Inteligencia artificial e innovación para optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585

Palabras clave:

Tuberculosis, Diagnóstico, Inteligencia Artificial, Invenciones, Salud Urbana, Perú

Resumen

La tuberculosis sigue siendo un tema urgente en la agenda de la salud urbana, especialmente en países de medianos y bajos ingresos. Existe la necesidad de desarrollar e implementar soluciones innovadoras y efectivas en el proceso de diagnóstico de la tuberculosis. En este artículo, se describe la importancia de la inteligencia artificial como una estrategia para enfrentar la tuberculosis, mediante un diagnóstico oportuno. Además de los factores tecnológicos, se enfatiza el rol de los factores sociotécnicos, culturales y organizacionales. Se presenta como caso la herramienta eRx que involucra algoritmos de aprendizaje profundo y, en específico, el uso de redes neuronales convolucionales. eRx es una herramienta prometedora basada en inteligencia artificial para el diagnóstico de tuberculosis que comprende una variedad de técnicas innovadoras que implican el análisis remoto de rayos X para casos sospechosos de tuberculosis. Las innovaciones basadas en herramientas de inteligencia artificial pueden optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis y de otras enfermedades transmisibles.

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Biografía del autor/a

Walter H. Curioso, Universidad Continental, Lima, Perú. Médico cirujano, doctor en Informática Biomédica

Médico Cirujano, Doctor (Ph.D.) en Informática Biomédica por la Universidad de Washington (UW) de los Estados Unidos (USA), y Máster en Salud Publica por la misma universidad. Cuenta con más de 20 años de experiencia profesional en el ámbito público y privado, en temas relacionados a Salud Pública, Gestión del Conocimiento, Ciencia, Tecnología y Gobierno Electrónico. Es consultor internacional en Tecnologías de la Información y Comunicación en Salud, Telemedicina, Telesalud y Salud Publica para instituciones como la Organización Panamericana de la Salud (OPS), la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) - Naciones Unidas, la Asociación de Informática Médica de los EE. UU. (AMIA), los Institutos Nacionales de la Salud de los EE.UU. (NIH) y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Cuenta con experiencia en gestión pública, docencia universitaria a nivel postgrado y ha liderado proyectos nacionales en el campo de la Salud Electrónica, Gestión de la Calidad de la Educación, Ciencia y Tecnología. Ha publicado más de 120 artículos científicos en las principales revistas indizadas y libros a nivel nacional e internacional. Ex Viceministro de Políticas y Evaluación Social del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social. Fue Asesor del Ministro de Salud en el MINSA. Anteriormente se desempeñó como Asesor del Despacho Viceministerial de Salud Pública del Ministerio de Salud (MINSA), y como Director General de la Oficina General de Estadística e Informática del MINSA. Fue Superintendente Adjunto de Regulación y Fiscalización, y Secretario General encargado de la Superintendencia Nacional de Salud - SUSALUD. Ha sido Director de Evaluación y Gestión del Conocimiento del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) de la Presidencia del Consejo de Ministros. Además ha trabajado como Jefe de la Oficina de Promoción a la Investigación de la UPCH. Actualmente se desempeña como Vicerrector de Investigación de la Universidad Continental en Perú. Además es Profesor Asociado Afiliado de la División de Informática Biomédica de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington de los Estados Unidos.

Maria J. Brunette, School of Health and Rehabilitation Sciences, The Ohio State University, Ohio, Estados Unidos. ingeniera industrial, doctora en Ingeniería Industrial y de Sistemas.

Dr. Maria Julia Brunette, born and raised in Perú, has substantial expertise in addressing health disparities among migrant working communities in the Americas where she has continuously explored how to best adapt community-based research methodologies to engage underserved communities in addressing their health and social problems. Dr. Brunette has published numerous articles, secure external funding and conduct research across a broad spectrum of topics, including quality of work life, occupational health disparities, health systems, mobile Health (mHealth), and community engaged research. Drawing on her skills as a scientist, health systems thinker, and advocate, Dr. Brunette is fully engaged and committed to reduce social inequalities by working collaboratively to improve population health in the context of resource-limited settings. She is currently an associate professor in the Department of Public Health at the University of Massachusetts Lowell. Dr. Brunette received her degrees in industrial & systems engineering from the University of Lima, Peru (B.Sc), from the University of Puerto Rico, Mayaguez (M.Sc.) and from the University of Wisconsin Madison (Ph.D.). 

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Publicado

2020-11-13

Cómo citar

1.
Curioso WH, Brunette MJ. Inteligencia artificial e innovación para optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis. Rev Peru Med Exp Salud Publica [nternet]. 13 de noviembre de 2020 [citado 29 de enero de 2023];37(3):554-8. isponible en: https://rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/5585

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