Pandora: IA para identificar pacientes infradiagnosticados a través de indicadores de riesgo.

El 80% de los datos clínicos están en formatos no estructurados, como notas médicas, lo que dificulta su uso en investigación y atención médica​ Kong HJ (2019). Esto no sólo ralentiza los diagnósticos, sino que también aumenta el riesgo de errores y sub-utilización de la información médica disponible.

¿Qué es Pandora?

Pandora es un sistema de inteligencia artificial creado por Arkangel AI. Que por medio de data no estructurada puede encontrar hallazgos significativos que impacten la vida del paciente.

1. Facilita la extracción automática de datos clínicos no estructurados.

2. Implementa puntuaciones de riesgo clínico.

3. Transforma las notas médicas y registros clínicos en información procesable.

4. Mejora las recomendaciones médicas basadas en los datos extraídos

¿Para qué sirve Pandora?

PANDORA permite a los profesionales de la salud: Extraer datos no estructurados de notas médicas y registros clínicos para identificar pacientes con altos indicadores de una enfermedad, por ejemplo, personas con cáncer, EPOC, entre otras.

Resultados clave

• Exactitud: PANDORA alcanzó una exactitud del 100% en la extracción de datos de la base MIMIC y 99% en casos clínicos sintéticos​

• Interacción con la escala PUMA: El sistema logró una precisión del 94% en la clasificación del riesgo de EPOC utilizando la escala PUMA.​

• Sensibilidad: 86% en datos MIMIC y 100% en casos sintéticos​

  ¿Dónde se está usando?

• Identificar pacientes con alto indicadores de enfermedad

• Enfermedades más usadas: Inmunología, Oncología y Enfermedades Raras.

• Mejora en la gestión de riesgos clínicos.

• Automatización de tareas repetitivas en el análisis de datos clínicos.

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AI HEROES PODCAST

3 ESTRATEGIAS PARA CREAR PUENTES ENTRE LA TEORIA DE LA IA Y LA PRÁCTICA CLÍNICA -

OXFORD UNIVERSITY - LUIS FELIPE REYES.

En este episodio de AiHeroes, Laura Velásquez conversa con el Dr. Luis Felipe Reyes sobre cómo la IA y la ciencia traslacional impactan la investigación biomédica y la práctica clínica. El Dr. Reyes comparte su experiencia en EE. UU. y cómo ha aplicado ese conocimiento para resolver problemas clínicos en Colombia, incluyendo el desarrollo de un modelo de IA con Arkangel Ai para predecir complicaciones en pacientes con COVID-19 y los desafíos de implementar IA en las UCI.

En este podcast discutimos

Trayectoria del Dr. Reyes: Formado en Texas, combina investigación básica y práctica para resolver problemas médicos.

Ciencia Translacional: Conecta la investigación con la práctica clínica para mejorar la atención médica.

Modelo de IA para COVID-19: Desarrollaron un modelo que predice complicaciones a través de radiografías de tórax.

IA en la UCI: Integra datos en tiempo real para mejorar la predicción de complicaciones graves.

Impacto rural de la IA: Mejoró el acceso a diagnósticos en zonas rurales durante la pandemia.

Alfabetización médica: Educar a los médicos sobre IA es clave para optimizar su labor.

Desafíos de la IA: Resistencia al cambio y problemas tecnológicos dificultan su adopción.

Futuro de la IA: La IA puede revolucionar la toma de decisiones médicas en UCIs.

Así podemos ayudarte:

Consultoría gratuita: Reserva una consultoría gratuita con Laura Velásquez de 30 minutos.

Curso de introducción a la IA en Salud: Es un curso diseñado para líderes en salud que te enseñan estrategias para implementar IA en tu organización con el fin de reducir gastos, incrementar el impacto y alcance de tu organización. Tenemos 100 puestos disponibles de acceso gratuito.

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¡Saludos!