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Médico “artificial” tiene experiencia similar a galenos con 40 años de carrera

Una tecnología basada en inteligencia artificial es capaz de brindar diagnóstico médico de forma semejante a como hace el galeno.
covid-19

¿Los galenos con experiencia de hasta 40 años atendiendo pacientes podrían sentir que la inteligencia artificial comienza a ser fuerte competencia?, ¡quizás!, pues una plataforma probada en España hace diagnósticos médicos con gran precisión.

La llamada Mediktor es una tecnología de diagnóstico médico que usa inteligencia artificial y ha sido probada con mil 500 pacientes de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid.

Los resultados sobre su desempeño mostrados durante el Congreso Health 2.0 celebrado en Barcelona (3 al 5 de mayo), señalan que acertó en el 91 por ciento de los casos.

Dado que Mediktor aprende con cada interacción, ha desarrollado, según sus creadores, capacidad de diagnóstico similar a la de un médico con cuatro décadas de experiencia, pues ya ha realizado 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países.

La plataforma funciona haciendo preguntas al paciente hasta formular una lista con posibles prediagnósticos y, gracias a sus motores semánticos, interpreta los síntomas que el usuario explica de forma natural para así llevar a cabo un cuestionario médico digital.

Cristian Pascual, cofundador de Mediktor, celebró que las nuevas tecnologías estén transformando la manera en que las personas acceden a la salud, sin embargo, reconoció responsabilidades:

Para disfrutar de estos beneficios, tenemos que asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías, por eso estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en inteligencia artificial avalada por la comunidad científica.

Si bien éste resulta un gran logro tecnológico, lo cierto es que está muy lejos de sustituir al médico. Al respecto, el doctor Joan Cháfer Vilaplana, de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, destacó su importancia como herramienta para predecir la necesidad de ingreso hospitalario de los pacientes reduciendo los tiempos que permanecen en la sala de espera.

Imagen: Bigstock

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