Dichas estaciones ya están establecidas desde hace tres años en Israel, donde la empresa Diagnostics Robotics desarrolló un sistema informático basado en Inteligencia Artificial destinado a ahorrar costos en el sistema médico. El sistema incluye un motor de recomendaciones personalizado para pacientes basados en un cuadro clínico amplio donde se analizan los datos que proporcionan los usuarios.
“Se deben identificar drogas con alto potencial que pueden ser personalizadas para el paciente, pues se hace una combinación de las mismas. Con ellas se pueden dar al paciente atención y al mismo tiempo equilibrar factores como la presión arterial”, comentó Radinsky. Quien asegura que este proceso les lleva de 6 a 9 meses para estabilizar a un paciente, por eso es necesario tener un registro del mismo para ver “cuáles son las drogas que le convienen y así prevenir enfermedades”.
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De acuerdo con la especialista, la acumulación de datos predice eventos futuros y esa información, en la industria médica donde hay millones de datos, que en el futuro sugieren tratamientos personalizados para múltiples pacientes con ayuda de drogas potenciales.
Radinsky cree que contar con predicciones y tecnología disminuirá las visitas al doctor de un paciente, y con ello se puede reformular la atención que tienen los especialistas en salud.
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“Hoy en día los doctores atienden a cinco mil pacientes y no pueden saber con exactitud qué le pasa a cada uno. Esto ayuda a los doctores a hacer mejor las cosas, tener mejores respuestas y hacer mejores estudios, no es algo de lo que se deba tener miedo debe de existir una combinación entre máquina y humano”, destacó Radinsky en entrevista.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) destaca que en México se vive una situación preocupante, pues nuestro sistema de salud tiene muchas áreas de oportunidades, debido a que no existe una cobertura médica que apoye a todos los habitantes del país. Pues de cada 1,000 habitantes que hay en el país, sólo hay 2.4 médicos.
Por tal motivo, Radinsky explica que predecir posibles escenarios de la medicina no solo se trata de salvar a la gente sino de construir un sistema de información pues “no hay muchos doctores para cubrir a toda la población”.
