En Lowcountry se están llevando a cabo dos iniciativas destinadas a mejorar los resultados de salud.

Los asistentes al North Charleston Coliseum podrán aprender de RCP de forma práctica en un quiosco automatizado.

El nuevo entrenador, el primero de la zona, es una colaboración entre la Asociación Americana del Corazón y la empresa de software Blackbaud. El dispositivo, con pantalla táctil, lleva acoplado un maniquí. Tras un breve entrenamiento, se administra una prueba de 30 segundos. El quiosco informa al participante sobre la colocación de las manos, así como sobre la profundidad y el ritmo de las compresiones.

Según la Asociación Americana del Corazón, aproximadamente 16% de las paros cardíacos se producen en un entorno público, y la RCP práctica puede duplicar o triplicar las posibilidades de supervivencia si se realiza de inmediato. El objetivo es formar al mayor número posible de personas, incluso a través de quioscos como éste.

«¿Por qué no dedicar unos minutos? afirma Maggie Driscoll, directora de Personas y Cultura de Blackbaud. «Piense en ese impacto. Realmente puedes estar en posición de salvar a un familiar, a un colega o a cualquier individuo».

Investigadores del MUSC estudian la IA en medicina
La tecnología de IA no es nueva, pero los investigadores médicos afirman que se han producido avances similares en las tecnologías de aprendizaje automático que están estudiando. La Universidad Médica de Carolina del Sur cuenta con un «Centro de IA» en colaboración con la Universidad de Clemson.

El Dr. Ramsey Wehbe, profesor adjunto de Medicina de MUSC, estudia la inteligencia artificial.

«Esta tecnología no está pensada para sustituir al médico ni al equipo médico. Simplemente está pensada para darles herramientas que les ayuden a cuidarte mejor».

Los investigadores la ven como una posible forma de descargar a los médicos de algunas de las tareas más mundanas para evitar que su médico pueda dedicarle más tiempo a usted, el paciente.

Aunque la tecnología ha crecido exponencialmente, hay algunos obstáculos que superar. En primer lugar, la infraestructura para probar algoritmos en un entorno clínico es limitada. Los investigadores del MUSC tienen que crear la infraestructura necesaria para las pruebas.

Además, según Wehbe, los investigadores están estudiando la posibilidad de que los algoritmos de reconocimiento de patrones no funcionen bien con datos nuevos. Como cualquier tecnología nueva, requiere la debida diligencia científica antes de llegar a la cabecera del paciente.

«Dentro de 10 años, esto no se llamará ‘inteligencia artificial en medicina'», afirma Wehbe. «Será simplemente ‘medicina'».