Un evaluador de salud basado en inteligencia artificial diagnosticó con un 91% de precisión

La primera tecnología de diagnóstico médico mediante inteligencia artificial, ensayada con 1.500 pacientes de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid, acertó en un 91 por ciento de los casos, según los resultados del ensayo presentados en el Congreso Health 2.0.
La tecnología 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, según informó la agencia EFE.
La plataforma aprende de cada interacción y desarrolló 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.
Según sus impulsores, se trata del primer evaluador de salud basado en inteligencia artificial avalado científicamente.
Igual que un médico, Mediktor -el nombre de la tecnología- hace una serie de preguntas sencillas al paciente hasta llegar a un listado de posibles prediagnósticos.
Gracias a sus potentes motores semánticos, esta tecnología es capaz de interpretar los síntomas que explica el usuario al utilizar lenguaje natural y llevar a cabo un completo cuestionario médico digital.
«Las nuevas herramientas de prediagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, aportando enormes beneficios para los equipos los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras», indicó Cristian Pascual, cofundador de esta tecnología.
«Sin embargo, para disfrutar de estos beneficios, tenemos que asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías, por eso estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en inteligencia artificial avalada por la comunidad científica», añadió.
Por su parte, Joan Cháfer Vilaplana, médico de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, subrayó la importancia de predecir la necesidad de ingreso hospitalario de los pacientes.