La IA diagnostica las experiencias adversas de la infancia

La IA diagnostica las experiencias adversas de la infancia

Recientemente se publicó un artículo escrito por Arash Shaban-Nejad, PhD, MPH, profesor asistente, y Nariman Ammar, PhD, becario postdoctoral, ambos en el Centro de Informática Biomédica en el Departamento de Pediatría del Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Tennessee, publicado en el Journal of Medical Internet Research – Medical Informatics.

El documento discutió cómo se utilizó un sistema de inteligencia artificial desarrollado por los investigadores para diagnosticar y tratar a niños y adultos que sufren de experiencias adversas en la Infancia (ACE, por sus siglas en inglés).

Se ha demostrado que las experiencias adversas en la niñez, los eventos y procesos negativos que una persona puede experimentar durante la niñez y la adolescencia están relacionados con un mayor riesgo de una multitud de resultados y condiciones de salud negativos en la edad adulta.

Infancia

Los doctores Shaban-Nejad y Ammar implementaron una plataforma de inteligencia artificial llamada Plataforma semántica para la vigilancia de experiencias adversas en la infancia (SPACES), que ayuda a los médicos y trabajadores de la salud a diagnosticar experiencias adversas en la Infancia en las primeras etapas mediante el uso de datos en tiempo real capturados a través de conversaciones en persona. consultas.

Muchas plataformas de inteligencia artificial no brindan suficiente explicación para interpretar y justificar decisiones, lo que prolonga los procesos de diagnóstico y tratamiento. La plataforma SPACES tiene funciones que pueden mitigar muchas de estas dificultades. Puede detectar variantes de disparidad en la salud del paciente (ubicación geográfica, identidad sexual, nivel socioeconómico, etc.), recomendar planes de intervención a los profesionales de la salud y asignar recursos según sea necesario.

Arash Shaban-Nejad explicó sobre los alcances de la plataforma SPACES:

Las opciones de tratamiento actuales son largas, complejas, costosas y, la mayoría de las veces, un proceso no transparente. Nuestro objetivo no solo es ayudar a los profesionales de la salud a extraer, procesar y analizar la información, sino también informar y empoderar a los pacientes para que participen activamente en su propio proceso de toma de decisiones de atención médica en estrecha cooperación con médicos y profesionales de la salud.

 

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