Accesibilidad, imágenes médicas y la Inteligencia Artificial
E l proyecto AI4AI quiere ampliar el rango de profesionales de la salud que pueden operar dispositivos de imágenes para disminuir la dependencia de expertos altamente especializados. Para ello aplican la Inteligencia Artificial que puede reducir significativamente la presión sobre el personal médico y los costos asociados.
El proyecto AI4AI liderado por un consorcio de Amsterdam es el resultado de un consorcio que quiere integrar la IA en el desarrollo de tecnologías que respalden el uso de dispositivos rentables y/o portátiles como el ultrasonido y la resonancia magnética de campo ultrabajo.
El objetivo es ampliar el rango de profesionales de la salud que pueden operar dispositivos de imágenes (incluidos médicos generales, ecografistas y enfermeras especializadas), disminuyendo así la dependencia de expertos altamente especializados. La aplicación de la Inteligencia Artificial en este contexto va a conseguir reducir significativamente la presión sobre el personal médico y los costos asociados.
La tecnología de IA puede reducir la necesidad de expertos altamente especializados para el funcionamiento de dispositivos médicos y el análisis de imágenes médicas, lo que tiene el potencial de reducir en gran medida la presión sobre el personal y los costos asociados.
Menor lista de espera
La creciente demanda de imágenes médicas significa que la carga de trabajo de los radiólogos y otros especialistas está aumentando enormemente. Esto puede provocar síntomas de agotamiento, lo que a su vez afecta tanto a la sostenibilidad de la atención como a las listas de espera.
De este modo, es posible que los pacientes deban viajar más lejos para recibir la atención necesaria. Con este proyecto se puede acercar las imágenes médicas al entorno de vida de los pacientes y hacerlas más accesibles para los pacientes. Además, es posible que la atención hospitalaria en los países en desarrollo no siempre sea accesible para todos.
Esta tecnología de IA que puede respaldar la creación, interpretación y presentación de informes de estudios de imágenes médicas tiene el potencial de acortar las listas de espera y reducir la carga de trabajo y quizás también mejorar la calidad.
El uso correcto de los diagnósticos fuera del hospital tiene el potencial de evitar que los pacientes sean enviados al centro.
Este proyecto se centra en muchas enfermedades y especialidades, como el análisis de accidentes cerebrovasculares y tumores cerebrales, visualización e interpretación de la perfusión de tejidos de órganos en cirugía.