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T01 E05 Hablando de aplicaciones de la inteligencia artificial en la práctica clínica

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Alfonso Blázquez


Podcast Episode Summary

☀️ Quick Takes

Is Clickbait?

Nuestro análisis sugiere que el episodio no es clickbait. El contenido aborda de manera clara y específica las aplicaciones de la inteligencia artificial en la práctica clínica, proporcionando ejemplos concretos y discutiendo tanto ventajas como desafíos.

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Este episodio explora cómo la inteligencia artificial en la medicina, a través de herramientas como mjn-seras que predice ataques epilépticos, no solo mejora la calidad de vida de los pacientes sino que también plantea desafíos en la integración y colaboración entre el desarrollo tecnológico y la práctica clínica, destacando la necesidad de un equilibrio entre expectativas y realidades técnicas.

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un médico sin conocimientos de estadística o en el futuro sin conocimiento sobre Inteligencia artificial un futuro no tan lejano es como esa persona mayor es pienso en mi abuelo pienso en mi abuela puedes pensar en un ser querido que tiene cierta edad y va al banco y le dicen que tiene que hacer la gestión desde la aplicación ni siquiera tiene un smartphone o no sabe manejar ni siquiera el cajero

💨 tl;dr

La IA es una herramienta de apoyo crucial en medicina, pero no una solución mágica. Es vital una correcta implementación y formación en IA y estadística para médicos. La colaboración entre técnicos y clínicos es esencial para cerrar la brecha tecnológica y mejorar la calidad de vida de los pacientes.

💡 Key Ideas

  • La IA es una herramienta de apoyo para sanitarios, no una sustitución.
  • Expectativas sobre la IA generadas por medios de comunicación son a menudo erróneas.
  • La medicina es uno de los campos que más se ha beneficiado del uso de la IA.
  • Algoritmos de IA y Machine Learning son herramientas que deben ser aplicadas correctamente.
  • IA no es la solución a todos los problemas, sino parte de una solución más amplia.
  • Dispositivos de IA monitorizan glucosa y administran insulina automáticamente.
  • Herramientas gratuitas como Python y R facilitan la creación de algoritmos.
  • Existe un abismo entre desarrollo tecnológico y práctica clínica debido a la falta de conocimientos técnicos en los clínicos.
  • Necesidad de que clínicos y técnicos hablen el mismo lenguaje.
  • Crear puestos internos en hospitales para técnicos en IA y datos.
  • Implementar soluciones tecnológicas mejora calidad de vida de pacientes y reduce costes, pero requiere gran inversión.
  • Resultados de implementaciones tecnológicas se ven a largo plazo, creando fricción.
  • Médicos necesitan formación en estadística y conceptos básicos de IA.
  • Falta de conocimientos estadísticos en médicos es un problema significativo.
  • Evolución tecnológica rápida dificulta la adaptación de algunas personas, especialmente mayores.
  • Pandemia de COVID-19 mostró problemas en la recopilación de datos.
  • Errores en la presentación de datos y falta de estructuración afectan la calidad de reportes y diagnósticos.
  • Soluciones comerciales mal adaptadas generan desconfianza en la tecnología.
  • Desarrollo de una aplicación de IA en Cataluña para predecir crisis epilépticas.
  • Dispositivo impreso en 3D colocado en el oído monitoriza ataques epilépticos.
  • Algoritmo de IA personalizado con alta sensibilidad y especificidad para predicción de crisis epilépticas.

