Dos nuevos estudios del Departamento de Biomedicina Computacional de Cedars-Sinai están demostrando cómo el uso de la inteligencia artificial y el análisis de grandes bases de datos (big data) pueden mejorar la atención médica y la investigación. Ambos trabajos fueron publicados en la revista científica Patterns.
Identificación de medicamentos que afectan el azúcar en la sangre
En el primer estudio, los investigadores de Cedars-Sinai analizaron los historiales médicos electrónicos de casi 100,000 hospitalizaciones. Gracias a técnicas avanzadas, lograron identificar medicamentos que, de manera inesperada, estaban relacionados con el aumento o la disminución del nivel de azúcar en la sangre de los pacientes hospitalizados.
El Dr. Jesse G. Meyer, profesor asistente en Cedars-Sinai, explicó que estos hallazgos ayudarán a los médicos a prever y manejar los cambios en el azúcar en la sangre causados por medicamentos, mejorando la seguridad de los pacientes.
Un método seguro para combinar datos de múltiples hospitales
En el segundo estudio, los investigadores crearon un método seguro para combinar datos de pacientes de varios hospitales sin comprometer la privacidad. En lugar de compartir información individual de los pacientes, los hospitales ahora pueden enviar resúmenes estadísticos. Esto permite que los investigadores analicen los datos en un lugar central, reduciendo el riesgo de exponer información delicada.
Según el Dr. Ruowang Li, profesor asistente en Cedars-Sinai, este método abre la puerta a estudios más grandes y diversos que protegen mejor la privacidad y, al mismo tiempo, permiten desarrollar tratamientos más efectivos.
El futuro de la medicina basado en datos
El Dr. Jason Moore, director del departamento, destacó que ambos estudios reflejan la visión de Cedars-Sinai de usar la inteligencia artificial y el big data para mejorar la atención al paciente y la investigación. La meta es que la medicina esté cada vez más impulsada por datos, lo que permitirá cerrar brechas en los resultados de salud y crear vidas más sanas.
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