Un grupo científico del Centro de Investigación y Estudios Avanzados (Cinvestav), Unidad Tamaulipas, ha desarrollado una plataforma tecnológica que permite crear sistemas de datos médicos, producidos por instituciones de salud y transformados en información útil para la toma de decisiones durante los procesos de diagnóstico , pronóstico o intervención médica.

La innovación, liderada por José Luis González Compeán y Miguel Morales Sandoval, consiste en un conjunto de sistemas que analizan los datos generados por todos los establecimientos de salud del país a través de algoritmos de inteligencia artificial, para que los médicos tengan más información y mejores decisiones de salud para sus pacientes. .

REGISTROS DE PROCESO

La plataforma Muyal Ilal, cuyos avances han sido publicados en las revistas “IEEE” y “Springer”, permite a las instituciones de salud que ya cuentan con datos médicos en una historia clínica electrónica procesarlos con algoritmos de inteligencia artificial para obtener información y brindar un diagnóstico o pronóstico en diversas enfermedades.

Es una tecnología basada en la analogía de una célula madre sobre la que se pueden modificar algunas propiedades, luego se clona y a partir de la modificación se pueden crear subplataformas como MuyalNez dedicadas a la creación de sistemas de ciencia de datos no estructurados (no no tener un formato estandarizado y ordenado) relacionados con la imagenología: tomografías computarizadas, radiografías, mamografías, electrocardiogramas, espirometrías y cualquier contenido médico que incluya señales e imágenes.

MuyalNez se usa como bloques “Lego” para hacer ensamblajes dependiendo de bases de datos o sistemas de preprocesamiento; El sistema guía al usuario a través del proceso de diseño hasta que obtiene una herramienta que puede usar inteligencia artificial para hacer un diagnóstico o pronóstico.

La matriz Muyal-Ilal también procesa datos generados en la interacción médico-paciente; Esta es información estadística e histórica como muertes, ingresos hospitalarios, altas médicas, conteo de enfermedades, etc. Esta parte se llama MuyalZamná y se alimenta de documentos de hospitales o profesionales de la salud.

A los datos estructurados se les aplican diversos algoritmos de análisis en un formato estandarizado y ordenado y se proporciona la información con una metodología paso a paso orientada al diseño; El sistema no ve ningún programa o configuración, solo campos con una función para generar información en forma de mapas, gráficos y tablas.

La plataforma no requiere ningún conocimiento especial por parte del usuario para obtener una matriz y sacar conclusiones; con un conjunto de datos (verificado por el sistema para el cumplimiento) y fusionado con otros, se convierte en información que responde preguntas.

El principal desafío del proyecto fue mover el software de un punto a otro con un rendimiento óptimo; Es decir, este elemento puede funcionar bien en un sistema operativo, pero no en un sistema operativo similar. Por tanto, la dependencia entre hardware y software se ha resuelto creando una arquitectura propia basada en el concepto de microservicios autosimilares en contenedores virtuales.

Esto significa empaquetar todo el software necesario para resolver una tarea junto con las herramientas operativas en un contenedor virtual; Se coloca el sistema operativo, variables y bibliotecas, si es un algoritmo de clasificación de inteligencia artificial ya probado, se tienen en cuenta todas sus características operativas, luego se crea otra caja de microservicios como vehículo de transporte a una plataforma receptora similar.

Se desarrolló una arquitectura propietaria para crear plataformas completas, ya que al combinar herramientas es posible generar nuevos sistemas, es decir, tomaron un contenedor de inteligencia artificial, lo conectaron a un contenedor de almacenamiento y luego lo agregaron a un contenedor de visualización para obtener otro. sistema; Este proceso permite infinitas composiciones y utiliza todos los datos disponibles.

(DESGLOSE 85 PALABRAS)

Cuerpo

Personal medico

México supera los 305,000

En 2021, la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo reportó que el total de trabajadores médicos en México era de 305,418, y de cien, 67 son médicos generales y 33 son especialistas. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) estima que en este país hay 2,4 médicos por cada 100.000 habitantes, un promedio superior al de los países de América Latina y el Caribe, aunque inferior al de sus miembros. En México, 165 universidades y escuelas enseñan medicina.