La presidenta de la Asociación Española de Amiloidosis (AMILO), María del Carmen Nadal, ha pedido una mayor visibilización de la amiloidosis ante el «desconocimiento» que existe en la Atención Primaria, lo que retrasa el diagnóstico y el inicio del tratamiento de la enfermedad.

«Como asociación, una de nuestras prioridades es visibilizar la enfermedad incidiendo en la mejora de su diagnóstico. Todavía existe mucho desconocimiento especialmente en atención primaria, lo cual retrasa el diagnóstico de la amiloidosis, y con ello el inicio de un adecuado tratamiento», ha afirmado Nadal de cara al Día Mundial de la Amiloidosis.

En ese sentido, ha lamentado que el retraso del diagnóstico tiene un impacto tanto en la calidad de vida de los pacientes, como en las opciones de tratamiento e incluso de pronóstico, algo en lo que también influye el desconocimiento sobre la amiloidosis «dependiendo del código postal», según un comunicado de AMILO.

Es por ello por lo que ha instado al Ministerio de Sanidad y a las farmacéuticas la agilización de las negociaciones respecto a los tratamientos específicos, todo ello para garantizar que los pacientes «puedan acceder cuanto antes a todas aquellas opciones terapéuticas innovadoras que ya están utilizándose en otros países de Europa».

En concreto, ha pedido que se garantice el acceso al fármaco daratumumab, el único con «indicación específica» para esta enfermedad, pues cuenta con la aprobación de la Agencia Europea del Medicamento (EMA) y de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), y que aún no está al alcance de los pacientes a pesar de ser aprobado en España «hace dos años».

La amiloidosis, un conjunto «muy heterogéneo y complejo» de enfermedades en los que una proteína precursora se acumula en tejidos, pudiendo ocasionar una insuficiencia orgánica, tiene en España una de las mayores incidencias del mundo tras la detección anual de doce nuevos casos por cada millón de habitantes.

A pesar del incremento de casos, esta enfermedad «sigue siendo desconocida» por los sanitarios y la sociedad, razón por la que AMILO ha impulsado la celebración de una jornada en la que se analizarán las estrategias terapéuticas actuales de la amiloidosis y los avances en su abordaje, se tratarán cuestiones relacionadas con los retos sanitarios de la enfermedad, se examinarán los nuevos avances alcanzados en ensayos clínicos, y se estudiará el rol activo que tienen los pacientes y la innovación de la Inteligencia Artificial (IA) en las investigaciones.

25 octubre 2024|Fuente: Europa Press |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

En un bullicioso puesto de exhibición, un robot humanoide llamó la atención de Tran Quynh Mai, una estudiante vietnamita que cursa una licenciatura en medicina tradicional china (MTC) en China.

El robot, exhibido en la actual Feria Internacional de Comercio de Servicios de China en Beijing, utilizó tres «dedos» mecánicos para detectar y recopilar señales de pulso de la muñeca de una persona, simulando efectivamente la técnica de examen de MTC conocida como diagnóstico de pulso.

Al mismo tiempo, la actividad del pulso se mostraba en una pantalla, funcionando de manera similar a la electrocardiografía.

Asombrada por la integración de la tecnología con la medicina tradicional china, una práctica que ha existido durante milenios, Tran, de 20 años, y sus compañeros de clase internacionales de la Universidad de Medicina China de Beijing se unieron con entusiasmo a otros visitantes para interactuar con el robot.

El robot, acoplado con un dispositivo de diagnóstico facial en forma de caja con una cámara, representa el último avance del Centro de Investigación Experimental de la Academia de Ciencias Médicas Chinas de China (CACMS, siglas en inglés). Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar las prácticas de MTC a través de la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías de vanguardia.

Estos dispositivos están diseñados para realizar los cuatro métodos de diagnóstico fundamentales de la MTC: inspección, auscultación y olfato, indagación y palpación.

Liu Jia, investigador asociado de la CACMS, explicó que el equipo compara los datos recopilados, como el pulso, la tez y el recubrimiento de la lengua, con los de individuos sanos de la misma edad y sexo.

Esta comparación permite la formulación de informes que detallan las condiciones físicas específicas y los planes de tratamiento dentro del marco de la MTC. Todo el proceso de diagnóstico dura unos diez minutos, y los informes están disponibles en los teléfonos móviles de los pacientes.

Liu comentó que hay voces que desafían a la MTC, particularmente en lo que respecta a su dependencia de los sentimientos y experiencias subjetivas de los médicos.