🎓 Lessons Learnt

  • La IA es una herramienta de apoyo, no una sustitución: Debe ser vista como un aliado para los profesionales de la salud, no como un reemplazo.
  • Evitar expectativas irreales sobre la IA: Las películas y medios de comunicación exageran sus capacidades, generando expectativas poco realistas.
  • Importancia de la educación sobre IA: Es crucial que el público y los médicos comprendan lo que la IA puede y no puede hacer.
  • Implementación correcta de algoritmos de IA: Deben seleccionarse y aplicarse adecuadamente para ser efectivos.
  • IA como parte de una solución integral: No es la solución a todos los problemas, sino una herramienta dentro de una solución más amplia.
  • Cerrar la brecha entre tecnología y práctica clínica: Es esencial que clínicos y técnicos se comuniquen efectivamente para integrar mejor la IA.
  • Formación en estadística y Machine Learning para médicos: Los profesionales de la salud necesitan conocimientos en estas áreas para validar y aplicar modelos de IA.
  • Fomentar roles internos de técnicos en hospitales: Técnicos especializados en IA pueden generar soluciones innovadoras y mejorar la competitividad hospitalaria.
  • Utilizar herramientas y bibliotecas accesibles: Herramientas como Arduino y bibliotecas gratuitas son un buen punto de inicio para desarrollar soluciones tecnológicas.
  • Formar equipos interdisciplinarios en lugar de buscar 'unicornios': Crear equipos donde cada miembro aporte su especialidad es más efectivo que buscar habilidades excepcionales en una sola persona.
  • Implementación temprana de IA en hospitales: Integrar soluciones de IA pronto puede mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir costes.
  • Formar a médicos en conceptos básicos de IA y estadística: Necesitan entender estos fundamentos para comunicarse efectivamente con técnicos y tomar decisiones informadas.
  • Considerar la inversión a largo plazo en IA: Requiere una inversión significativa con resultados a largo plazo, lo cual debe ser planificado adecuadamente.
  • Desarrollar perfiles intermedios entre médicos y técnicos: Profesionales que actúen como puentes comunicativos facilitan la integración de la tecnología.
  • Ser crítico con los resultados estadísticos: Los médicos deben evaluar críticamente la eficacia de nuevos tratamientos y estudios.
  • Aprendizaje continuo en estadística y matemáticas para médicos: Es esencial para la toma de decisiones clínicas basadas en datos.
  • Adaptar la tecnología a las necesidades de los usuarios vulnerables: No hacerlo puede perjudicarlos, como en el caso de mayores que no saben usar cajeros o aplicaciones móviles.
  • Capacitar a los médicos en tecnología y estadística: La falta de formación tecnológica puede afectar negativamente a los pacientes.
  • Actualizarse con herramientas modernas: Empresas y hospitales que no adoptan nuevas tecnologías se quedan atrás.
  • Mejorar la recopilación y estructuración de datos en hospitales: Estructurar y depurar bases de datos mejora la calidad del reporte y diagnóstico de pacientes.
  • Validar adecuadamente las soluciones de IA antes de implementarlas: Comprar soluciones mal adaptadas puede llevar a la conclusión errónea de que la IA no funciona.
  • Asegurarse de que las herramientas de IA se adapten a necesidades específicas: Es responsabilidad del usuario verificar que sean adecuadas para su problema específico.
  • La IA puede mejorar la calidad de vida en epilepsia: El dispositivo mjn seras utiliza IA para predecir crisis epilépticas, permitiendo medidas preventivas.
  • La impresión 3D es útil en la creación de dispositivos médicos: El dispositivo mjn seras está impreso en 3D, mostrando innovación y practicidad.
  • Métricas de sensibilidad y especificidad son cruciales para validar IA: La alta precisión del dispositivo mjn seras demuestra su eficacia.
  • El desarrollo local de tecnología médica es posible y exitoso: El talento local en Cataluña ha creado un dispositivo de alta calidad.
  • Mejor tener falsos positivos que falsos negativos en dispositivos médicos: Es preferible advertir de una crisis que no ocurre para garantizar la seguridad del paciente.
  • Apoyar y fomentar el talento local en desarrollo tecnológico: Promover equipos locales ayuda a retener talento y promover innovaciones nacionales.

🌚 Conclusion

La IA puede transformar la práctica clínica si se usa adecuadamente. Requiere inversión, formación y comunicación efectiva entre técnicos y médicos. Ejemplos como el dispositivo para predecir crisis epilépticas en Cataluña muestran el potencial de la tecnología local bien aplicada.

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In-Depth

Worried about missing something? This section includes all the Key Ideas and Lessons Learnt from the Podcast Episode. We've ensured nothing is skipped or missed.

