{"id":10327,"date":"2023-03-24T21:08:00","date_gmt":"2023-03-24T21:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/google-quiere-facilitar-el-desarrollo-de-aplicaciones-de-salud\/"},"modified":"2023-03-27T21:09:51","modified_gmt":"2023-03-27T21:09:51","slug":"google-quiere-facilitar-el-desarrollo-de-aplicaciones-de-salud","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/es\/google-quiere-facilitar-el-desarrollo-de-aplicaciones-de-salud\/","title":{"rendered":"Google quiere facilitar el desarrollo de aplicaciones de salud"},"content":{"rendered":"\n

Google quiere facilitar el desarrollo de aplicaciones sanitarias y, para ello, present\u00f3 durante The Check Up, el evento anual de salud de la compa\u00f1\u00eda, Open Health Stack<\/a>, un kit de c\u00f3digo abierto construido sobre un est\u00e1ndar de datos interoperables.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo de Open Health Stack es acelerar la creaci\u00f3n de aplicaciones para profesionales sanitarios que necesitan acceder a informaci\u00f3n y datos para tomar decisiones con conocimiento de causa. Por ejemplo, las enfermeras pueden disponer de la informaci\u00f3n que necesitan para atender a pacientes en zonas rurales o consultar datos de poblaci\u00f3n para vigilar la salud de una comunidad.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los componentes de Open Health Stack es el SDK FHIR para Android, que garantiza la seguridad y la privacidad de los datos almacenados en la aplicaci\u00f3n, adem\u00e1s de hacerla accesible sin conexi\u00f3n para que pueda utilizarse incluso en lugares sin cobertura celular ni acceso a Internet. Open Health Stack tambi\u00e9n proporciona directrices de dise\u00f1o<\/a> para mejorar la experiencia de los profesionales sanitarios.<\/p>\n\n\n\n

Google est\u00e1 compartiendo historias de socios para mostrar c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando Open Health Stack en diferentes casos de uso. Uno de ellos es el de Kenia, donde una aplicaci\u00f3n de salud materna ayuda a voluntarios a trabajar con mujeres embarazadas en comunidades rurales.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s noticias en The Check Up<\/h2>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n durante el acto, Google destac\u00f3 que ha dedicado los \u00faltimos a\u00f1os a investigar la Inteligencia Artificial (IA) orientada a la atenci\u00f3n sanitaria. Los avances de la compa\u00f1\u00eda tienen que ver con Large Language Model (LLM – herramientas de Inteligencia Artificial (IA) utilizadas en la comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de di\u00e1logos en texto) y asociaciones que est\u00e1n aportando soluciones en el mundo real y nuevas formas de detectar enfermedades.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito del LLM, Google introdujo en 2022 la app Med-PaLM, una versi\u00f3n de PaLM ajustada para el \u00e1mbito m\u00e9dico y, seg\u00fan Google, la primera en obtener una \u00abpuntuaci\u00f3n de aprobado\u00bb superior al 60% en preguntas de licencia m\u00e9dica en Estados Unidos, incluso presentando justificaciones. Recientemente, Med-PaLM 2 mostr\u00f3 un rendimiento constante en preguntas de examen m\u00e9dico de nivel \u00abexperto\u00bb, con una puntuaci\u00f3n del 85%.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito de las asociaciones, Google dio a conocer una alianza con Jacaranda Health<\/a>, una organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro con sede en Kenia centrada en mejorar los resultados sanitarios de madres y beb\u00e9s en hospitales p\u00fablicos a trav\u00e9s de soluciones digitales. En el \u00c1frica subsahariana, la mortalidad materna es elevada y escasean los profesionales capacitados para manejar ec\u00f3grafos, muy utilizados para evaluar la evoluci\u00f3n del embarazo. A trav\u00e9s de esta asociaci\u00f3n, se llevar\u00e1 a cabo una investigaci\u00f3n exploratoria para aplicar herramientas de IA para apoyar los ex\u00e1menes de ultrasonido in situ de las mujeres embarazadas.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n se ha establecido otra colaboraci\u00f3n con el Chang Gung Memorial Hospital<\/a> (CGMH) de Taiw\u00e1n en torno al uso de los ultrasonidos, pero esta vez para la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama. Adem\u00e1s de la mamograf\u00eda, que puede ser menos eficaz para determinadas poblaciones, como las que tienen mayor densidad mamaria, siempre se recomiendan las ecograf\u00edas para detectar indicios precoces de c\u00e1ncer. La asociaci\u00f3n tambi\u00e9n explora modelos de IA en esta tarea mediante ultrasonidos.<\/p>\n\n\n\n

