Arlette
04-05-2017, 10:39 PM
La primera tecnología de diagnóstico médico mediante inteligencia artificial, ensayada con 1500 pacientes de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid, acertó en un 91 % de los casos, según los resultados del ensayo presentados hoy en el Congreso Health 2.0.
La tecnología, denominada Med**tor, combina tecnologías de inteligencia artificial, de reconocimiento de lenguaje natural y datos del paciente para detectar síntomas y ofrecer un listado de posibles enfermedades, recomendaciones e incluso conectar en línea con personal médico para recibir consejo adicional.
La plataforma aprende de cada interacción y ha desarrollado una intuición avanzada tras 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países, similar a la de un profesional médico con 40 años de experiencia.
Según sus impulsores, se trata del primer evaluador de salud basado en inteligencia artificial avalado científicamente.
Igual que un médico, Med**tor hace una serie de preguntas sencillas al paciente hasta llegar a un listado de posibles prediagnósticos.
Gracias a sus potentes motores semánticos, Med**tor es capaz de interpretar los síntomas que explica el usuario utilizando lenguaje natural y llevar a cabo un completo cuestionario médico digital.
El cofundador de Med**tor Cristian Pascual afirmó que "las nuevas herramientas de prediagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, aportando enormes beneficios para los equipos los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras".
"Sin embargo, para disfrutar de estos beneficios, tenemos que asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías, por eso estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en inteligencia artificial avalada por la comunidad científica", añadió.
El doctor Joan Cháfer Vilaplana, de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, subrayó la importancia de predecir la necesidad de ingreso hospitalario de los pacientes.
"Nuestro objetivo con Med**tor es predecir la necesidad de ingreso o cirugía durante el primer triaje de acceso al servicio de urgencias, de esta manera, seremos capaces de reducir drásticamente los tiempos de espera hasta el ingreso en planta", auguró Cháfer.
La tecnología, denominada Med**tor, combina tecnologías de inteligencia artificial, de reconocimiento de lenguaje natural y datos del paciente para detectar síntomas y ofrecer un listado de posibles enfermedades, recomendaciones e incluso conectar en línea con personal médico para recibir consejo adicional.
La plataforma aprende de cada interacción y ha desarrollado una intuición avanzada tras 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países, similar a la de un profesional médico con 40 años de experiencia.
Según sus impulsores, se trata del primer evaluador de salud basado en inteligencia artificial avalado científicamente.
Igual que un médico, Med**tor hace una serie de preguntas sencillas al paciente hasta llegar a un listado de posibles prediagnósticos.
Gracias a sus potentes motores semánticos, Med**tor es capaz de interpretar los síntomas que explica el usuario utilizando lenguaje natural y llevar a cabo un completo cuestionario médico digital.
El cofundador de Med**tor Cristian Pascual afirmó que "las nuevas herramientas de prediagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, aportando enormes beneficios para los equipos los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras".
"Sin embargo, para disfrutar de estos beneficios, tenemos que asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías, por eso estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en inteligencia artificial avalada por la comunidad científica", añadió.
El doctor Joan Cháfer Vilaplana, de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, subrayó la importancia de predecir la necesidad de ingreso hospitalario de los pacientes.
"Nuestro objetivo con Med**tor es predecir la necesidad de ingreso o cirugía durante el primer triaje de acceso al servicio de urgencias, de esta manera, seremos capaces de reducir drásticamente los tiempos de espera hasta el ingreso en planta", auguró Cháfer.