Philips y Mass General Brigham colaboran para mejorar la atención al paciente con información en tiempo real impulsada por IA

Royal Philips (Ámsterdam, Países Bajos) y Mass General Brigham (Cambridge, MA, EUA) han formado una alianza estratégica para desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial (IA) e infraestructura de datos avanzadas. Esta colaboración está diseñada para integrar y procesar datos de atención médica en vivo de una amplia variedad de fuentes, con el objetivo de mejorar la atención al paciente.

En el panorama actual de la atención médica, los proveedores a menudo dependen de una combinación de fuentes de datos desconectadas, que incluyen registros médicos electrónicos (EMR) estáticos, notas clínicas y alarmas de dispositivos aislados. La iniciativa conjunta entre Philips y Mass General Brigham busca abordar esta problemática mediante la transmisión de datos precisos, confiables y detallados desde diversos dispositivos médicos y otras fuentes. Esto permitirá crear un ecosistema escalable y unificado para la obtención de datos e información en tiempo casi real. Al aprovechar las plataformas de software de Philips, la colaboración pretende permitir que los médicos capturen, analicen y actúen sobre los datos a medida que estén disponibles, mejorando así potencialmente la eficiencia y la eficacia de la atención al paciente.

El esfuerzo conjunto utilizará la tecnología de Philips para combinar la transmisión activa de datos desde dispositivos médicos junto a la cama del paciente, como ventiladores y monitores, con otros datos clínicos a largo plazo, como resultados de laboratorio e información de EMR, a fin de desarrollar un entorno de datos integral y procesable. La plataforma de información de dispositivos médicos Philips Capsule integrará datos de diversos dispositivos, mientras que Philips Clinical Insights Manager facilitará el análisis retrospectivo y Philips Capsule Surveillance empleará un procesamiento algorítmico continuo para generar alertas inteligentes para uso clínico en vivo.

Para esta colaboración, Mass General Brigham aporta la experiencia de su equipo de ingeniería biomédica, subespecialistas clínicos, equipos digitales y su unidad de negocio interna de IA, Mass General Brigham AI, trabajando junto con los equipos de investigación y de negocios de Philips. Juntos, tienen como objetivo mejorar la integración de datos, ofrecer información significativa sobre los datos y desarrollar nuevos algoritmos capaces de identificar patrones de cohortes de pacientes y generar alertas inteligentes para intervenciones clínicas oportunas. Estas alertas proporcionarán a los médicos información útil durante momentos críticos, lo que ayudará a mejorar los resultados de los pacientes. El programa de investigación inicial dentro de esta colaboración se centrará en pacientes que se someten a monitorización cardíaca continua en tiempo real. Mediante el análisis de estos datos, la investigación busca mejorar la detección temprana de eventos cardíacos y otros problemas de salud críticos, lo que podría salvar vidas y acelerar el tratamiento.

“Esta colaboración entre Philips y Mass General Brigham representa un avance significativo en la integración de análisis de datos avanzados en la práctica clínica”, afirmó Betsabeh Madani Hermann, directora global de investigación de Philips. “Al desarrollar análisis de datos predictivos y algoritmos de inteligencia artificial, herramientas clave para mejorar la atención al paciente, estamos empoderando a los médicos y apoyando una mejor atención para más personas”.

"Esta emocionante colaboración marca un paso clave en la innovación en el ámbito de la atención médica, aprovechando todo el potencial de la IA y los datos de los dispositivos médicos para mejorar la seguridad del paciente, la eficiencia operativa y la ergonomía del personal clínico, al tiempo que se abren nuevas posibilidades de descubrimiento", añadió el Dr. Tom McCoy, director médico de Ingeniería Biomédica del Hospital General de Massachusetts. "Al movilizar datos de dispositivos médicos que antes estaban aislados en un tejido de datos integrado de alta velocidad, alta resiliencia y en tiempo real, podremos ofrecer el potencial transformador del software a los pacientes que más lo necesitan".

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