La neumonía, una infección en los pulmones que causa dificultad para respirar, se diagnostica más comúnmente mediante radiografías de tórax.Por lo general, esas radiografías de tórax las leen los radiólogos, pero la escasez de mano de obra significa que, en el futuro, podría ser más difícil obtener un diagnóstico oportuno.

Además, el diagnóstico temprano y preciso de la neumonía es importante, ya que representa aproximadamente el 15 % de las muertes en niños menores de 5 años, según la Organización Mundial de la Salud.

Ahí es dondeaprendizaje automáticoentra, dijo Sridhar Tayur, Presidente de Investigación Distinguido de Ford y Profesor Universitario de Gestión de Operaciones en la Escuela de Negocios Tepper de la Universidad Carnegie Mellon.

"El aprendizaje automático se utiliza para la predicción, y encuidado de la salud"Queremos predecir si alguien tiene una enfermedad o no", dijo. "Si das suficientes ejemplos de imágenes que muestren neumonía y noneumonía, debido a que hay dos casos, esto se llama clasificación binaria".Tayur y un equipo de investigadores estudiaron una técnica llamada máquina de vectores de soporte para la clasificación mediante computación de inspiración cuántica y luego la compararon con otros métodos.

en un papelapareciendo enFronteras en informática."Hemos demostrado que es bastante competitivo", afirmó.

"Comete menos errores y lleva menos tiempo".

¿Cómo se puede aplicar la computación cuántica a la atención sanitaria?

Tayur fundó Quantum Technologies Group en CMU para comprender y aplicar mejor los métodos de computación cuántica a industrias como la atención médica.

"La gente siempre está buscando formas más eficientes de resolver problemas y métodos y tecnologías novedosos para abordarlos", afirmó.

A mediados del siglo XX, los científicos que lideraron la primera revolución cuántica cambiaron el mundo con innovaciones como el transistor, el láser y el reloj atómico.Si bien el hardware para computar usando qubits aún está en desarrollo, los simuladores son capaces de abordar problemas de tamaño realista con algoritmos especialmente diseñados, razón por la cual este enfoque se conoce como computación de inspiración cuántica.

"Suponiendo que se vayan a desarrollar dispositivos qubit de mayor tamaño y con menores errores, podemos simularlos en una computadora normal ahora mismo", dijo Tayur.

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la atención médica al adoptar la IA?

Sin embargo, estas tecnologías todavía están a la vanguardia de las consideraciones cuando se trata de la aplicación de la inteligencia artificial en la atención médica.

Para lograrlo, la industria tiene cuatro desafíos por delante, tal como Tayurdescrito en la investigacióncon Tinglong Dai de Johns Hopkins Carey Business School: aceptación de los médicos, aceptación del paciente, inversión de los proveedores y apoyo de los pagadores.

Para lograr estos objetivos, cualquier IA aplicada a los sistemas de atención médica debe considerar cómo la integrarán los médicos en sus prácticas y luego revisar cómo los pacientes perciben el papel de la IA en la prestación de atención médica.

"Escribimos ese artículo en 2022, pero las cosas no han cambiado mucho. No se trata solo de construir una mejor trampa para ratones, sino de lograr que la gente use esa trampa para ratones", dijo, haciendo referencia a una idea comercial de larga data de la que proviene el éxito.simplemente diseñando el mejor producto.

Primero, como ejemplo, Tayur explicó quemás de 500 dispositivos médicos de IAhan sido aprobados por la FDA, pero la adopción amplia de estas tecnologías apenas está comenzando, en parte debido al estado de la industria del cuidado de la salud y dónde se encuentran los incentivos financieros.

"Tener un buen producto es necesario, pero no suficiente", afirmó."Aún es necesario determinar cómo la gente va a utilizarlo y quién va a pagar por ello".

En segundo lugar, una consideración importante en la atención sanitaria es la responsabilidad.Cuando se trata de dispositivos, una empresa podría alentar a los médicos a adoptarlos, pero ¿qué sucede si el dispositivo da un diagnóstico incorrecto o un médico interpreta incorrectamente los datos del dispositivo?

"En el periódico, básicamente hablamos del hecho de que hay que descubrir elcaso de negocio", tanto riesgo como recompensa, junto con capacitación e inversiones iniciales para adoptar la tecnología", dijo.

En la aplicación de elementos de la inteligencia artificial y la computación cuántica a la atención médica, Tayur dijo que si bien se han logrado al menos algunos avances, todavía queda un largo camino por recorrer.

"Muchas veces lo que sucede es que gran parte de la IA en la atención médica proviene de científicos y médicos investigadores", dijo."Lo que necesitan es una persona de negocios que esté menos enamorada de la ratonera y más sensible al viaje del paciente y la viabilidad comercial".

Más información:Sai Sakunthala Guddanti et al, Detección de neumonía mediante clasificación binaria: enfoques clásico, cuántico e híbrido para máquina de vectores de soporte (SVM),Fronteras en informática(2024).DOI: 10.3389/fcomp.2023.1286657