Un nuevo estudio publicado en la revista Frontiers in Neurology demuestra cómo puede utilizarse la inteligencia artificial para identificar a posibles pacientes de enfermedades raras utilizando historias clínicas electrónicas (HCE) retrospectivas.
Un nuevo estudio publicado en la revista Frontiers in Neurology demuestra cómo puede utilizarse la inteligencia artificial para identificar a posibles pacientes de enfermedades raras utilizando historias clínicas electrónicas (HCE) retrospectivas. El estudio se centra en la enfermedad de Pompe, pero las conclusiones son aplicables a otras patologías.
Para demostrar su viabilidad, los investigadores aplicaron un enfoque basado en IA para examinar HCE de hace 15 años, logrando una especificidad del 18,27% y reduciendo en gran medida la necesidad de revisión manual por parte del médico. Esto representa una mejora significativa en la eficiencia del diagnóstico, que es crucial en la enfermedad de Pompe y muchas otras enfermedades raras, donde el diagnóstico precoz es clave para optimizar el pronóstico y los resultados del tratamiento.
Aunque este estudio se realizó únicamente sobre la enfermedad de Pompe, la herramienta de IA utilizada puede aplicarse a varias enfermedades raras. Como tal, el enfoque sugerido por los autores ayudaría a mejorar el diagnóstico y la atención a todos los pacientes de enfermedades raras. Los autores proponen un proceso automatizado que puede ejecutarse en segundo plano, examinando a todos los pacientes que visitan un centro sanitario determinado y complementando los enfoques existentes, como el examen de los recién nacidos. Tal estrategia proporciona una solución escalable y eficiente en recursos para mejorar el acceso al diagnóstico y los resultados generales de los pacientes.
Beneficios del uso de IA con historias clínicas electrónicas
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