{"id":540799,"date":"2025-06-27T05:16:42","date_gmt":"2025-06-27T05:16:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/?post_type=client-story&#038;p=540799"},"modified":"2025-06-27T05:28:33","modified_gmt":"2025-06-27T05:28:33","slug":"la-ia-y-la-vision-artificial-mejoran-los-diagnosticos-de-covid","status":"publish","type":"client-story","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/news\/client-stories\/la-ia-y-la-vision-artificial-mejoran-los-diagnosticos-de-covid\/","title":{"rendered":"La IA y la visi\u00f3n artificial mejoran los diagn\u00f3sticos de COVID"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-reusable header heroReusable  \"><div class=\"header-bgs\"><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Tessella-web-banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Tessella-web-banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 1500px)\"\/><source 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gener\u00f3 una gran presi\u00f3n sobre el personal hospitalario de todo el mundo, lo que llev\u00f3 a tres hospitales espa\u00f1oles a buscar la manera de utilizar la IA para brindar apoyo en el diagn\u00f3stico de posibles pacientes con COVID-19.<br><br><strong>Soluci\u00f3n<\/strong>: Un consorcio, que inclu\u00eda a Capgemini, desarroll\u00f3 un modelo de diagn\u00f3stico de prueba de concepto basado en IA que, a partir de datos comunes, realizaba radiograf\u00edas de pacientes sintom\u00e1ticos, manteniendo la m\u00e1xima privacidad de la informaci\u00f3n del paciente.<br><br><strong>Beneficios:<\/strong><\/p><ul class=\"box-list\"><li>Aumento del 24% en el rendimiento del modelo en relaci\u00f3n con los modelos locales<\/li><li>Mantenimiento de un alto nivel de privacidad para los datos de los pacientes<\/li><li>Capacidad de apoyar a los hospitales con menos experiencia<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-diagnostico-de-pacientes-con-covid\">Diagn\u00f3stico de pacientes con COVID<\/h2>\n\n\n\n<p>La pandemia de COVID-19 ejerci\u00f3 una enorme presi\u00f3n sobre muchos aspectos de la vida. Todos los sectores sintieron su impacto, aunque ninguno tanto como el sanitario, donde los hospitales y su personal tuvieron dificultades para atender el aumento de pacientes que requer\u00edan diagn\u00f3stico y, con demasiada frecuencia, cuidados intensivos. Atender a la gran cantidad de personas que buscaban tratamiento, as\u00ed como las pruebas para la enfermedad, requiri\u00f3 una enorme dedicaci\u00f3n de tiempo y esfuerzo por parte de profesionales con experiencia. Sin embargo, a medida que aumentaban las cifras y las limitaciones de tiempo, la escasez de experiencia necesaria para un diagn\u00f3stico adecuado de los pacientes se convirti\u00f3 en un objetivo cada vez m\u00e1s claro de mejora.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cLas pruebas microbiol\u00f3gicas son la forma m\u00e1s com\u00fan de diagnosticar la COVID-19 en pacientes, pero dado que los s\u00edntomas respiratorios representan la principal alteraci\u00f3n asociada a la enfermedad, las radiograf\u00edas de t\u00f3rax han sido esenciales para diagnosticar a los pacientes sintom\u00e1ticos\u201d, explica Fabiola Bermejo Sanz, directora de Tessella Espa\u00f1a en Capgemini Engineering. \u201cSin embargo, la interpretaci\u00f3n de los resultados requiere tiempo y una amplia experiencia m\u00e9dica, ambos escasos considerando el n\u00famero de pacientes que tuvimos que ingresar\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Los radi\u00f3logos de tres hospitales espa\u00f1oles, el Hospital Ram\u00f3n y Cajal y el Hospital 12 de Octubre de Madrid, as\u00ed como el Hospital San Pablo de Barcelona, \u200b\u200bdecidieron colaborar para encontrar una soluci\u00f3n a este reto. Contactaron con posibles socios tecnol\u00f3gicos para combinar su experiencia m\u00e9dica y administrativa con los conocimientos t\u00e9cnicos necesarios para hacer realidad una visi\u00f3n tan ambiciosa. Esto permiti\u00f3 que Capgemini, Vodafone Espa\u00f1a, Intel, Cisco, Microsoft y Gilead Sciences Espa\u00f1a se unieran para formar una coalici\u00f3n integral.