«Con los instrumentos impulsados por IA, el diagnóstico y el tratamiento se vuelven más estandarizados», puntualizó Liu, y agregó que la CACMS está colaborando con empresas para producir en masa estos dispositivos.

Tran describió la tecnología como similar a tener un «practicante experimentado de MTC» disponible. «Para aquellos que aprenden MTC fuera de China, este equipo será invaluable», afirmó Tran, quien dejó sus estudios de MTC en Vietnam para buscar una capacitación más profesional en China.

Narmada Dissanayalce, de Sri Lanka, que se encuentra en Beijing para asistir a un seminario sobre gestión de la salud pública, se hizo eco de los sentimientos de Tran. Con un doctorado en Ayurveda, un sistema de medicina tradicional de la India, Dissanayalce ha desarrollado un gran interés en la MTC y ha estudiado acupuntura en Sri Lanka.

Dissanayalce notó que aunque la MTC es popular en su país, los diagnósticos de pulso y facial son menos comunes en comparación con la acupuntura y la terapia de masaje de meridianos.

«Hay pocos profesionales con experiencia en MTC en Sri Lanka capacitados en diagnósticos faciales y del pulso, y creo que estos productos de alta tecnología pueden ayudar en esta área, asistiendo a expandir el alcance de esa medicina», sostuvo.

Además de los dispositivos de IA para el diagnóstico facial y del pulso, los equipos de investigación y las empresas de MTC también mostraron robots dedicados a la acupuntura y el masaje de meridianos en la feria de este año, impresionando tanto a los visitantes nacionales como a los internacionales.

Lin Zhijian, profesor de la Universidad de Medicina China de Beijing, expresó su confianza en que la tecnología moderna impulsará el desarrollo de la MTC como industria y mejorará su intercambio internacional a través de servicios mejorados.

«Como práctica y cultura ancestral, la MTC siempre ha abrazado la inclusión y la innovación; de lo contrario, no habría sobrevivido hasta el día de hoy, y mucho menos habría ganado atractivo en tierras extranjeras», declaró Lin.

Un documento clave adoptado por el Partido Comunista de China en julio enfatizó la importancia de mejorar los mecanismos para preservar e innovar la MTC. Yu Yanhong, directora de la Administración Nacional de MTC, se comprometió a perfeccionar la promoción de la innovación científica y tecnológica en ese campo.

Dajing TCM, una empresa de tecnología de la información médica con sede en Nanjing, capital de la provincia de Jiangsu, en el este de China, mostró sus dispositivos de diagnóstico por pulso con IA en la exposición.

El director de ventas de Dajing TCM, Zhang Yu, subrayó que sus productos se destacan en términos de portabilidad y rentabilidad. Con un peso aproximado de un kilo, cada dispositivo tiene un precio de alrededor de 30 000 yuanes (aproximadamente 4 200 dólares).

Zhang señaló que sus principales clientes incluyen centros de salud y bienestar, clínicas comunitarias y hogares.

«Estamos colaborando con nuestros homólogos extranjeros para explorar mercados en el exterior. El potencial de los productos de tecnología de MTC se expandirá a medida que la MTC gane popularidad en otros países», expresó Zhang.

16 septiembre 2024|Fuente: Xinhua |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Las redes neuronales artificiales (RNA) se pueden entrenar para detectar enfermedades pulmonares en bebés prematuros analizando sus patrones de respiración mientras duermen, según una investigación presentada en el Congreso de la Sociedad Respiratoria Europea (ERS) en Viena, Austria. El estudio fue presentado por Edgar Delgado-Eckert, profesor adjunto del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Basilea y líder del grupo de investigación del Hospital Infantil Universitario de Suiza.

La displasia broncopulmonar (DBP) es un problema respiratorio que puede afectar a los bebés prematuros. Cuando los pulmones de un recién nacido no están desarrollados al nacer, a menudo necesitan el apoyo de un respirador o terapia de oxígeno, un tratamiento que puede estirar e inflamar sus pulmones, lo que provoca DBP. Pero identificar la displasia broncopulmonar es difícil. Las pruebas de función pulmonar suelen requerir que un adulto sople cuando se lo piden (algo que los bebés no pueden hacer), por lo que las técnicas actuales requieren un equipo sofisticado para medir las características de ventilación pulmonar de un bebé. Como resultado, la displasia broncopulmonar es una de las pocas enfermedades que se diagnostica típicamente por la presencia de una de sus principales causas, la prematuridad y la asistencia respiratoria.

Por su parte, los ANN son modelos matemáticos que se utilizan para la clasificación y la predicción. Para realizar predicciones precisas, una ANN debe entrenarse primero con una gran cantidad de datos, lo que presenta un problema cuando se trata de BPD.

