Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.
La ciencia de los datos y la IA transforman los cuidados hospitalarios
Redacción, 11-06-2024.- La apuesta firme por la introducción de la inteligencia artificial (IA) y el desarrollo de la ciencia de los datos, de la mano con las mejoras técnicas, han incrementado las capacidades y posibilidades de los dispositivos en la monitorización hemodinámica.
Así se puso de manifiesto en el III Curso multidisciplinar de monitorización hemodinámica, recientemente celebrado en la Fundación Jiménez Díaz y en el que se destacó que ambas disciplinas están transformando, para bien, la forma en que se cuida a los pacientes en los hospitales, especialmente en áreas críticas como Cardiología, Anestesiología y las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI).
El Dr. Arnoldo Santos, especialista del Servicio de Medicina Intensiva en el hospital madrileño y organizador de la cita formativa, impulsada por el propio centro, la Unidad de Innovación Clínica y Organizativa (UICO) de los Hospitales de Quirónsalud integrados en la red pública madrileña (Sermas) y la empresa de tecnología sanitaria Edwards Lifesciences, resalta que esta jornada buscaba «comprender cómo se integra el progreso tecnológico de la ciencia de datos y la IA en el campo de la monitorización hemodinámica para aportar beneficios clínicos y valor en el manejo de pacientes en diferentes ámbitos».
En cuanto a las grandes ventajas del uso de los datos en el tratamiento de los pacientes, Antonio Herrero, director de Datos y Análisis de Quirónsalud, subraya que «permite una detección temprana de problemas y facilita una intervención rápida, ya que se analizan los datos de las diferentes pruebas o detectan irregularidades en los signos vitales; personalizar el tratamiento según las necesidades individuales de cada paciente, utilizando datos históricos y actuales la IA; y reducir el número de diagnósticos erróneos y tratamientos incorrectos».