La tercera iniciativa est\u00e1 relacionada con el trabajo realizado con la Mayo Clinic<\/a> hace tres a\u00f1os. En este caso, la IA ayuda en el largo proceso de planificaci\u00f3n de la radioterapia. Un paso intensivo en ese proceso es una t\u00e9cnica llamada \u00abcontorneado\u00bb, en la que los m\u00e9dicos trazan l\u00edneas en las tomograf\u00edas computarizadas para separar las zonas cancerosas del tejido sano cercano que podr\u00eda resultar da\u00f1ado por la radiaci\u00f3n. Este proceso puede durar hasta siete horas para un solo paciente. Los resultados del estudio y el modelo de radioterapia desarrollado se publicar\u00e1n en breve. En el marco de esta asociaci\u00f3n se llevar\u00e1n a cabo nuevas investigaciones.<\/p>\n\n\n\n

Google tambi\u00e9n colabora con socios para estudiar en entornos asistenciales los resultados de la investigaci\u00f3n sobre el cribado de radiograf\u00edas de t\u00f3rax de sospechosos de tuberculosis mediante IA. Seg\u00fan la OMS<\/a>, la tuberculosis es la novena causa de muerte en el mundo, y m\u00e1s del 25% de las muertes por tuberculosis se producen en \u00c1frica. Aunque es tratable, la tuberculosis requiere soluciones de cribado rentables para detectar precozmente la enfermedad y reducir su propagaci\u00f3n en las comunidades.<\/p>\n\n\n\n

Una asociaci\u00f3n con una organizaci\u00f3n dirigida por Right to Care<\/a>, una organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro con amplia experiencia en el tratamiento de la tuberculosis en \u00c1frica, har\u00e1 que las pruebas mediante IA est\u00e9n ampliamente disponibles en toda el \u00c1frica subsahariana.<\/p>\n\n\n\n

Google e im\u00e1genes de ex\u00e1menes<\/h2>\n\n\n\n

Google quiere que las organizaciones sanitarias utilicen su software y sus servidores para leer, almacenar y etiquetar radiograf\u00edas, resultados de resonancias magn\u00e9ticas y otras im\u00e1genes m\u00e9dicas. Con las funciones de Medical Imaging Suite<\/a>,  anunciadas en octubre de 2022, los profesionales sanitarios tambi\u00e9n podr\u00e1n acceder a im\u00e1genes sanitarias de forma m\u00e1s accesible, interoperable y \u00fatil, lo que incluye poder anotar im\u00e1genes y crear modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00abGoogle fue pionera en el uso de la IA y la visi\u00f3n por ordenador con Google Fotos, Google Image Search y Google Lens. Ahora estamos dando rienda suelta a nuestros conocimientos, herramientas y tecnolog\u00edas de imagen para las empresas sanitarias y de ciencias de la vida\u00bb, afirma Alissa Hsu Lynch, l\u00edder global de Google Cloud para estrategias y soluciones tecnol\u00f3gicas sanitarias.<\/p>\n\n\n\n

Google afirma que no tiene acceso a datos sanitarios protegidos, alegando que trabaja conforme a la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro M\u00e9dico (HIPAA), una ley federal estadounidense que regula el uso de la informaci\u00f3n de los pacientes.<\/p>\n\n\n\n

\u00abCon los avances tecnol\u00f3gicos, el tama\u00f1o y la complejidad de las im\u00e1genes m\u00e9dicas han crecido. Sabemos que la IA puede permitir diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos y precisos y contribuir as\u00ed a mejorar la productividad de los profesionales sanitarios\u00bb, afirma Lynch en una entrevista a Forbes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Duelo contra AWS<\/h2>\n\n\n\n

Google Cloud y AWS se disputan el liderazgo en el sector de la imagen m\u00e9dica con soluciones en la nube. El diagn\u00f3stico por imagen, que engloba ex\u00e1menes como radiograf\u00edas, resonancias magn\u00e9ticas, ecograf\u00edas, tomograf\u00edas computarizadas y endoscopias, es una importante herramienta diagn\u00f3stica que facilita el diagn\u00f3stico y permite hacer un seguimiento de los resultados del tratamiento.<\/p>\n\n\n\n

Mientras que Google anunci\u00f3 su Medical Imaging Suite para hacer las im\u00e1genes sanitarias m\u00e1s organizadas, accesibles e interoperables en la nube, AWS tiene su Amazon HealthLake Imaging, que almacena grandes vol\u00famenes de im\u00e1genes m\u00e9dicas, y Amazon HealthLake Analytics, centrado en el an\u00e1lisis de datos, ambos como caracter\u00edsticas de Amazon HealthLake<\/a>, una plataforma en la nube de datos sanitarios que se lanzar\u00e1 a finales de 2020.<\/p>\n\n\n\n

Hasta ahora, la impresi\u00f3n<\/a> es que Google Cloud se centra en aspectos concretos y tambi\u00e9n en reducir la carga de trabajo de los profesionales sanitarios, mientras que AWS parece adoptar un enfoque m\u00e1s global, considerando la recuperaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas como motor de la adopci\u00f3n de servicios en la nube.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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