En el marco del evento Salud 4.0 realizado en Costa Rica, Vinicio Vargas, de Ainnova Tech, habló sobre el uso de la inteligencia artificial en los diagnósticos.
No cabe duda que los datos son un pilar para todas las industrias y el sector salud no queda exento. En la última década se vio cómo médicos pueden operar por medio de robots, realizar implantes impresos con tecnología 3D y utilizar big data y realidad virtual, entre otros avances.
Durante el evento Salud 4.0 realizado por IT NOW en Costa Rica, uno de los temas tratados fue el uso de la inteligencia artificial (IA) para la detección de enfermedades.
A cargo de la conferencia estuvo Vinicio Vargas, cofundador y CEO de Ainnova Tech, quien dijo que la administración de los datos es un imán en la innovación en el sector. "Quien aproveche los datos nos va a catapultar o frenar en la nueva ruta de la salud", afirmó.
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Vargas añadió que, en Estados Unidos, aproximadamente el 90% de los gastos sanitarios se destinan al tratamiento de enfermedades. Además, 90% de todos los hospitales estadounidenses en el 2025 realizarán diagnósticos con nuevas tecnologías digitales de enfermedades crónicas, como cáncer y diabetes. De las bondades del aprovechamiento de la tecnología en el sector destacó:
Mayor volumen de startups.
Mayor innovación y desarrollo local.
Enlace academia – empresa sólido.
Mayor atracción de inversiones y capital de riesgo.
"Si hablamos de las prioridades y de la IA aplicadas a la detección de enfermedades, se encuentran las diversas causas de muerte, cáncer y padecimientos cardiovasculares y degenerativos, para especificar un mejor método de abordaje con el paciente", dijo el expositor.
¿Dónde aplicamos la IA en el diagnóstico? El especialista explicó que el tratamiento se extiende en el sector farmacéutico, las citas, el seguimiento, los dispositivos de salud personal, la telemedicina y otras herramientas que acompañan al paciente.
En la actualidad, Ainnova Tech creó la solución VisionAI, una plataforma basada en inteligencia artificial para detectar retinopatía diabética.