Agregar inteligencia a dispositivos médicos y aplicaciones
GE Healthcare es una empresa a la vanguardia del cambio. En los últimos años, la compañía ha adoptado el aprendizaje automático como un impulsor de mejores resultados para los pacientes, con aplicaciones que van desde plataformas de minería de datos que recurren a registros de pacientes para analizar la calidad de la atención hasta algoritmos que predicen posibles complicaciones posteriores al alta.
Como parte de su inversión en aprendizaje automático, la compañía de tecnología de la salud se asoció con médicos de la Universidad de California en San Francisco para crear una biblioteca de algoritmos de aprendizaje profundo centrados en mejorar las tecnologías tradicionales de imagen de rayos X como ecografías y tomografías computarizadas. Al incorporar una variedad de conjuntos de datos (datos informados por el paciente, datos de sensores y muchas otras fuentes) en el proceso de escaneo, los algoritmos podrán reconocer la diferencia entre los resultados normales y anormales. Según una encuesta reciente, el 82 por ciento de los responsables de la toma de decisiones en materia de salud dice que el uso de datos ya está mejorando la atención de los pacientes, mientras que el 63 por ciento reporta menores tasas de reingreso.
“Cuanta más inteligencia podemos poner en dispositivos y aplicaciones médicas, más podemos aumentar la calidad”, dice Keith Bigelow, gerente general de análisis en GE Healthcare. "Mejorará el acceso, mejorará la eficiencia y reducirá los costos al mismo tiempo".
"Cuanta más inteligencia podamos poner en dispositivos y aplicaciones médicas, más podremos aumentar la calidad. Mejorará el acceso, mejorará la eficiencia y reducirá los costos al mismo tiempo".
Keith Bigelow
Gerente General de Analytics
GE Healthcare
"Cuanta más inteligencia podamos poner en dispositivos y aplicaciones médicas, más podremos aumentar la calidad. Mejorará el acceso, mejorará la eficiencia y reducirá los costos al mismo tiempo".
Keith Bigelow
Gerente General de Analytics
GE Healthcare
El objetivo de la innovación es permitir que los médicos traten a los pacientes con mayor rapidez, no solo al reducir costos sino también al mejorar los resultados. Sin embargo, detrás de esto está la asociación de GE Healthcare con Amazon Web Services (AWS), que brinda la capacidad de implementar soluciones de aprendizaje automático a escala a través de la plataforma de machine learning de Amazon SageMaker.
"Queremos utilizar la plataforma de AWS para escalar a tantos algoritmos como podamos", dice Bigelow. "Hay un cierto dicho que me encanta:" La gravedad no es solo una buena idea, es la ley". Y así, cuanto más podamos aprovechar Amazon, a través de la gravedad, para poder centrarnos en un uso del machine learning que pueda salvar vidas, mejor".