El aprendizaje automático puede ayudar a detectar enfermedades y a recurrir a tiempo a una cura para ellas, según varios estudios.
El bienestar es un concepto un tanto amplio. La Organización Mundial de la Salud (OMS) lo define como «un estado de completo bienestar físico, mental y social, y no simplemente la ausencia de enfermedad o dolencia». Así que, ¿podría el machine learning contribuir a tu bienestar?
La salud ocupa un lugar destacado en el bienestar general de una persona por la sencilla razón de que estar libre de enfermedades es el principal requisito previo. En otras palabras, padecer una enfermedad de algún tipo prevalecerá sobre todo lo que haga por su bienestar.
No hay duda de que el machine learning ha establecido su papel en la atención médica. Desde el uso del aprendizaje automático en el campo oncológico, pasando por su uso en el tratamiento de enfermedades raras, hasta la mejora del diagnóstico de Alzheimer, los usos actuales y futuros del aprendizaje automático en el tratamiento de enfermedades son numerosos.
Otro uso importante relacionado con la salud para el machine learning que también tiene que ver con el bienestar es la prevención de episodios agudos y graves en la salud. Un gran ejemplo de esto es AireHealth con su plataforma y dispositivo para el tratamiento de enfermedades pulmonares crónicas. Su plataforma analiza los datos en tiempo real del dispositivo y el análisis del sonido pulmonar del espirómetro conectado, recomendando cambios en el tratamiento u otras acciones destinadas a prevenir episodios agudos que a menudo conducen a visitas a la sala de emergencias.
Predecir el estado de ánimo
Cuando hablamos de estado de ánimo en términos de bienestar, necesitamos hacer una distinción entre el estado de ánimo en el sentido médico (depresión, ansiedad y otros trastornos del estado de ánimo) y el estado de ánimo coloquial (feliz, gruñón, etc.). Ambos «tipos» de estado de ánimo juegan un papel enorme en el bienestar general de un individuo, y ha habido algunos usos muy interesantes del aprendizaje automático para ayudar a las personas con ambos.
Un ejemplo de la aplicación del machine learning a los trastornos del estado de ánimo es el que se refleja en un estudio de 2019 de Corea del Sur, en el que un equipo utilizó el aprendizaje automático para predecir con gran éxito diferentes tipos de episodios en pacientes con trastornos del estado de ánimo (especialmente aquellos que padecen trastornos bipolares, donde la precisión estaba cerca o por encima del 90%).
Dicho estudio utilizó el aprendizaje automático para acelerar el proceso de diagnóstico de los pacientes con trastorno bipolar. La tecnología ayudó a prevenir diagnósticos erróneos como trastorno depresivo y a encontrar el tratamiento adecuado más rápidamente.
