En situaciones de emergencia es esencial actuar con agilidad. Y cuando se trata de decisiones médicas, eso puede marcar la diferencia entre salvar una vida o la pérdida de un paciente. Hay protocolos de actuación ya establecidos que ayudan a los profesionales a seguir los procedimientos adecuados. Pero estos no siempre son suficientes.
Existen variables que no siempre están contempladas. Por eso se creó Corti. Es un asistente digital que utiliza la inteligencia artificial (IA) para mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Los servicios de emergencia de Copenhague ya lo utilizan en casos de ataques al corazón desde 2016.
La empresa danesa que lo ha desarrollado defiende el uso de esta tecnología como una herramienta que permite a los seres humanos ser más eficaces en su trabajo. “Imaginamos un futuro en el que todos los profesionales médicos puedan diagnosticar mejor a los pacientes, reducir la incertidumbre y eliminar los errores fatales”.
Una ayuda para eliminar errores
Cuando una persona hace una llamada a un servicio de emergencias, el operador que la recibe al otro lado de la línea debe tomar la decisión sobre cómo actuar. Con Corti, el operador cuenta con el apoyo de un asistente digital que también escucha la conversación. Este se encarga de buscar señales importantes, tanto en la comunicación verbal como en la no verbal. Lo que incluye aspectos como el tono de voz y los patrones de respiración. Con todo ello realiza un análisis predictivo.
Todos los datos proporcionados durante la llamada de emergencia son analizados automáticamente. El objetivo es encontrar el modo de actuación más adecuado. Para ello compara los datos que está recibiendo con los que el sistema tiene almacenados. Una información que procede de millones de llamadas de emergencia que ya ha analizado. Así se asegura que la calidad de sus decisiones sea lo más alta posible.
A medida que aumenta la comprensión de Corti, este asistente digital tratará de predecir cómo de crítica es la situación del paciente. Algo que hace basándose en la descripción de los síntomas. Junto con las señales recogidas de la voz y el audio de la llamada recibida. Hay que tener en cuenta que el operador está actuando en tiempo real y recibe las sugerencias en forma de alertas y recomendaciones.
The Fast Company recoge un caso en el que una mujer llamó al sistema de emergencias de Copenhague explicando que su marido se había caído del tejado de su casa. Pedía una ambulancia para que le asistieran. Corti, a través del sonido de la llamada, avisó al operador de que el paciente había sufrido un ataque al corazón. Detectó que el ruido que hacía el accidentado al respirar se correspondía con esta patología. Por eso se había caído del tejado. Lo más urgente, por tanto, sería mandar asistencia para esa situación, y no para una caída.
Diagnóstico correcto en el 95% de los casos
Corti está diseñado utilizando varias ramas de la inteligencia artificial: reconocimiento del lenguaje, big data y machine learning. Es decir, a través de la recopilación y el análisis de datos, y con un aprendizaje continuado, este asistente digital es capaz de interpretar entre la persona que llama avisando de una emergencia y el operador que la atiende. Hay que tener en cuenta que se trata de llamadas que se producen en una situación difícil.
“Las conversaciones son ruidosas, implícitas y difíciles de entender, pero contienen una mina de oro de información. Hemos desarrollado un sistema que escucha directamente el sonido y extrae las características más importantes. Cuanto mejor sea su nivel de precisión, mejor serán nuestros marcos de predicción y razonamiento”.
A esto se añade una variable más. Los modelos que construye Corti han de ser en tiempo real. De ahí que el uso del mayor número de referencias posibles sea esencial. Además, apuestan por el aprendizaje continuado del sistema: “Creamos predicciones increíblemente rápidas y precisas combinando varios modelos de machine learning”.
Según los primeros datos recopilados por los desarrollares de este asistente digital, los operadores son capaces de detectar, a través de una llamada, que una persona ha sufrido un ataque al corazón en el 73% de los casos. Los que utilizaron Corti lo hicieron en un 95% de las situaciones. Mejoraron, por tanto, la asistencia y la capacidad de respuestas de los profesionales médicos.
