XM68 Técnica y Tecnología 68

no puede distinguir visualmente entre tejido sano y enfermo en el cerebro expuesto, sino que debe confiar en la ayuda de las imágenes de RMN. El uso de VSI coloca las imágenes relevantes justo delante de los ojos del cirujano. “Esto puedemarcar una diferencia crucial en la carga de trabajo en el quirófano, incluyendo un importante ahorro de tiempo”, observa Pelzl. Optimización de la medicación “En promedio, un médico atiende a un paciente durante 15 minu- tos, una vez cada trimestre”, dice Ralph Steidl, CEO de Portabiles Healthcare Technologies GmbH, establecida en Medical Valley Erlangen-Nuremberg en 2016. Los cofundadores de esta joven empresa son el profesor Björn Eskofier, titular de la Cátedra de Aprendizaje Automático y Análisis de Datos de la Universidad de Erlangen-Nuremberg, y el profesor Jochen Klucken, neurólogo y experto en la enfermedad de Parkinson del Hospital Universitario de Erlangen y director médico del Centro de Aplicaciones de Salud Digital de Medical Valley. La compañía está desarrollando un sis- tema para analizar la forma de caminar de los pacientes, el Mobile GaitLab, que está diseñado para proporcionar una medida objetiva de la eficacia del tratamiento para los pacientes con trastornos de movilidad, en particular el Síndrome de Parkinson. Steidl señala que estos pacientes experimentan grandes fluctuaciones en su capa- cidad de movimiento: “Por lo tanto, los médicos no saben en qué estado se encuentran los pacientes cuando son examinados. Un aná- lisis ‘normal’ de su marcha, sin IA, le da al médico el beneficio de una imagen objetiva y completa de la condición motora del paciente”. La medición en sí utiliza sensores de movimiento integrados en un par de zapatos. El hecho de que los pacientes puedan llevar estos zapatos todo el día, mientras realizan sus actividades normales, les da a los médicos asistentes la oportunidad de estar completa- mente al día con la movilidad de sus pacientes. “Eso significa que pueden adaptar sus tratamientos a las necesidades individuales de los pacientes a tiempo”. La intención ahora es dar más apoyo a esta innovación utilizando la IA. Esto ofrece una gran oportunidad para establecer la causalidad: “Aunque la Inteligencia Artificial no siem- pre permite establecer una conexión clara entre causa y efecto, ya se puede utilizar para investigar las conexiones entre los síntomas y la enfermedad”, comenta Steidl. “De esta manera puede alimentar el desarrollo de algoritmos matemáticos ‘tradicionales’ que facilitarán la comprensión de los resultados”. Ya es posible calcular parámetros de marcha muy precisos utili- zando algoritmos de aprendizaje profundo. Pero IA puede hacer aún más: “Mediante el uso de la inteligencia artificial queremos basar- nos en el patrón de marcha del paciente para predecir el curso de El término ‘IA’ y la metodología subyacente están inseparablemente ligados a Big data, ya que grandes volúmenes de datos son esenciales para la creación y formación de sistemas de IA. INTELIGENCIA ARTIFICIAL 33