Este weblog es una contribución de nuestro cliente. Centro médico universitario de Mannheimun hospital universitario líder en Europa. Descubra cómo su equipo aprovecha DataRobot para acelerar la investigación clínica con IA.
Como médicos e investigadores, trabajamos constantemente para mejorar la calidad de vida. Para hacerlo, necesitamos un enfoque holístico basado en datos que nos ayude a comprender el impacto whole de un tratamiento en explicit. ¿Cómo afecta un determinado tratamiento a los síntomas del paciente? ¿Qué hace que sus síntomas mejoren o empeoren?
En el College Medical Middle Mannheim, estamos investigando datos para responder estas preguntas. Pero es difícil para nuestros pequeños equipos equilibrar la investigación con el tratamiento de importancia crítica de nuestros pacientes. No aprendemos ciencia de datos en la facultad de medicina, pero es una pieza cada vez más esencial del rompecabezas de la atención sanitaria.
Afortunadamente, fácil de usar plataformas de inteligencia synthetic como DataRobot nos ayudan a cerrar las brechas entre nuestra experiencia médica y la ciencia de datos que necesitamos para brindar una atención más cuidadosa a nuestros pacientes.
Los beneficios de la IA en la atención sanitaria: hallazgos en los que podemos confiar
Lo que más me entusiasma de la IA en la atención sanitaria es el potencial de descubrir nuevas explicaciones para enfermedades o eficacias de terapias innovadoras que estamos demasiado ciegos para ver utilizando métodos estadísticos clásicos. Nuestro objetivo es descubrir nuevas influencias en la progresión de la enfermedad, predecir sus brotes y capacitar a los pacientes para que gestionen mejor el cumplimiento del tratamiento.
DataRobot nos brinda nuevas e interesantes formas de obtener información a partir de nuestros datos y aumentar nuestro equipo sin científicos de datos.
Como médicos, podemos comparar y validar modelos para encontrar aquellos con el mayor grado de precisión. En la Unidad de Cooperación Clínica: Piel y Articulaciones Saludables, hemos aprovechado la IA para evaluar datos de una aplicación de teléfono inteligente, incluidas imágenes y otros conjuntos de datos clínicos de datos anonimizados de pacientes.
El cumplimiento también es elementary: desde medidas de privacidad en torno a la información del paciente hasta regulaciones GDPR que protegen y aseguran datos confidenciales. Cuando publicamos nuestros hallazgos, lo más importante es su reproducibilidad. Por eso la documentación y la explicabilidad detrás de los modelos son tan críticas. DataRobot hace que estos procesos, que normalmente requieren mucha mano de obra, sean fluidos y automáticos.
Con DataRobot, confiamos en nuestros hallazgos, sabiendo que han sido completamente entrenado, reentrenado, validado y revalidado. Disponemos de una gran cantidad de estadísticas para mostrar el nivel de precisión, que también necesitamos para publicar los resultados. Gracias a eso, duermo mejor por la noche y nuestro centro puede hacer una contribución aún mayor a la comunidad de investigación médica.
Descubriendo vínculos en la progresión de la enfermedad
Otro ejemplo del uso de la IA en la atención sanitaria: hemos aplicado la IA a varios casos de uso en nuestra colaboración entre dermatología y reumatología.
Para un publicado recientemente estudiarutilizamos DataRobot para analizar datos de investigaciones clínicas con pacientes con eccema crónico o psoriasis. El análisis se centró en la picazón, el dolor, la calidad de vida y el uso de una aplicación de seguimiento de teléfonos inteligentes para realizar un seguimiento de sus síntomas. Buscamos descubrir nuevas influencias en la progresión de la enfermedad, intentar predecir los brotes de la enfermedad o promover la adherencia al tratamiento del paciente.
A través de nuestro análisis, aprendimos que casi el 30% de los pacientes ven una mejor calidad de vida a los seis meses, mientras que otro 30% mostró una disminución en la calidad de vida o tenía una calidad de vida consistentemente mala. Esos conocimientos y otros influirán en las decisiones de tratamiento. Estos datos son transformadores porque podemos comprender mejor a nuestros pacientes y saber qué pacientes se benefician de determinadas terapias. Nos informa sobre cuándo y cómo cambiar el curso de tratamiento de los pacientes si es necesario.
Ahora estamos ayudando a otras clínicas del centro médico a descubrir información sobre sus datos. Con el Departamento de Medicina Interna, analizamos los lípidos en sangre con el objetivo de predecir enfermedades cardíacas o ataques cardíacos. En tan solo unas pocas semanas/meses, hemos podido crear algunos modelos bastante precisos y esperamos publicar nuestros hallazgos en un futuro próximo.
Uso de IA para acelerar la investigación médica
Es posible que todos estos hallazgos no se hubieran descubierto sin DataRobot. En cambio, hemos podido acelerar la investigación de horas a segundos, incluso mientras seguimos atendiendo pacientes y centrándonos en mejorar su calidad de vida.
La IA ayuda a nuestro trabajo diario y, lo más importante, ayuda a los pacientes.
Cuando nos asociamos por primera vez con DataRobot, les dije a otros que esta nueva tecnología cambiaría la faz de la Tierra y que tenían que aprender sobre ella. Sigo diciendo esto hoy. La IA ofrece enormes beneficios a los profesionales de la salud y estoy encantado de ver el impacto del trabajo del Centro Médico Universitario de Mannheim.
Sobre el autor
Victor Olsavszky es médico e investigador postdoctoral en la Clínica de Dermatología del Centro Médico Universitario y la Facultad de Medicina de Mannheim, Alemania. Su experiencia clínica es en cirugía dermatológica y psoriasis en placas, mientras que sus áreas de investigación son la biología vascular y el análisis AutoML de conjuntos de datos médicos utilizando DataRobot.
