Arkangel AI y Astrazeneca presentan algoritmos de Inteligencia Artificial que permite la detección de enfermedades crónicas renales en Latinoamérica.
En el reciente XXVI Congreso Nacional de Nefrología en Santa Marta, Colombia, Arkangel AI y con el apoyo de la división renal de AstraZeneca ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para la detección temprana de pacientes con alto riesgo de enfermedad renal crónica (ERC). Este modelo, entrenado con datos de miles de pacientes de tres instituciones de salud en Colombia y Perú, representa un hito en la adaptación de la inteligencia artificial a las necesidades específicas de la población latinoamericana.
¿Por qué es importante?
- Adaptación regional: Es el primer modelo de IA para detección de riesgo de ERC entrenado específicamente con población latinoamericana, lo que asegura una mayor precisión y relevancia para nuestra región.
- Accesibilidad: Utiliza solo siete variables clínicas fácilmente obtenibles, facilitando su implementación en diversos contextos clínicos, incluso en áreas con recursos limitados.
- Detección temprana: Permite identificar pacientes en riesgo de ERC en etapas iniciales, posibilitando intervenciones más oportunas y mejorando potencialmente los resultados a largo plazo.
Gráfica realizada por los autores: Tomada de del poster en el XXVI congreso de la Asociación Colombiana de Nefrología.
¿Qué lo hace diferente?
- Enfoque dual: A diferencia de otros modelos, desarrolla algoritmos específicos para pacientes diabéticos y no diabéticos, reconociendo las diferencias en factores de riesgo y progresión de la enfermedad.
- Eficiencia: Logra resultados comparables o superiores a modelos existentes utilizando significativamente menos variables (7 vs 13-24 en otros modelos).
- Relevancia local: Al estar entrenado con datos de Colombia y Perú, se espera un mejor desempeño en otros países latinoamericanos, superando las limitaciones de modelos desarrollados en Norteamérica o Europa.
- Gráfica realizada por los autores: Tomada de del poster en el XXVI congreso de la Asociación Colombiana de Nefrología.
- Aspectos especiales:
- Alto rendimiento: Alcanza una sensibilidad del 91% en pacientes diabéticos y del 93% en no diabéticos, con AUC de 65% y 95% respectivamente.
- Versatilidad: Puede aplicarse tanto en predicción uno a uno y estudios epidemiológicos a gran escala.
- Potencial de mejora en salud pública: Facilita la priorización eficiente de recursos en salud, permitiendo un ingreso temprano de pacientes en programas de seguimiento de riesgo renal.
Este modelo representa un avance significativo en la adaptación de tecnologías de IA a las necesidades y realidades de los sistemas de salud latinoamericanos. Su implementación tiene el potencial de mejorar significativamente la detección y manejo de la ERC en nuestra región.
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AI HEROES PODCAST
¿Qué aprenderás en este episodio?
En este episodio de AiHeroes Laura Velasquez y Jose Zea, cofundadores de Arcángel, discuten los desafíos y mitos comunes en la implementación de inteligencia artificial (IA) en el sector salud. Abordan temas como la transformación digital, la importancia de entender los problemas antes de aplicar soluciones tecnológicas, y la diferencia entre analítica de datos e IA. Los expertos enfatizan que la transformación digital es un proceso continuo, no un destino final.
La conversación profundiza en conceptos clave como la calidad de los datos, la importancia de equipos multidisciplinarios, y la distinción entre IA generativa y predictiva. Laura y José comparten insights valiosos sobre cómo las organizaciones de salud pueden comenzar su viaje de implementación de IA, destacando la importancia de la educación, la identificación de problemas reales, y la experimentación con proyectos piloto.
En este podcast discutimos
- Transformación digital como proceso continuo: La transformación digital no es un fin en sí mismo, sino un camino constante que requiere iteración y adaptación constante.
- Mitos sobre la calidad de los datos: Uno de los grandes mitos es la creencia de que se necesita data perfecta para iniciar con AI, cuando en realidad la mejor data es la que ya se tiene disponible.
- Progresividad en la inteligencia artificial: La AI es un proceso que mejora con el tiempo, a medida que se recolecta más data y se entrena mejor el algoritmo.
- Valor de la data pequeña pero de calidad: Iniciar con un pequeño conjunto de datos de alta calidad puede ser más efectivo que esperar a tener grandes volúmenes de datos.
- Transversalidad de la inteligencia artificial: La AI no debe ser vista como una función aislada en una empresa, sino que debe integrarse en todas las áreas y procesos para ser realmente efectiva.
- Innovación desde el mindset: La verdadera transformación ocurre cuando las empresas adoptan un mindset de innovación constante, no solo en tecnología, sino en todos los aspectos de su operación.
- Desafíos en la implementación de AI: Muchas organizaciones temen comenzar con AI porque no se sienten preparadas, pero es importante comenzar con lo que se tiene y aprender en el proceso.
- Comparación con grandes tecnológicas: Empresas tradicionales en salud comparan su progreso con gigantes tecnológicos como Google o Amazon, lo que puede generar presión y un sentimiento de atraso.
- Creatividad en el sector salud: Los profesionales de salud son naturalmente creativos al gestionar enfermedades, y la adopción de nuevas tecnologías puede potenciar esta creatividad.
- Importancia de la educación en AI: Es esencial que los equipos que trabajan en transformación digital o AI inviertan tiempo en aprender los conceptos básicos para aplicar la tecnología de manera efectiva.
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