🚨🚨🚨 La IA en medicina nuclear, qué es el aprendizaje profundo DLIR, bots conversaciones en psicología, financiación en salud digital y mucho más
Miguel Gómez Martín
Data Strategy, AI & Governance Manager 📊 Aprende a cómo transformar el sector farmacéutico y médico a través de la newsletter de GM Innova
📣 Novedades en el ámbito científico de la inteligencia artificial en salud
1️⃣ El papel potencial de la inteligencia artificial en la sostenibilidad de la medicina nuclear
Este artículo explora el potencial de la IA para remodelar la medicina nuclear, enfatizando su responsabilidad ética y el bienestar del paciente, y proporciona una guía para navegar el futuro de la IA en la atención médica, destacando la importancia de las consideraciones éticas
2️⃣ El potencial de la inteligencia artificial para transformar la atención sanitaria: perspectivas de los líderes sanitarios internacionales
El documento, que incorpora un panel internacional diverso, proporciona una comprensión integral de las necesidades de atención médica global y la implementación estratégica de la IA, enriqueciendo el discurso sobre las innovaciones en salud global y la integración estratégica de las tecnologías de IA en los sistemas de atención médica en todo el mundo.
3️⃣ Influencia de la reconstrucción de imágenes basada en aprendizaje profundo en los resultados cuantitativos de la puntuación de calcio de la arteria coronaria
El artículo destaca los avances en las técnicas de imágenes por TC, en particular el uso de aprendizaje profundo (DLIR) para minimizar la exposición a la radiación y al mismo tiempo mejorar la precisión de la cuantificación CACS. Esto se alinea con la medicina de precisión y los objetivos de seguridad del paciente, lo que podría cambiar la evaluación del riesgo cardiovascular. Se necesita mayor validación e integración
💡💡💡 Pero, ¿qué es el 'Deep Learning-Based Image Reconstruction' (DLIR)?
4️⃣ Modelo básico para el avance de la atención médica: desafíos, oportunidades y direcciones futuras
Los modelos de IA pueden descubrir conocimientos a partir de vastos conjuntos de datos, pero enfrentan desafíos éticos, prácticos y técnicos. La integración de estos modelos en la práctica clínica requiere un compromiso con la seguridad del paciente, la privacidad de los datos y la distribución equitativa de los beneficios de la atención médica, superando la fragmentación de datos y los modelos tradicionales de IA
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🗞️ Noticias semanales
1️⃣ Medi, el primer asistente virtual que apoya el servicio del farmacéutico
Desarrollado por Teva, ofrece una serie de beneficios tanto para los farmacéuticos como para los pacientes, pues ayuda a aumentar la adherencia al tratamiento, mejora el entendimiento de los prospectos y reduce los posibles errores asociados a la toma de medicación
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2️⃣ Medicsen , una alternativa indolora a las agujas
Medicsen ha conseguido crear algo que parecía imposible: el primer dispositivo de administración de fármacos wearable y sin agujas. Se trata de un parche inteligente de pequeñas dimensiones, dos cm y medio, que, a través de ondas inocuas que aumentan el tamaño de los poros naturales de la piel, suministra la medicación en la cantidad que el enfermo necesita
3️⃣ Cómo las fintech pueden inspirar la revolución de la atención sanitaria digital, World Health Organization
Los seis pilares de los sistemas de salud de la Organización Mundial de la Salud ofrecen una lente a través de la cual ver los desafíos cotidianos de la prestación de atención médica. Estos son: prestación de servicios, personal sanitario, sistemas de información sanitaria, acceso a medicamentos esenciales, financiación y liderazgo/gobernanza
4️⃣ Financiación de la salud digital en el primer trimestre de 2024: grandes expectativas (reinicio)
5️⃣ “Lo que estamos viendo no es telesalud”: alarma por los médicos que utilizan IA y recetan sin ver a los pacientes
El regulador de salud de Australia está investigando el uso de inteligencia artificial en la prescripción de telesalud y en los pacientes que reciben recetas sin consulta médica. La agencia recibió 550 notificaciones sobre consultas y prescripciones de telesalud desde julio de 2020, y el 30% se relaciona con profesionales que no evalúan adecuadamente a los pacientes. Las preocupaciones incluyen no tener que consultar a un médico antes de dar una receta, procesos gestionados por algoritmos y mayores costos de los medicamentos
6️⃣ La IA generativa desarrolla posibles nuevos fármacos para bacterias resistentes a los antibióticos
Los investigadores de Stanford Medicine diseñan un nuevo modelo de inteligencia artificial, SyntheMol, que crea recetas para que los químicos sinteticen los medicamentos en el laboratorio
7️⃣ Lo que dice la industria farmacéutica sobre la IA: opiniones de los líderes de la industria de Sanofi, Roche y Takeda
Las empresas farmacéuticas están analizando GenAI para varios casos de uso. En las primeras etapas del descubrimiento de fármacos, los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden digerir grandes cantidades de datos para ayudar a identificar objetivos farmacológicos difíciles de encontrar o proporcionar información sobre mejores formas de abordar enfermedades complejas
Una vez que los objetivos están identificados y bajo estudio, la tecnología puede ayudar a aliviar los puntos débiles de los investigadores clínicos, al optimizar y automatizar la gran cantidad de documentación involucrada en un estudio clínico. De manera similar, GenAI se puede utilizar para optimizar y automatizar funciones regulatorias, acortando el camino hacia el mercado
8️⃣ Los ingenieros de UCLA han creado un parche portátil bioeléctrico asistido por IA que permite hablar a las personas con trastornos de la voz. El dispositivo se conecta a la garganta y convierte los movimientos de los músculos de la laringe en habla con un 95% de precisión mediante el aprendizaje automático
Fundador lanzando herramienta de IA: Redactor de Marketing en español | Copygen.ai y CitizenGO | Casado | Padre de 5
8 meses¡Increíble contenido! 🤖 No puedo esperar a leer más sobre los avances en salud digital.