salud · 15 sept · 12 medios · 4 con postura calificada · 1 país · actualizado hace 6 h
China prueba una clínica oftalmológica gestionada por inteligencia artificial
Investigadores de la Universidad de Tsinghua desarrollaron AI-TEC, una clínica que incorpora agentes de inteligencia artificial en la atención oftalmológica. El sistema coordina la recogida de datos, las pruebas, el apoyo al diagnóstico y el seguimiento de pacientes.
Qué pasóEl proyecto AI-TEC, desarrollado por la Universidad de Tsinghua, integra agentes de inteligencia artificial en el circuito de atención oftalmológica.El Periódico +7
Por qué importaEl proyecto reorganiza la consulta desde el inicio para enlazar síntomas, triaje, pruebas, información clínica y apoyo profesional en un mismo flujo.Superdeporte +3
Los númerosEl proyecto mejoró significativamente su capacidad para detectar enfermedades oculares tras incorporar 1.426 imágenes de alta calidad al sistema.El Periódico +7
Qué sigueEl proyecto extiende la asistencia tras la consulta mediante un agente que mantiene el contacto, aporta educación sanitaria y coordina el seguimiento.Diario Córdoba +3
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China puso a prueba AI-TEC, una clínica oftalmológica donde agentes de inteligencia artificial participan en gran parte de la atención sanitaria. El sistema fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Tsinghua e integra la inteligencia artificial en escáneres oculares y seguimiento posterior. A diferencia de una consulta convencional, el proyecto diseñó el proceso asistencial para incorporar distintos agentes de inteligencia artificial desde el inicio. El modelo fue descrito en un estudio publicado en la revista Nature Medicine. Antes de la consulta, un agente organiza los síntomas y antecedentes comunicados por cada paciente. Otro sistema realiza el triaje y ayuda a decidir qué pruebas pueden ser necesarias durante la atención. Durante la consulta, un agente integra información oftalmológica de distintas fuentes para apoyar el diagnóstico y las decisiones médicas. Posteriormente, un agente dedicado al paciente mantiene la comunicación, ofrece educación sanitaria y organiza el seguimiento. La información generada en cada etapa alimenta las siguientes para conectar pacientes, datos clínicos, equipos de diagnóstico y profesionales sanitarios. En las primeras fases, el sistema mostró un rendimiento bajo al identificar enfermedades mediante imágenes oculares, incluidos glaucoma y degeneración macular asociada a la edad. Tras incorporar 1.426 imágenes de alta calidad, los investigadores observaron una mejora significativa en el rendimiento del sistema.