El profesor Delgado-Eckert explica al respecto: «Hasta hace poco, esta necesidad de grandes cantidades de datos ha obstaculizado los esfuerzos para crear modelos precisos de enfermedades pulmonares en bebés, porque es muy difícil evaluar su función pulmonar. Pero existe una alternativa: podemos medir la respiración del bebé mientras duerme. Para ello, solo se necesita una mascarilla suave con un sensor que pueda medir el flujo y el volumen de aire que entra y sale de la nariz del bebé. Este equipo es barato y está disponible en cualquier centro clínico. Estas mediciones de varias respiraciones consecutivas (lo que llamamos respiración de marea) pueden generar grandes cantidades de datos de flujo secuencial de buena calidad. Queríamos intentar usar estos datos para entrenar una red neuronal artificial para detectar la DBP.

El equipo del profesor Delgado-Eckert estudió a un grupo de 139 bebés nacidos a término y 190 prematuros a los que se les había evaluado si padecían displasia broncopulmonar, y registró su respiración durante diez minutos mientras dormían. Para cada bebé, se utilizaron 100 respiraciones regulares consecutivas, cuidadosamente inspeccionadas para excluir suspiros u otros artefactos, para entrenar, validar y probar un tipo de ANN llamado modelo de memoria a corto y largo plazo (LSTM), que es particularmente eficaz para clasificar datos secuenciales como la respiración corriente.

El equipo utilizó el 60 % de los datos para enseñar a la red a reconocer el TLP, el 20 % para validar el modelo (para garantizar que no estuviera demasiado fijado en los datos de entrenamiento) y luego alimentó el 20 % restante de los datos al modelo, sin verlo, para ver si podía identificar correctamente a los bebés con TLP. El modelo LSTM pudo clasificar una serie de valores de flujo en el conjunto de datos de prueba no vistos como uno que pertenecía a un paciente al que se le había diagnosticado TLP o no con un 96 % de precisión.

El profesor Delgado-Eckert argumenta: «Nuestra investigación ofrece, por primera vez, una forma integral de analizar la respiración de los bebés y nos permite detectar qué bebés tienen DBP a partir del primer mes de edad corregida (la edad que tendrían si hubieran nacido en la fecha prevista) utilizando la RNA para identificar anomalías en sus patrones respiratorios. Nuestra prueba no invasiva es menos estresante para el bebé y sus padres, significa que pueden acceder al tratamiento más rápidamente y también puede ser relevante para su pronóstico a largo plazo»

El equipo ahora espera investigar si el modelo también podría usarse para evaluar a bebés apenas unas semanas después del nacimiento, para analizar la función pulmonar y predecir síntomas en niños mayores, en edad escolar, y para evaluar otras afecciones, como el asma.

10 septiembre 2024|Fuente: Europa Press |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Investigadores valencianos proponen un modelo de IA resiliente para el ámbito sanitario, capaz de responder a situaciones inesperadas, como pandemias, o sesgos en la información, lo que ayudaría a priorizar las llamadas en un centro de emergencias sanitarias y beneficiaría la toma de decisiones clínicas basadas en datos de millones de personas.

Los investigadores del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València idean una nueva generación de inteligencia artificial en salud resiliente a los cambios y situaciones no controladas del mundo real, que incluso pueda predecir situaciones de forma «más eficaz y robusta», todo ello en un trabajo publicado por el Journal of Medical Internet Research, una de las revistas más importantes del sector de medicina digital a nivel internacional.

Su modelo permitiría, por ejemplo, ayudar a priorizar las llamadas en un centro de atención de emergencias sanitarias, en una nueva generación de IA que destacará «por su adaptabilidad y confianza» ante situaciones de incertidumbre, cambios o sesgos en la información, «las habituales en los contextos de uso real de la IA en salud, más allá de los entornos de laboratorio donde es diseñada», ha señalado el investigador Carlos Sáez.

Esto plantea «desafíos importantes para el desarrollo de la IA sanitaria, su uso clínico rutinario y sus marcos regulatorios”, destaca el investigador del Instituto ITACA y profesor del Departamento de Física Aplicada de la UPV.

El nuevo paradigma propuesto por el equipo del BDSLab del ITACA-UPV cubre las cuatro fases clave de la inteligencia artificial: entrenamiento (cuando la IA aprende de los datos); predicción (cuando es aplicada a nuevos casos que no ha observado previamente); entorno de producción (el mantenimiento una vez puesta en uso rutinario), y la regulación (las leyes y normas que regulan la seguridad y confianza), detallan desde la UPV.

