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Zocdoc te ayuda a encontrar un médico basándose en tus síntomas

Ya sea que te mudaste de ciudad o cambiaste de cobertura de seguro médico, no es fácil encontrar un nuevo doctor. Y si necesitas un especialista pero no estás seguro de qué es exactamente lo que deberías escribir en la barra de búsqueda, el proceso podría ser aun más frustrante. Pero ahora existe una mejor manera.

El motor de búsqueda llamado Zocdoc presentó una actualización, y a partir de esta semana aprovecha Inteligencia Artificial y el aprendizaje de la máquina para ayudarte a encontrar aún más fácilmente el tipo de doctor o especialista que se adapte exactamente a tus síntomas o necesidades.

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La nueva característica de Zocdoc se llama “Patient Powered Search”, una experiencia de búsqueda más intuitiva que tiene como objetivo reducir la brecha entre la industria de la atención de la salud y los pacientes que no manejan el léxico médico. En términos más sencillos, es una barra de búsqueda impulsada por Inteligencia Artificial que interpreta lo que quieres decir, aunque no lo escribas bien, y te ayuda a encontrar exactamente el especialista que necesitas.

Por ejemplo, si te lastimaste el brazo puedes simplemente escribir “brazo lastimado”, y Zocdoc recomendará doctores ortopédicos locales. Si te duele el estómago, solo escribe “estómago” y te mostrarán gastroenterólogos. Y si escribes “trastorno de estrés post-electoral” posiblemente te presentarán una lista de psicólogos. La búsqueda también corrige los errores comunes al escribir palabras y términos médicos que no son de uso regular o difíciles de deletrear, una característica que está siendo muy bien recibida.

“Patient Powered Search” está llenando una necesidad creciente. Según el Centro de Control y Prevención de Enfermedades, 9 de cada 10 estadounidenses luchan por entender la información de salud que está llena de jerga médica. “Los pacientes están en desventaja, por lo que es difícil descifrar qué tipo de cita necesitan o qué especialista deben ver para tratar un síntoma o condición específica”, dijo un portavoz de Zocdoc. “Esta desconexión entre el lenguaje médico y el lenguaje propio de los pacientes puede frustrar, intimidar o incluso disuadir a los pacientes en sus búsquedas de servicio médico”, afirmó.

El secreto es un algoritmo de aprendizaje de máquina derivado de la literatura médica en línea, los millones de usuarios de Zocdoc, y las más de cincuenta especialidades y mil procedimientos diferentes que forman la base de datos de servicios de esta aplicación.

“La función de búsqueda de Zocdoc ya funcionaba para millones de personas, pero sabíamos que necesitábamos evolucionar nuestra experiencia de búsqueda a una más dinámica, intuitiva y orientada alrededor del paciente”, dijo el portavoz. “La búsqueda alimentada por la interacción con el paciente es una base importante para el futuro”.

Patient Powered Search ya está disponible en el sitio de Zocdoc y en su aplicación para smartphones.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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