Millones de chinos sufren la poca cantidad de médicos en ese país, por lo que el gigante asiático espera poder comenzar a combatir ese problema con el desarrollo y aplicación de tecnología dotada de inteligencia artificial (IA), que permita la detección temprana y eficaz de diversas dolencias.
Por ejemplo, en el hospital de Chongchong Wu en Pekín, el departamento de pacientes ambulatorios atiende a unas diez mil personas por día y eso impide que los médicos tengan tiempo suficiente para leer cada análisis, lo que hace que la mayoría estén dispuestos a automatizar sus tareas más repetitivas dejándolas en manos de la IA.
Es que en China solo hay 1,5 médicos por cada mil habitantes, mientras que la media de los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) es de más del doble, con 3,4 médicos para el mismo nivel de población, de acuerdo al informe Health at a Glance 2017.
Según reveló el Instituto Tecnológico de Massachusetts, el gobierno y las empresas chinas apuestan a liderar el campo de la IA en 2030 pero, mientras tanto, los desarrollos comienzan a resolver problemas cotidianos.
Por ello, la Administración de Alimentos y Fármacos de China ya incorporó las herramientas de diagnóstico de IA en su lista de dispositivos médicos permitidos, pero las compañías deben solicitar la acreditación de cada producto antes de establecer un precio.
¿Cómo funcionaría?
La IA tiene su principal aplicación en el análisis de imágenes ya que puede comparar los estudios de un particular contra una base de datos con millones de informaciones y así, no sólo detectar un tumor, sino además, hacerlo con gran precisión.
Como ejemplo, el médico especialista en linfomas Peng Liu está trabajando para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático que pueda usar datos de ultrasonidos para detectar coágulos de sangre causados por el tratamiento contra el linfoma.
En esos casos, la detección temprana hace que el tratamiento sea sencillo, pero la cantidad de pacientes que se atienden en los hospitales hace difícil el seguimiento personalizado, algo que podría solucionarse con la automatización.
