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Mediktor presenta la primera tecnología de pre- diagnóstico médico mediante inteligencia artificial, con más de un 91% de acierto


Nota de Mediktor, el 4 Mayo 2017 | Leído 165 veces

• Los estudios clínicos, pioneros en el sector, han sido llevados a cabo en las unidades de urgencias de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid, en una base de datos conjunta de más de 1.500 pacientes
• Mediktor combina tecnologías de inteligencia artificial, de reconocimiento de lenguaje natural y datos del paciente para detectar síntomas y ofrecer un listado de posibles enfermedades, recomendaciones e incluso conectar online con personal médico para recibir consejo adicional
• La plataforma aprende de cada interacción, habiendo desarrollado una intuición avanzada tras 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países, similar a la de un profesional médico con 40 años de experiencia



Mediktor presenta la primera tecnología de pre- diagnóstico médico mediante inteligencia artificial, con más de un 91% de acierto
Mediktor, el primer evaluador de salud basado en inteligencia artificial avalado científicamente, ha presentado hoy los resultados de sus primeros ensayos clínicos, llevados a cabo en el Hospital Clínic de Barcelona y el Hospital Clínico San Carlos de Madrid. La presentación ha tenido lugar en el marco del Congreso Health 2.0 de Barcelona. Entre los datos del informe, basados en interacciones con más de 1.500 pacientes, destaca que la herramienta presenta un nivel de acierto del 91,3%.

Gracias a las tecnologías de inteligencia artificial y de reconocimiento de lenguaje natural, las herramientas de pre-diagnóstico son capaces de identificar en tiempo real los síntomas de los pacientes. Al igual que un médico, Mediktor realiza una serie de preguntas sencillas hasta llegar a un listado de posibles pre-diagnósticos. La tecnología ofrece, además, recomendaciones de próximos pasos según las necesidades médicas de cada paciente. Asimismo, Mediktor aprende de cada interacción, mejorando sus pre-diagnósticos: la herramienta ya ha llevado a cabo más de 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países, desarrollando una intuición que alcanza la de un médico con más de 40 años de experiencia. En resumen, la tecnología Mediktor se basa en tres pilares:
• Inteligencia artificial
• Reconocimiento del lenguaje natural: no precisa que el paciente use lenguaje médico para realizar la consulta
• Machine Learning: aprende de cada interacción con los pacientes, mejorando su intuición caso a caso

De esta manera, es posible reducir drásticamente los costes de acceso a la sanidad y agilizar la toma de decisiones, tanto para el personal sanitario y el paciente como para las compañías aseguradoras, optimizando la eficiencia y la gestión de información del proceso.

Reducir la barrera de entrada y asegurar la robustez clínica, objetivos de la herramienta

La tecnología, disponible en el mercado, hace posible facilitar el acceso al sistema sanitario a los pacientes. Gracias a sus potentes motores semánticos, Mediktor es capaz de interpretar los síntomas que explica el usuario utilizando lenguaje natural y llevar a cabo un completo cuestionario médico digital. Asimismo, durante los ensayos clínicos realizados en Madrid y Barcelona, el 98,2% de los usuarios afirmó que Mediktor es sencillo de utilizar.

En el ensayo clínico de Barcelona han participado los investigadores Dr. Juan Carlos García-Valdecasas, Jefe de Cirugía General y Digestiva del Hospital Clínic de Barcelona y Catedrático de Cirugía de la Universidad de Barcelona; Dr. Miquel Sánchez, Director del Servicio de Urgencias; y la Dra. Elvira Moreno, especialista en Medicina Intensiva.

Cristian Pascual, Co-fundador de Mediktor, ha afirmado que “las nuevas herramientas de pre-diagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, trayendo enormes beneficios para los equipos los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras”. Y ha finalizado: “no obstante, para disfrutar de estos beneficios, debemos asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías. En este sentido, estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en inteligencia artificial avalada por la comunidad científica”.

El Dr. Joan Cháfer Vilaplana, de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, ha subrayado la importancia de predecir la necesidad de ingreso hospitalario de los pacientes: “Nuestro objetivo con Mediktor es predecir la necesidad de ingreso o cirugía durante el primer triage de acceso al servicio de urgencias; de esta forma, seremos capaces de reducir drásticamente los tiempos de espera hasta el ingreso en planta”.




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