La Paz Hospital reforza su programa de Inteligencia Artificial para monitorear el bienestar de los astronautas

La Paz Hospital reforza su programa de Inteligencia Artificial para monitorear el bienestar de los astronautas

En un esfuerzo por garantizar la seguridad y el bienestar de los astronautas en misiones espaciales, el La Paz Hospital ha decidido reforzar su programa de Inteligencia Artificial. Esta innovadora iniciativa tiene como objetivo desarrollar un sistema de monitoreo avanzado que permita a los médicos y científicos monitorear de cerca la salud y el estado emocional de los astronautas en tiempo real. Gracias a la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y analítica avanzada, el hospital busca identificar patrones y anomalías en la salud de los astronautas, lo que permitirá una intervención temprana en caso de emergencia. Esta tecnología revolucionaria tiene el potencial de revolucionar la medicina espacial y sentar un precedente para futuras misiones espaciales.

La Paz Hospital lidera la vanguardia de la IA en el ámbito médico: monitoreando la salud de los astronautas en el espacio

El Hospital Universitario La Paz de la Comunidad de Madrid mantiene su compromiso con la innovación sanitaria al consolidar su programa de Inteligencia Artificial (IA) para vigilar la salud de astronautas en el espacio. Esta iniciativa, conocida como ALISSE, ha permitido etiquetar más de 50.000 imágenes de los más de 70.000 estudios ecográficos que se realizan en el complejo cada año, lo que contribuirá en futuras misiones de los cosmonautas a la detección de posibles enfermedades.

Se trata de todo un desafío para la obtención de imagen médica de ultrasonido de alta calidad diagnóstica en el que La Paz ha desempeñado un papel diferenciador, así como un reto para abrir camino desde Madrid a las herramientas más avanzadas de inteligencia artificial del futuro, ha señalado la consejera de Sanidad, Fátima Matute, durante la inauguración de la III Jornada Healthtech Observer: La Inteligencia Artificial aplicada al diagnóstico radiológico.

El papel clave de los profesionales de la Sección de Radiología de Urgencias

El papel de los profesionales de la Sección de Radiología de Urgencias de La Paz ha sido clave en el desarrollo de ALISSE, ya que han llevado a cabo la sistematización de estas pruebas para que la IA aprenda y pueda diferenciar las diferentes patologías en una serie de órganos diana, como corazón, ojos, riñón, vejiga, músculo, o sistema venoso profundo.

Por ejemplo, en el caso del estudio de cálculos, renales o en la vesícula biliar, ALISSE puede ayudar al astronauta a colocarse la sonda de manera adecuada con el fin de constatar, en tiempo real, si la imagen tomada por el equipo de ultrasonidos se corresponde con el diagnóstico. Es entonces cuando este recurso tecnológico entra en acción para comparar las instantáneas resultantes con las de referencia preexistentes y analizar así su evolución.

Un futuro con IA para la medicina espacial y terrestre

En un futuro, gracias a la IA, el personal médico podrá asistir desde la Tierra a los profesionales del espacio y evitar así que la enfermedad progrese. Más allá de su uso en el ámbito aeroespacial, este avance podrá facilitar asimismo la realización de las ecografías en los centros de Atención Primaria, facilitando un mejor y más precoz servicio público a los pacientes y agilizar el abordaje de posibles patologías.

La Paz, una amplia trayectoria en IA

Esta tecnología desempeña un papel cada vez más importante en el Hospital público Universitario La Paz como herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas. El complejo cuenta con 34 sistemas de IA en desarrollo o uso por parte de 24 servicios entre ellos Oncología, Cardiología, Neurología, Alergología, Aparato Digestivo, Medicina Interna, Psiquiatría, Enfermedades Infecciosas, Radiología, Urología, Anatomía Patológica, Genética, Oftalmología y Hematología y Hemoterapia.

En ellos ya aplican diferentes metodologías como procesamiento del lenguaje natural, robótica, análisis avanzado de datos, IA generativa o algoritmos de aprendizaje profundo para interpretación de señales y diagnóstico a partir de imagen.