Machine Learning para la codificación hospitalaria

| 22/03/2019
Tecnología Hospital digital Inteligencia Artificial Documentación Artículos Artículos destacados e-health Machine Learning para la codificación hospitalaria
Fecha: Marzo 2019 Idioma: Castellano Procedencia: ASHO Web: ver aquí Autor: Ruth Cuscó, CEO de Asho   En los últimos años el mundo ha asistido a una revolución tecnológica que ha salpicado de manera transversal todas las áreas de la vida y sectores de la sociedad. Esta nueva era de transformación digital y progreso ha permitido avanzar a pasos agigantados en el terreno de la Inteligencia Artificial (IA), que está consiguiendo sorprendentes avances alrededor del mundo. La rápida e imparable evolución de la IA afecta especialmente al plano empresarial. Según se desprende de uno de los últimos estudios de Inteligencia Artificial en España de la consultora PWC (2018), más de la mitad de las grandes compañías del País han iniciado ya el despliegue de soluciones de IA, la mayor parte en forma de proyectos pilotos y pruebas de concepto, y un 11% afirma haber empezado ya a obtener resultados. Durante los últimos años, el Big Data ha sido potenciador clave en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Gracias a la aparición de Internet, las redes sociales, los móviles y el Internet de las Cosas (IoT), el volumen de datos en el mundo ha crecido exponencialmente, y con ello, la necesidad de desarrollar nuevas técnicas para su gestión y análisis que requieren de soluciones de Machine Learning (ML)  o Deep Learning (DL). Probablemente el sector de la salud es uno de los escenarios donde el aprendizaje automático más puede aportar. Los datos sirven para aumentar la eficiencia, optimizar los resultados y fortificar la calidad asistencial para el paciente y a su vez, la calidad de vida del profesional médico. Además, estos no solo son necesarios para impulsar los sistemas de IA y ML sino también para alimentar los modelos de aprendizaje a partir de los cuales se crean estos sistemas.  Por ello, el buen uso que se haga de ellos, tanto para mejorar el tratamiento al paciente como para optimizar la gestión interna del centro, es determinante. En el universo sanitario, el volumen de datos es ingente y se duplica exponencialmente. Esto se debe a varias causas. Según un estudio del Observatorio Europeo de la Salud, los españoles visitamos al médico un 40% de veces más que el resto de países de la Unión Europea.  También es uno de los pocos que no tiene ningún tipo de copago en la sanidad pública. Además, las cifras del último estudio de proyecciones de población de España del Instituto Nacional de Estadística (INE), demuestran que existe una clara tendencia que irá in crescendo: el número de defunciones seguirá en aumento como consecuencia del envejecimiento poblacional. Así pues, en los próximos 15 años habrá más defunciones que nacimientos. Por consiguiente, en 2033, las personas mayores de 65 años supondrán el 25,2% del total de la población. Este tanto por ciento, inevitablemente necesitará más atención médica. En este contexto de sobrecarga informativa, ya palpable y notorio en la actualidad, el número de asistencias médicas que la sanidad española registra es cada vez mayor, tanto en entidades de origen público como privado. Debido al gran volumen de trabajo, muchos hospitales, centros ambulatorios y de atención primaria, tienen la necesidad de contar con sistemas de IA para agilizar el proceso de codificación clínica de sus de altas diarias, así como toda su gestión interna.
Para seguir leyendo el artículo sobre Machine Learning para la codificación hospitalaria y descargar el documento en PDF debe iniciar sesión o darse de alta en el portal

Para poder escribir un comentario debe iniciar sesión o darse de alta en el portal.

Patrocinadores Platino

Patrocinadores Plata