimentar de experiencia a la máquina (a partir de Big Data) y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano.

11 Inteligencia (Microsoft) (2017)

12 Inteligencia artificial Diagnóstico de depresión a partir de fotos de Instagram

13 Inteligencia artificial Predicción de riesgo cardiovascular.

14 Inteligencia artificial Reconocimiento facial en enfermedades raras

15 Sistemas expertos Ventajas Permanencia en el tiempo. Una vez programado se puede replicar infinidad de veces. Obtiene información de una base de datos y realiza cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano. Gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo. Puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano. No se ven afectados por condiciones externas (cansancio, presión, etc.). Consolidar varios conocimientos.

16 Sistemas expertos Inconvenientes Ausencia de sentido común Dificultad en el lenguaje natural. Ausencia de perspectiva global. Ausencia de flexibilidad. Dificultad de manejo de conocimiento no estructurado Ausencia de sentimientos

17 Sistemas expertos en salud: diagnóstico

18 Sistemas expertos en salud: tratamiento

19 Robótica

20 Robótica ENTRADA SALIDA PERCIBE DECIDE ACTUA BIG DATA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

21 Clasificación Según su cronología. Según su uso. Según su estructura. Según la intervención humana. Primera generación (manipuladores) Segunda generación (aprendizaje) Tercera generación (control sensorizado) Cuarta generación (inteligentes) Industriales. De servicio profesional. Domésticos Acorpóreos (bots conversaciones). Poliarticulados. Androides. Zoomórficos. No autónomos. Autónomos

22 Sistema quirúrgico Da Vinci Aprobado en el año 2000 por la FDA. Desarrollado por la empresa norteamericana Intuitive Surgical. No autónomo, poliarticulado y de servicio quirúrgico. Optimiza el rango de acción de la mano humana, reduce el temblor y perfecciona los movimientos del cirujano. Movimientos altamente precisos en espacios muy pequeños.

23 Robots cuidadores Tareas de cuidado de ancianos y dependientes. Asistencia a la movilidad, conectividad - comunicación, manejo domótico, asistente personal, recuerdo de medicación. Robots de tercera/cuarta generación de uso doméstico androides y autónomos

24 Proyecto Sistema experto (conductual) e IA (interpretar lenguaje natural del paciente) en forma de chatbot. Ayuda para dejar de fumar. Ensayo clínico. FIS expediente: PI17/01942 Proyecto de definición y programación.inicio trabajo de campo en septiembre.

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