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-ia-y-la-vision-artificial-brindan-una-solucion\">La IA y la visi\u00f3n artificial brindan una soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201cQuer\u00edamos demostrar que el diagn\u00f3stico automatizado pod\u00eda sentar las bases de una experiencia de diagn\u00f3stico cl\u00ednico global\u201d, afirma Bermejo Sanz. \u201cY uno de los elementos m\u00e1s importantes era garantizar la privacidad de los datos del paciente durante la creaci\u00f3n de esa experiencia. Finalmente, quer\u00edamos desarrollar una nueva herramienta que respondiera a la creciente necesidad de revisi\u00f3n radiogr\u00e1fica sin comprometer la informaci\u00f3n privada de nuestros pacientes\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Juntos, los miembros del consorcio se propusieron crear una prueba de concepto que utilizar\u00eda inteligencia artificial y visi\u00f3n artificial para analizar radiograf\u00edas y determinar el estado de COVID de un paciente sintom\u00e1tico. Esto incluy\u00f3 una plataforma de aprendizaje federado, desarrollada mediante la colaboraci\u00f3n entre los hospitales y Capgemini, que permitir\u00eda a los expertos entrenar modelos de visi\u00f3n artificial con conjuntos de datos escasos. Adem\u00e1s, Cisco e Intel proporcionaron la infraestructura inform\u00e1tica necesaria para la experimentaci\u00f3n y las pruebas de la plataforma. Durante todo el proceso, los datos utilizados se mantuvieron seguros mediante procesadores escalables Intel Xeon de tercera generaci\u00f3n que utilizan Extensiones de Software Guard (SGX) para tareas de agregaci\u00f3n cifrada.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cAl final, nos aseguramos de que los datos de los pacientes nunca salieran de los hospitales\u201d, explica Berjmejo Sanz. \u201cPor eso, entrenamos la IA que revisaba las radiograf\u00edas con la experiencia de cada uno de los tres hospitales para desarrollar una soluci\u00f3n global que se basara en nuestra experiencia combinada. El resultado fue un modelo de diagn\u00f3stico \u00fanico, m\u00e1s preciso que cualquiera de los modelos locales que sirvieron de punto de partida\u201d.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-un-notable-paso-adelante\">Un notable paso adelante<\/h2>\n\n\n\n<p>Tras el trabajo del consorcio, la soluci\u00f3n de prueba de concepto demostr\u00f3 la eficacia del diagn\u00f3stico automatizado basado en una plataforma de aprendizaje. En comparaci\u00f3n con los mejores modelos locales disponibles, el modelo agregado logr\u00f3 un aumento del 24 % en el rendimiento diagn\u00f3stico, aprovechando datos comunes. Y lo m\u00e1s importante, los socios lograron esto manteniendo la seguridad de la informaci\u00f3n del paciente durante todo el proceso, lo que indica que la soluci\u00f3n podr\u00eda desarrollarse e implementarse sin riesgo para la privacidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Si bien este es solo el primer paso hacia la introducci\u00f3n de la inteligencia artificial y la visi\u00f3n artificial en el proceso de diagn\u00f3stico, es un ejemplo significativo del impacto potencial de la soluci\u00f3n. Una futura plataforma desarrollada a partir de esta prueba de concepto ayudar\u00e1 al personal m\u00e9dico a gestionar la carga de trabajo durante periodos de exceso de pacientes. Adem\u00e1s, un modelo de diagn\u00f3stico global beneficiar\u00e1 especialmente a los centros con menos experiencia en el cribado radiogr\u00e1fico, tanto para la COVID-19 como para otras enfermedades.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cHemos demostrado que una soluci\u00f3n de diagn\u00f3stico basada en IA tiene el potencial de generar un gran impacto\u201d, afirma Bermejo Sanz. \u201cY lo m\u00e1s importante es que no requiere que nadie comparta informaci\u00f3n identificable del paciente para construir el modelo o realizar un diagn\u00f3stico\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto significa que podemos ayudar a los hospitales a gestionar un n\u00famero de pacientes comparable al de una pandemia, independientemente de su experiencia con una enfermedad o m\u00e9todo de diagn\u00f3stico en particular. Idealmente, los brotes futuros ser\u00e1n menos peligrosos en cuanto al estr\u00e9s que generan en el personal hospitalario.<\/p>\n\n\n\n<p>El \u00e9xito de la prueba de concepto ha allanado el camino para que el consorcio contin\u00fae desarrollando un modelo de diagn\u00f3stico global que pueda aplicarse a una selecci\u00f3n m\u00e1s amplia de hospitales y mejorar la atenci\u00f3n al paciente a mayor escala.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tres hospitales espa\u00f1oles trabajan con un consorcio que incluye a Capgemini, Vodafone Espa\u00f1a, Intel, Cisco, Microsoft y Gilead Sciences Espa\u00f1a para desarrollar un modelo de diagn\u00f3stico federado de prueba de concepto para detectar la COVID-19 en pacientes sintom\u00e1ticos mediante exploraciones de rayos 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