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En situaciones de emergencia es esencial actuar con agilidad. Y cuando se trata de decisiones médicas, eso puede marcar la diferencia entre salvar una vida o la pérdida de un paciente. Hay protocolos de actuación ya establecidos que ayudan a los profesionales a seguir los procedimientos adecuados. Pero estos no siempre son suficientes.
Existen variables que no siempre están contempladas. Por eso se creó Corti. Es un asistente digital que utiliza la inteligencia artificial (IA) para mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Los servicios de emergencia de Copenhague ya lo utilizan en casos de ataques al corazón desde 2016.
La empresa danesa que lo ha desarrollado defiende el uso de esta tecnología como una herramienta que permite a los seres humanos ser más eficaces en su trabajo. “Imaginamos un futuro en el que todos los profesionales médicos puedan diagnosticar mejor a los pacientes, reducir la incertidumbre y eliminar los errores fatales”.
Una ayuda para eliminar errores
Cuando una persona hace una llamada a un servicio de emergencias, el operador que la recibe al otro lado de la línea debe tomar la decisión sobre cómo actuar. Con Corti, el operador cuenta con el apoyo de un asistente digital que también escucha la conversación. Este se encarga de buscar señales importantes, tanto en la comunicación verbal como en la no verbal. Lo que incluye aspectos como el tono de voz y los patrones de respiración. Con todo ello realiza un análisis predictivo.
Todos los datos proporcionados durante la llamada de emergencia son analizados automáticamente. El objetivo es encontrar el modo de actuación más adecuado. Para ello compara los datos que está recibiendo con los que el sistema tiene almacenados. Una información que procede de millones de llamadas de emergencia que ya ha analizado. Así se asegura que la calidad de sus decisiones sea lo más alta posible.
A medida que aumenta la comprensión de Corti, este asistente digital tratará de predecir cómo de crítica es la situación del paciente. Algo que hace basándose en la descripción de los síntomas. Junto con las señales recogidas de la voz y el audio de la llamada recibida. Hay que tener en cuenta que el operador está actuando en tiempo real y recibe las sugerencias en forma de alertas y recomendaciones.
The Fast Company recoge un caso en el que una mujer llamó al sistema de emergencias de Copenhague explicando que su marido se había caído del tejado de su casa. Pedía una ambulancia para que le asistieran. Corti, a través del sonido de la llamada, avisó al operador de que el paciente había sufrido un ataque al corazón. Detectó que el ruido que hacía el accidentado al respirar se correspondía con esta patología. Por eso se había caído del tejado. Lo más urgente, por tanto, sería mandar asistencia para esa situación, y no para una caída.
Diagnóstico correcto en el 95% de los casos
Corti está diseñado utilizando varias ramas de la inteligencia artificial: reconocimiento del lenguaje, big data y machine learning. Es decir, a través de la recopilación y el análisis de datos, y con un aprendizaje continuado, este asistente digital es capaz de interpretar entre la persona que llama avisando de una emergencia y el operador que la atiende. Hay que tener en cuenta que se trata de llamadas que se producen en una situación difícil.
“Las conversaciones son ruidosas, implícitas y difíciles de entender, pero contienen una mina de oro de información. Hemos desarrollado un sistema que escucha directamente el sonido y extrae las características más importantes. Cuanto mejor sea su nivel de precisión, mejor serán nuestros marcos de predicción y razonamiento”.
A esto se añade una variable más. Los modelos que construye Corti han de ser en tiempo real. De ahí que el uso del mayor número de referencias posibles sea esencial. Además, apuestan por el aprendizaje continuado del sistema: “Creamos predicciones increíblemente rápidas y precisas combinando varios modelos de machine learning”.
Según los primeros datos recopilados por los desarrollares de este asistente digital, los operadores son capaces de detectar, a través de una llamada, que una persona ha sufrido un ataque al corazón en el 73% de los casos. Los que utilizaron Corti lo hicieron en un 95% de las situaciones. Mejoraron, por tanto, la asistencia y la capacidad de respuestas de los profesionales médicos.
Imágenes | iStock
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