TECNOLOGÍA

El Servicio Madrileño de Salud, pionero en aplicar Inteligencia Artificial Generativa

Redacción | Lunes 18 de septiembre de 2023

El Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) será pionero en España y en el mundo en la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) Generativa para el diagnóstico clínico de enfermedades raras.

A través de un acuerdo de colaboración que ha sido rubricado hoy por Comunidad de Madrid, a través de la Consejería de Digitalización, Microsoft y su partner, Fundación 29, se pondrá en marcha a finales de septiembre, un proyecto piloto por el que los facultativos de Atención Primaria de la Comunidad de Madrid dispondrán de una aplicación dentro de su plataforma informática, basada en IA Generativa.

Los pacientes con enfermedades raras suelen necesitar unos cinco años y visitar a una media de siete especialistas para tener un diagnóstico correcto. Aun así, más de la mitad de estos pacientes, se queda sin diagnosticar u obtienen un diagnóstico erróneo. Esto puede producir que reciban un tratamiento incorrecto que podría ser perjudicial e incluso, agravar su enfermedad. Con el apoyo de la aplicación de IA Generativa, DxGPT, de Fundación 29 y Microsoft, los profesionales médicos pueden ver reducido este tiempo a minutos y contar con una herramienta de soporte al proceso de diagnóstico de primer nivel. La aplicación web no sustituye al médico, sino que potencia sus capacidades y le ayuda a realizar su trabajo en menos tiempo.

Miguel López Valverde, consejero de Digitalización de la Comunidad de Madrid, comenta: “La Inteligencia Artificial utilizada con todos los estándares de responsabilidad y seguridad, está ofreciendo grandes avances para la Sanidad madrileña. Acciones como esta constatan las ventajas que las nuevas tecnologías están suponiendo para la detección precoz de enfermedades, y este valor es aún mayor en el caso de aquellas que son consideradas como raras”.

"En Fundación 29 estamos entusiasmados con este innovador proyecto pionero en el uso de Inteligencia Artificial generativa para mejorar el diagnóstico de enfermedades raras. La tecnología tiene un gran potencial para apoyar el trabajo de los profesionales sanitarios, reduciendo los tiempos diagnósticos y mejorando la precisión, especialmente en casos complejos. Este piloto sentará las bases para explorar nuevas aplicaciones de la IA que mejoren la atención al paciente. Agradecemos la visión de futuro y el apoyo de la Consejería de Digitalización para llevar adelante esta iniciativa que situará a la Comunidad de Madrid en la vanguardia de la transformación digital de la sanidad", comenta Julián Isla, director de Fundación 29

“La Inteligencia Artificial está generando oportunidades sin precedentes para organizaciones de todos los tamaños e industrias. El sector sanitario es uno en el que su aplicación puede traer mayores beneficios. Estamos encantados de colaborar con entidades como la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid y la Fundación 29 para hacer que los profesionales médicos del Servicio Madrileño de Salud, pueda dar un mejor servicio a los pacientes”, comenta Alberto Granados, presidente de Microsoft España.

IA con todos los estándares de responsabilidad y seguridad, y siempre bajo supervisión médica

La aplicación, que funciona como un asistente conversacional, se basa en el modelo masivo de lenguaje de Inteligencia Artificial (IA) desarrollado por OpenAI sobre Azure OpenAI Service de Microsoft, que facilita un mejor aprovechamiento de la capacidad de los modelos de IA más avanzados (entre otros, los modelos GPT-4 y GPT-3.5 de OpenAI) combinados con los servicios corporativos de Azure y la infraestructura optimizada para IA de Microsoft.

El proceso comienza con una pequeña descripción clínica del paciente que el médico tiene que introducir. DxGPT, a partir de esta entrada y usando GPT-4, sugerirá una serie de posibles patologías. Una vez generada la lista de enfermedades, ésta se puede completar con más información para afinar el resultado, como una recopilación de datos e historia clínica o resultados de la realización de pruebas de laboratorio. Esto ayudará a los médicos a tomar una decisión más informada y a derivar a los pacientes a los especialistas adecuados para agilizar su tratamiento.

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