--- title: La salud inteligente, el gran desafío técnico-sanitario de la próxima década description: la inteligencia artificial aplicada a la salud puede llevarnos a un próximo futuro en el que la tecnología logre avances decisivos image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Stock%20images/Close%20up%20of%20scientist%20hand%20holding%20tube%20with%20leaf.jpeg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # La salud inteligente, el gran desafío técnico-sanitario de la próxima década Publicado el 10/12/19 10:04 Cada vez conocemos más casos de aplicación de la **tecnología de inteligencia artificial** al campo médico. Y **el tratamiento de cáncer es uno de los que más está aprovechando su potencial para lograr importantes avances.** [Oxford Cancer Biomarkers](https://oxfordbio.com/) es un buen ejemplo de ello. ![Close up of scientist hand holding tube with leaf](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Close%20up%20of%20scientist%20hand%20holding%20tube%20with%20leaf.jpeg?width=600&name=Close%20up%20of%20scientist%20hand%20holding%20tube%20with%20leaf.jpeg) Esta compañía, creada hace apenas 7 años para descubrir y desarrollar biomarcadores para cada paciente concreto, está empleando esta tecnología para brindar a los oncólogos la mayor información posible sobre las condiciones del paciente y, de este modo, avanzar en un tratamiento más personalizado, rápido y seguro. El consumo de tabaco y alcohol, la dieta poco saludable y la falta de actividad física son factores clave de riesgo de cáncer, y emprender cambios en el estilo de vida puede prevenir o mitigar la aparición de la enfermedad. Además,  cuanto antes se diagnostique la enfermedad, mejores serán los resultados a la hora de identificar la predisposición genética del paciente, o los primeros síntomas de la misma, de la forma más rápida y menos invasiva posible. En concreto, OCB ha centrado su atención a la toxicidad de la quimioterapia, un proceso de tratamiento común para pacientes con cáncer, tras su cirugía, que garantiza la destrucción de todas las células cancerosas. Sin embargo, entre el 20 y el 30% de los pacientes con cáncer experimentan efectos secundarios graves, cuando se tratan con el fármaco de quimioterapia más utilizado. Además, aproximadamente el 1% de ellos tiene un alto riesgo de toxicidad, potencialmente mortal, por este medicamento. Para paliar este efecto, los especialistas de este centro médico han comenzado a examinar muestras de tejido, que combinan con los biomarcadores de cada paciente, para identificar el riesgo de recaída y poder adelantarse a ello. **Hablamos de un nuevo avance hacia la medicina personalizada y el tratamiento temprano del cáncer**, recordemos, la segunda causa de mortalidad en todo el mundo. Y la [inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/infraestructura/como-explotar-al-maximo-las-capacidades-dela-inteligencia-artificial) en este campo está favoreciendo grandes mejoras en su prevención y tratamiento, porque acelera mucho la comparativa entre muestras de tejidos del paciente. Antes, un patólogo tenía que analizar cada muestra con un microscopio, lo que significaba que solo podía evaluar a unos diez pacientes por día. Y ahora, con la tecnología Power for AI de IBM, pueden aumentar drásticamente la escala y velocidad de análisis e identificar nuevos biomarcadores de diagnóstico en microambientes tumorales, con el potencial de mejorar el diagnóstico temprano y su tratamiento. Los resultados han sido espectaculares y prueban el potencial de una tecnología que abre nuevos campos de actuación muy rápidamente y resuelve las limitaciones de soluciones anteriores. En el entorno sanitario, sus aplicaciones son innumerables y están comenzando a cosechar resultados. Por ejemplo, está sirviendo para reducir listas de espera, interpretar exámenes de rayos X con la fiabilidad de un médico o detectar anticipadamente enfermedades, como la retinopatía diabética, principal causa de ceguera prevenible. Incluso, es posible determinar la edad, sexo y riesgo cardiovascular, a partir de imágenes de retina, algo que ningún oftalmólogo podría igualar. También comienzan a utilizarse algoritmos para leer radiografías de tórax en otra aplicación reciente. Puede ser cierto, eso sí, que previamente a su aplicación es necesario reunir grandes cantidades de datos sanitarios privados, y potencialmente sensibles, necesarios para entrenar a estos algoritmos. Luego, los tecnólogos y los científicos de datos deben desarrollar algoritmos validados por investigadores clínicos y aprobados por reguladores médicos. Y, finalmente, debe haber una implementación escalable de herramientas digitales y el uso de infraestructura convencional para acelerar su acceso y llegar a más centros de salud. Pero lo cierto es que la inteligencia artificial aplicada a la salud puede llevarnos a un próximo futuro en el que la tecnología logre avances decisivos para hacer frente a enfermedades muy graves para toda la población. 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