7 de julio de 2020 - Parul Saini, equipo de Webmedy
La llegada del aprendizaje automático (ML) y sus habilidades asociadas han creado numerosas posibilidades para la intervención inteligente que, si se aprovecha perfectamente, puede ayudar significativamente en el tratamiento de enfermedades raras. ¿Quieres saber cómo? sigue leyendo.
La falta de conocimiento científico y de información de calidad sobre la enfermedad a menudo se traduce en un retraso en el diagnóstico. Debido a la amplia diversidad de trastornos y síntomas relativamente comunes que pueden ocultar enfermedades raras subyacentes, el diagnóstico inicial erróneo es común. Además, los síntomas difieren no solo de una enfermedad a otra, sino también de un paciente a otro que padece la misma enfermedad.
Leer el tipo correcto de datos, obtener información procesable y combinarlos en un plan operativo sostenible impulsado por las personas es la única forma en que las organizaciones de ciencias de la vida pueden desmitificar las enfermedades raras. Un mejor conocimiento de los viajes de los pacientes procederá a comprimir (y fortalecer) los diagnósticos de enfermedades. Las empresas de ciencias de la vida deben operar en estrecha colaboración con las partes interesadas en el cuidado de la salud para involucrar a los pacientes en sus ciclos de diagnóstico. Con los datos adecuados y la tecnología asistida, los pacientes y los médicos pueden actuar juntos para crear mejores oportunidades de tratamiento y mejorar la vida de los pacientes. El comienzo de Machine Learning y su mar infinito de oportunidades informáticas han inspirado a las empresas de ciencias de la vida a adoptar la cuarta revolución industrial. Con esto, la trifecta de datos, tecnología y personas promete reducir los muros de atención médica más grandes, como lo ha hecho en el pasado.
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