All Key Ideas

Puntos sobre la Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario

  • La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta de apoyo para los sanitarios, no una sustitución
  • Las expectativas sobre la IA generadas por películas y medios de comunicación a menudo son erróneas
  • La medicina es uno de los campos que más se ha beneficiado del uso de la IA
  • Los algoritmos de IA y Machine Learning no son buenos o malos; son herramientas que deben ser aplicadas correctamente
  • La IA no es la solución a todos los problemas, sino una parte de una solución más amplia

Avances en Inteligencia Artificial y Salud

  • Paquetes de Inteligencia artificial monitorizan la concentración de glucosa en sangre y segregan insulina cuando el cuerpo la necesita
  • Evolución de pacientes que llevaban inyecciones a dispositivos que administran insulina automáticamente
  • Herramientas y bibliotecas gratuitas, como Python y R, facilitan la creación de algoritmos y modelos de Machine Learning
  • Abismo entre el desarrollo tecnológico y la práctica clínica debido a la falta de conocimientos estadísticos y técnicos en los clínicos
  • Necesidad de que clínicos y técnicos hablen el mismo lenguaje para cerrar el abismo entre tecnología y práctica clínica
  • Propuesta de crear puestos internos en hospitales para técnicos en Inteligencia artificial y datos como solución al problema de comunicación

Puntos clave sobre la tecnología en hospitales

  • Los hospitales que solucionen el gap entre el desarrollo tecnológico y la práctica clínica tendrán una ventaja competitiva
  • Implementar soluciones tecnológicas mejora la calidad de vida de los pacientes y reduce costes hospitalarios
  • Las soluciones tecnológicas actuales son muy caras y requieren una gran inversión y conocimientos especializados
  • Los resultados de las implementaciones tecnológicas se ven a largo plazo, lo que genera fricción
  • Es crucial que médicos y especialistas en IA trabajen juntos y hablen el mismo idioma para implementar tecnologías efectivamente
  • Los médicos necesitan formación en estadística y conceptos básicos de IA para evaluar tratamientos y tecnologías
  • El conocimiento en estadística es esencial para que los médicos tomen decisiones informadas sobre tratamientos
  • La falta de conocimientos estadísticos y de IA en los médicos puede compararse con la brecha tecnológica que enfrentan las personas mayores

Problemas relacionados con la tecnología

  • La tecnología ha evolucionado demasiado rápido para que algunas personas puedan adaptarse
  • Existe un perjuicio significativo para personas mayores que no pueden usar tecnología moderna
  • Los profesionales médicos desactualizados tecnológicamente perjudican a sus pacientes
  • La pandemia del COVID-19 mostró problemas significativos en la recopilación de datos
  • Existen errores y descompensaciones en la presentación de datos en empresas y hospitales
  • La falta de estructuración y depuración de bases de datos en hospitales afecta la calidad de los reportes y diagnósticos
  • Las soluciones comerciales de inteligencia artificial mal adaptadas generan desconfianza en la tecnología
  • La responsabilidad de la mala adaptación de herramientas tecnológicas recae en quienes las compran sin validarlas adecuadamente

Desarrollo e Innovaciones en IA para la Medicina

  • Desarrollo de una aplicación de IA en medicina por David Blanquez y su equipo en Cataluña, España
  • Aplicación llamada mjn seras para predecir el riesgo de crisis epilépticas tónico-clónicas
  • Dispositivo impreso en 3D que se coloca en el oído y monitoriza ataques epilépticos a través de una app
  • Algoritmo de IA personalizado para predecir crisis epilépticas con una sensibilidad del 96% y una especificidad del 94%
  • Métricas de sensibilidad y especificidad explicadas en el contexto de la predicción de ataques epilépticos
  • Reconocimiento y felicitaciones al equipo de mjn neuro por su innovación y éxito

All Lessons Learnt

Puntos clave sobre la inteligencia artificial

  • La IA es una herramienta de apoyo, no una sustitución: La inteligencia artificial debe ser vista como un aliado para los sanitarios, no como un reemplazo.
  • Evitar expectativas irreales: Las películas y medios de comunicación a menudo exageran las capacidades de la IA, lo que genera expectativas poco realistas entre el público.
  • Importancia de la educación sobre IA: Es crucial que el público entienda y tenga expectativas realistas sobre lo que la inteligencia artificial puede y no puede hacer.
  • Implementación correcta de algoritmos: Los algoritmos de IA deben ser seleccionados y aplicados adecuadamente para ser efectivos.
  • IA como parte de una solución más amplia: La inteligencia artificial no es la solución a todos los problemas, sino una herramienta más dentro de una solución integral.

