Dentro del área de la medicina, el diagnóstico por imagen tiene una gran importancia, permitiendo a los profesionales de la salud diagnosticar enfermedades de un modo poco o nada invasivo. Sin embargo, este tipo de diagnóstico suele ser complejo y requiere de un gran grado de especialización y de tiempo para analizar detenidamente las imágenes obtenidas (radiografías, resonancias, fotografías, etc.), junto con la recolección de información de nuevas pruebas o de información ya presente en el historial del paciente.
Desafortunadamente, este proceso requiere de mucha información correlacionada y de tiempo para analizarla, y a veces los profesionales de la salud no disponen de ese tiempo ni de toda la información, sobre todo si estamos pensando en un servicio de urgencias.
Desde hace ya algunos años se vienen desarrollando y entrenando un tipo de sistema de IA, en concreto un tipo de redes neuronales convolucionales (CNNs), con gran éxito en el análisis de imágenes que, junto con información correlacionada de otras fuentes, permite a los médicos realizar diagnósticos más rápidos y acertados, teniendo en cuenta todas las variables y particularidades del paciente. Por lo tanto, la unión de ciertas redes neuronales, adecuadamente entrenadas, junto con metadatos obtenidos de otras fuentes, por ejemplo, el historial médico del paciente es una de las estrategias que está arrojando buenos resultados.
Un área de especial importancia, por la mejora significativa en la efectividad de los tratamientos si se diagnostica de manera precoz, es el cáncer de piel (Melanoma).
Ser capaces de diseñar y construir un sistema de IA, basada en CNNs que pueda diagnosticar con una elevada precisión un Melanoma a partir de una simple fotografía de un lunar o una mancha en la piel, realizada con nuestro móvil no es ciencia ficción, es ya una realidad.
Hoy en día ya tenemos la tecnología capaz de realizar esta tarea, pudiendo ser encapsulada en una app para un smartphone, y por lo tanto convirtiéndose en una poderosa herramienta en manos de médicos no especialistas. Por ejemplo, esto podría constituir una herramienta muy útil en manos de médicos de familia, que podrían realizar una primera cualificación del problema y diagnostico con más información, derivando posteriormente el caso a un Dermatólogo o un Oncólogo, si así lo considera necesario.
HPE, claramente apostando por la IA y en particular por el talento presente en nuestro país, acaba de inaugurar el Centro Global de Excelencia de Inteligencia Artificial de HPE en las Rozas (Madrid). Su objetivo fundamental es crear un ecosistema de tecnología y talento, donde diseñar e incubar estas soluciones y casos de uso para ayudar a nuestros clientes.
Desde hace ya unos años, en HPE, hemos apostado por ayudar a nuestros clientes a liberar el potencial de sus datos con nuestra tecnología, servicios y soluciones, generando valor sin importar donde se encuentre ubicados esos datos, desde el extremo hasta la nube.
Desde hace ya unos meses venimos desarrollando casos de uso de diagnóstico por imagen, sobre nuestra suite de productos de AI Ezmeral y nuestra tecnología de supercomputación, con unos excelentes resultados, y es de esperar que en un futuro muy próximo veamos grandes avances en este campo.
