Machine Learning para la salud

ESALUD
27/09/2017
El diagnóstico precoz del cáncer de mama, la detección no invasiva de la endometriosis, o predecir los efectos de la leucemia para cada paciente son algunas de las aplicaciones del Machine Learning.

Helpsalud, que cuenta con financiación autonómica, a través del Instituto Valenciano de Competitividad (IVACE) y europeos, a través de FEDER, es un proyecto que apuesta por acercar la digitalización al sector sanitario, mediante el desarrollo de soluciones software basadas en técnicas de Machine Learning.

Una de las ramas clave de la Inteligencia Artificial es el Aprendizaje Automático, cada vez se hace más necesario que las máquinas aprendan por sí solas, aprendiendo de su propia experiencia, mediante la clasificación de gran cantidad de datos de naturaleza y estructura diferente.

El proyecto Helpsalud tratará de avanzar en la aplicación de técnicas procedentes del Machine Learning que han demostrado su eficiencia en otros ámbitos como la biometría, el reconocimiento de texto manuscrito, o la traducción automática, para su transferencia en el sector sanitario de la Comunitat Valenciana.

La combinación de diferentes fuentes de información de carácter clínico, como la historia, la información genómica, o la información gráfica del paciente, junto al desarrollo de herramientas TIC basadas en técnicas de aprendizaje automático, permitirán al profesional realizar diagnósticos precoces, mejorando la calidad de vida del paciente y reduciendo costes económicos.

Para determinadas enfermedades es posible obtener distintos tipos de imagen como ecografía, radiografía, resonancia magnética, tomografía axial computarizada, tomografía por emisión de positrones, entre otras. Estas imágenes pueden aportar información valiosa para detectar.

El tratamiento adecuado de estas imágenes mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning, como el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones e imágenes, permitirá realizar un diagnóstico precoz del cáncer de mama, la detección no invasiva de la endometriosis, así como predecir los efectos del tratamiento de la leucemia de manera personalizada.

De esta forma, se posibilita el diagnóstico precoz de éstas enfermedades, así como un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes.

Buscar Noticias


Newsletter


Suscríbete y recibe todas las novedades sobre el ITI

Este sitio web utiliza cookies para que tengas una mejor experiencia de usuario. Si continúas navegando estás dando tu consentimiento para la aceptación de cookies y la aceptación de nuestra Política de cookies.

ACEPTAR
Aviso de cookies
Share This