Recomendaciones para la integración de IA en la medicina

  • Es crucial cerrar la brecha entre el desarrollo tecnológico y la práctica clínica: Los clínicos y técnicos deben comunicarse efectivamente para integrar mejor la IA en la medicina.
  • Necesitamos más formación en estadística y Machine Learning para los clínicos: Muchos profesionales de la salud carecen de conocimientos necesarios en estas áreas, lo que dificulta la validación y aplicación de modelos.
  • Fomentar la creación de roles internos de técnicos en hospitales: Tener técnicos especializados en IA y datos puede generar soluciones innovadoras y mejorar la competitividad de los hospitales.
  • Utilizar herramientas y bibliotecas de programación accesibles: Herramientas como Arduino y bibliotecas gratuitas de programación pueden ser el punto de inicio para desarrollar soluciones tecnológicas simples pero efectivas.
  • No es necesario ser un 'unicornio' para contribuir: En lugar de buscar individuos con habilidades excepcionales en múltiples áreas, se pueden crear equipos interdisciplinarios donde cada miembro aporte su especialidad.

Recomendaciones para la implementación de IA en hospitales

  • Implementación temprana de IA en hospitales: Los hospitales deben empezar a integrar soluciones de IA para obtener ventajas competitivas, mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir costes.
  • Formar a médicos en conceptos básicos de IA y estadística: Los médicos necesitan entender los fundamentos de la IA y la estadística para comunicarse efectivamente con técnicos y tomar decisiones informadas sobre tratamientos.
  • Enfrentar la inversión a largo plazo en IA: La implementación de soluciones de IA requiere una inversión significativa y resultados que se ven a largo plazo, lo cual debe ser considerado y planificado adecuadamente.
  • Desarrollar perfiles intermedios entre médicos y técnicos: Es crucial tener profesionales que puedan actuar como puentes comunicativos entre médicos y especialistas en IA para facilitar la integración de la tecnología.
  • Ser crítico con los resultados estadísticos: Los médicos deben tener conocimientos estadísticos para evaluar críticamente la eficacia de nuevos tratamientos y estudios, evitando confiar ciegamente en titulares no validados.
  • Fomentar el aprendizaje continuo en estadística y matemáticas: Es importante que la formación en estadística y matemáticas sea continua y mejorada, ya que son esenciales para la toma de decisiones clínicas basadas en datos.

Recomendaciones Tecnológicas

  • Adaptar la tecnología a las necesidades de los usuarios vulnerables: No hacer esto puede dejarlos desamparados y perjudicados, como el caso de los mayores que no saben usar cajeros o aplicaciones móviles.
  • Capacitar a los médicos en tecnología y estadística: Evitar la falta de formación tecnológica en médicos, ya que sus errores pueden afectar negativamente a todos sus pacientes.
  • Actualizarse con las herramientas modernas: Las empresas que no adoptan nuevas tecnologías, como el diseño gráfico digital, se quedan atrás y cierran.
  • Mejorar la recopilación y estructuración de datos en hospitales: Estructurar y depurar bases de datos puede mejorar la calidad del reporte y diagnóstico de pacientes.
  • Validar adecuadamente las soluciones de IA antes de implementarlas: Comprar soluciones que no se adaptan correctamente puede llevar a la conclusión errónea de que la inteligencia artificial no funciona.
  • Asegurarse de que las herramientas se adapten a las necesidades específicas: Como en el caso de enmarcar una foto, es responsabilidad del usuario asegurarse de que las herramientas de IA sean adecuadas para su problema específico.

Puntos clave sobre el dispositivo mjn seras y la tecnología médica

  • La IA puede mejorar la calidad de vida de personas con epilepsia: El dispositivo mjn seras utiliza IA para predecir crisis epilépticas, permitiendo a los pacientes tomar medidas preventivas.
  • La impresión 3D es una herramienta útil en la creación de dispositivos médicos: El dispositivo mjn seras está impreso en 3D, lo cual es un aspecto innovador y práctico.
  • Las métricas de sensibilidad y especificidad son cruciales para validar algoritmos de IA: La sensibilidad del 96% y la especificidad del 94% del dispositivo mjn seras demuestran su alta precisión y eficacia.
  • El desarrollo local de tecnología médica es posible y exitoso: El equipo de mjn neuro en Cataluña ha creado un dispositivo de alta calidad, mostrando el talento local en España.
  • Es mejor tener falsos positivos que falsos negativos en dispositivos médicos: En el caso del dispositivo mjn seras, es preferible advertir de una crisis que no ocurre, en lugar de no advertir de una que sí ocurre, para garantizar la seguridad del paciente.
  • Apoyar y fomentar el talento local en desarrollo tecnológico: Reconocer y apoyar a equipos locales como mjn neuro puede ayudar a retener talento y promover innovaciones nacionales.

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