Hasta 400,000 estadounidenses mueren cada año debido a errores médicos, pero muchas de estas muertes podrían prevenirse mediante el uso de sensores electrónicos e inteligencia artificial para ayudar a los profesionales médicos a monitorear y tratar a los pacientes vulnerables de manera que mejoren los resultados y respeten la privacidad.
"Tenemos la capacidad de incorporar tecnologías en los espacios físicos donde se brinda atención médica para ayudar a reducir la tasa de errores fatales que ocurren hoy en día debido al gran volumen de pacientes y la complejidad de su atención", dijo Arnold Milstein, unprofesor de medicina y director del Centro de Investigación de Excelencia Clínica de Stanford CERC.
Milstein, junto con el profesor de informática Fei-Fei Li y el estudiante de posgrado Albert Haque, son coautores de a Naturaleza artículo que revisa el campo de la "inteligencia ambiental" en la atención médica: un esfuerzo interdisciplinario para crear habitaciones de hospital tan inteligentes equipadas con sistemas de inteligencia artificial que pueden hacer una variedad de cosas para mejorar los resultados. Por ejemplo, los sensores y la inteligencia artificial pueden alertar inmediatamentemédicos y visitantes de pacientes cuando no se desinfectan las manos antes de ingresar a una habitación de hospital. Las herramientas de inteligencia artificial se pueden incorporar en hogares inteligentes donde la tecnología podría monitorear discretamente a los ancianos frágiles en busca de pistas de comportamiento de crisis de salud inminentes.ubicaron a los médicos y a los propios pacientes para realizar intervenciones oportunas que salvan vidas.
Li, que es codirector del Instituto de Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser humano HAI, dijo que las tecnologías ambientales tienen muchos beneficios potenciales, pero también plantean problemas legales y regulatorios, así como preocupaciones de privacidad que deben identificarse yabordada de manera pública para ganar la confianza de los pacientes y proveedores, así como de las diversas agencias e instituciones que pagan los costos de atención médica. "La tecnología para proteger la salud de las poblaciones médicamente frágiles está intrínsecamente centrada en el ser humano", dijo Li. "Investigadoresdebe escuchar a todas las partes interesadas para crear sistemas que complementen y complementen los esfuerzos de enfermeras, médicos y otros cuidadores, así como de los propios pacientes ".
Li y Milstein codirigen la Asociación de Stanford en atención asistida por IA PAC de 8 años de edad, uno de un número creciente de centros, incluidos los de la Universidad Johns Hopkins y la Universidad de Toronto, donde los tecnólogos y médicos hanse unieron para desarrollar tecnologías de inteligencia ambiental para ayudar a los proveedores de atención médica a administrar volúmenes de pacientes tan enormes aproximadamente 24 millones de estadounidenses requirieron una estadía en el hospital durante la noche en 2018 que incluso el margen de error más mínimo puede costar muchas vidas.
"Estamos en una carrera a pie con la complejidad de la atención de cabecera", dijo Milstein. Según un recuento reciente, los médicos de la unidad de cuidados intensivos neonatales de un hospital tomaron 600 acciones junto a la cama, por paciente, por día. Sin asistencia tecnológica, perfectoLa ejecución de este volumen de acciones complejas está mucho más allá de lo que es razonable esperar incluso de los equipos clínicos más concienzudos ".
La solución: ¿luz invisible guiada por IA?
Haque, quien compiló los 170 artículos científicos citados en el Naturaleza artículo, dijo que el campo se basa en gran medida en la convergencia de dos tendencias tecnológicas: la disponibilidad de sensores infrarrojos que son lo suficientemente económicos como para integrarse en entornos de atención de alto riesgo y el auge de los sistemas de aprendizaje automático como una forma de utilizarentrada del sensor para entrenar aplicaciones de IA especializadas en el cuidado de la salud.
Las tecnologías de infrarrojos son de dos tipos. El primero es el infrarrojo activo, como los rayos de luz invisibles que utilizan los controles remotos de los televisores. Pero en lugar de simplemente emitir luz invisible en una dirección, como el control remoto de un televisor, los nuevos sistemas de infrarrojos activos utilizan IApara calcular cuánto tardan los rayos invisibles en rebotar de regreso a la fuente, como una forma de radar basada en la luz que mapea los contornos 3D de una persona u objeto.
Estos sensores de profundidad infrarrojos ya se están utilizando fuera de las habitaciones del hospital, por ejemplo, para discernir si una persona se lavó las manos antes de entrar y, en caso contrario, emitir una alerta. En un experimento de Stanford, una tableta colgada cerca de la puerta muestra unpantalla verde sólida que cambia a rojo, o algún otro color de alerta que podría probarse, si ocurriera una falla de higiene. Los investigadores habían considerado usar advertencias audibles hasta que los profesionales médicos aconsejaron lo contrario. "Los hospitales ya están llenos de zumbidos y pitidos", dijo Milstein."Nuestras entrevistas de diseño centrado en el ser humano con los médicos nos enseñaron que una señal visual probablemente sería más efectiva y menos molesta".
Estos sistemas de alerta se están probando para ver si pueden reducir la cantidad de pacientes de la UCI que contraen infecciones nosocomiales, enfermedades potencialmente mortales que contraen los pacientes debido a que otras personas en el hospital no cumplen plenamente con los protocolos de prevención de infecciones.
El segundo tipo de tecnología infrarroja son los detectores pasivos, del tipo que permiten que las gafas de visión nocturna creen imágenes térmicas a partir de los rayos infrarrojos generados por el calor corporal. En un entorno hospitalario, un sensor térmico sobre una cama de la UCI permitiría que la IA gobernantepara detectar espasmos o contorsiones debajo de las sábanas y alertar a los miembros del equipo clínico sobre crisis de salud inminentes sin tener que ir constantemente de una habitación a otra.
Hasta ahora, los investigadores han evitado el uso de sensores de video de alta definición, como los de los teléfonos inteligentes, ya que la captura de imágenes de video podría interferir innecesariamente en la privacidad de los médicos y los pacientes ". Las imágenes de silueta proporcionadas por los sensores infrarrojos pueden proporcionar datos que sonsuficientemente precisos para entrenar algoritmos de IA para muchas aplicaciones clínicamente importantes ", dijo Haque.
El monitoreo constante mediante sistemas de inteligencia ambiental en un entorno doméstico también podría usarse para detectar pistas de enfermedades graves o posibles accidentes, y alertar a los cuidadores para que realicen intervenciones oportunas. Por ejemplo, cuando las personas mayores frágiles comienzan a moverse más lentamente o dejan de comer con regularidad, comoLos comportamientos pueden presagiar depresión, una mayor probabilidad de una caída o el inicio rápido de una peligrosa crisis de salud. Los investigadores están desarrollando algoritmos de reconocimiento de actividad que pueden examinar los datos de detección de infrarrojos para detectar cambios en los comportamientos habituales y ayudar a los cuidadores a obtener una visión más holística debienestar del paciente.
La privacidad es una preocupación particular en los hogares, entornos de vida asistida y hogares de ancianos, pero "los resultados preliminares que obtenemos de los hospitales y los espacios de la vida diaria confirman que las tecnologías de detección ambiental pueden proporcionar los datos que necesitamos para frenar los errores médicos", Milsteindijo. "Nuestro Naturaleza la revisión le dice al campo que estamos en el camino correcto ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Ingeniería de Stanford . Original escrito por Tom Abate. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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