«Este nuevo enfoque de IA puede adaptarse de forma resiliente a cambios en el contexto de uso, ya sean técnicos, como los debidos a cambios en los sistemas de información involucrados; o de contexto sociosanitario, pudiendo adaptarse de forma rápida y eficaz ante situaciones inesperadas como pandemias», explica Sáez.

Además, «el aseguramiento de la confianza de los usuarios en la IA y de los derechos fundamentales de las personas es un aspecto clave en este modelo», asegura el investigador de la UPV.

Según Carlos Sáez, esta inteligencia artificial tendría un impacto directo en la mejora de la confianza y seguridad de los sistemas IA en salud y beneficiaría a la toma de decisiones clínicas basada en datos en millones de personas en Europa.

«Los modelos IA se mantendrían actualizados, evitando la obsolescencia, y se adaptarían rápidamente a los cambios reduciendo costes y riesgos», destaca el investigador, que añade que esto, unido al apoyo interactivo a la toma de decisiones con control de riesgos médicos y de derechos fundamentales soportado por técnicas de inteligencia artificial robusta y ética, «optimiza el enlace y confianza entre humano e IA».

Este nuevo paradigma de IA permitiría, por ejemplo, ayudar a priorizar de una manera más óptima y confiable los incidentes en un centro de atención de emergencias sanitarias optimizando en tiempo real las preguntas realizadas durante las llamadas.

«En casos de alta incertidumbre, el sistema propondría al operador solicitar la información adicional más determinante al llamante para mejorar la confiabilidad de la respuesta», señala el investigador.

Así, si se recibe una llamada informando de una mujer de 20 años que presenta aparente dificultad respiratoria, sin reportar ninguna enfermedad respiratoria crónica conocida, el sistema solicitaría información de forma autónoma acerca del uso de medicamentos, como anticonceptivos orales, o recientes ataques de ansiedad, «y si no hay datos nuevos, clasificaría el caso como de alto riesgo para evitar posibles sesgos», explica Carlos Sáez.

El trabajo se enmarca en el proyecto ‘Modelling the Kinematics of Information towards Change-Resilient Medical Artificial Intelligence (KINEMAI)’, financiado por la Agencia Estatal de Investigación-Proyectos de Generación de Conocimiento 2022, y parte de sus resultados se estudiarán en una nueva asignatura del nuevo Máster en Ingeniería Biomédica.

27 agosto 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

China promoverá la integración de tecnologías digitales en el desarrollo de la medicina tradicional china (TCM, siglas en inglés) durante los próximos tres a cinco años, según informaron los reguladores estatales.

Tecnologías como macrodatos e inteligencia artificial pueden facilitar el intercambio de los datos de la TCM y ayudar a construir una «TCM digital e inteligente», afirmó la Administración Nacional de Medicina Tradicional China (NATCM, siglas en inglés).

La NATCM y la Administración Nacional de Datos publicaron recientemente una directriz que anima a las instituciones médicas basadas en la TCM a digitalizar sus servicios, desarrollar sistemas digitales de historiales médicos y construir farmacias inteligentes de TCM.

En la directriz se pide a las instituciones que compartan registros digitales y reconozcan los resultados de pruebas de sus pares.

También se esbozaban disposiciones para que la digitalización facilite la formación de talentos en la TCM, el desarrollo innovador y la comunicación cultural.

Además, el documento promete que se dará apoyo para crear bases de datos de libros antiguos, reliquias culturales y conocimientos relacionados con la TCM.

15 agosto 2024|Fuente: Xinhua |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Alumnos del Instituto de Física y Tecnología de Moscú utilizaron inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos con la documentación, incluida la expedición de partes de baja a pacientes, informó hoy la agencia Sputnik.

Al reconocer la voz del médico en tiempo real, el asistente de IA MeMo: Meeting Moments no solo genera el registro de la consulta, sino que también hace el trámite médico, incluida la historia clínica, las derivaciones y las recetas, precisó la nota.

Además, la inteligencia artificial podrá convertir voz en texto en tiempo real y generar dictámenes, llenando los formularios correspondientes. Según las previsiones, el uso de la IA «aumentará en 20 % el número de pacientes atendidos durante la jornada».

Los autores del proyecto, que cuentan con un subsidio público de 1,2 millones de rublos, sostienen que la automatización no entraña el riesgo de violación del secreto médico. En lo que queda de agosto, ellos planean finalizar la localización de su aplicación y someterla a una prueba piloto en una clínica privada de Moscú.

13 agosto 2024|Fuente: Prensa Latina |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia