Exclusivo: Una supercomputadora danesa impulsa el 'compañero' de AI care para hospitales

      La startup danesa Teton ha utilizado Gefion, una de las supercomputadoras más potentes de Europa, para impulsar el desarrollo de su "compañero de atención" de IA para el personal hospitalario. 

      Teton instala cámaras y sensores en las habitaciones de los hospitales para recopilar datos en tiempo real. Esto se alimenta a un algoritmo de IA, creando un "gemelo digital" virtual de la sala. El modelo monitorea el comportamiento del paciente y del personal, como el movimiento, la respiración o los cambios de postura. Si detecta un problema, el sistema alerta a las enfermeras a través de una aplicación. 

      Para proteger la privacidad, todo el procesamiento se realiza en el dispositivo y ninguno se envía a la nube. No se almacenan datos personales ni secuencias de video sin procesar. En cambio, el video se convierte inmediatamente en representaciones espaciales en 3D y se elimina el metraje original. 

      El objetivo de Teton es ayudar al personal del hospital a detectar signos tempranos de problemas de salud y responder más rápido a los riesgos potenciales. La compañía también tiene como objetivo aliviar la carga de trabajo de las enfermeras. Al monitorear continuamente las habitaciones de los pacientes, el sistema podría reducir la cantidad de controles manuales. También puede generar automáticamente notas de cuidado. 

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      Los fundadores de Teton, Mikkel Wad Thorsen y Esben Klint Thorius, han pasado años entrenando su modelo de IA en escenarios reales de pacientes. Incluso contrataron actores y enfermeras para que representaran escenas repetidamente para mejorar sus datos de entrenamiento. Sin embargo, estos procesos manuales requieren mucho tiempo. Ahí es donde entró Gefion, la supercomputadora de IA de Dinamarca.

      Usando la supercomputadora, Teton pudo crear más de 1 millón de escenas en 3D de habitaciones de hospital. En cada sala virtual, se desarrollaría un escenario diferente. Por ejemplo, un paciente que se da vuelta en la cama, una enfermera que revisa los signos vitales o alguien que experimenta angustia. 

      Estas escenas no son solo imágenes estáticas, son entornos dinámicos que imitan cómo las personas y los objetos se mueven y se comportan en la vida real. Al generar tantos de ellos, Teton puede exponer su IA a una gran variedad de escenarios, mucho más de lo que sería factible manualmente. Esto ayuda al sistema a aprender a reconocer patrones sutiles y responder adecuadamente en entornos clínicos reales.

      "Gefion ha marcado una gran diferencia en la velocidad a la que hemos podido desarrollar nuestro modelo de IA", dijo Thorsen a TNW.

      "Ser capaz de desbloquear el conocimiento geométrico nos ayuda a generar predicciones y estimaciones mucho mejores de cómo le está yendo a un paciente", agregó. 

      Thorsen espera que las mejoras finalmente ayuden a los hospitales a brindar una mejor atención al paciente y a reducir el peso del personal de atención.

      Dar una mano de ayuda a las enfermeras

      La UE tiene actualmente una escasez de 1,2 millones de médicos, enfermeras y parteras. También hay un interés decreciente en las carreras de enfermería en más de la mitad de los 27 países del bloque, según una investigación de la OCDE.

      La escasez de enfermeras es un problema mundial, que ha dado lugar a varias nuevas empresas que intentan llenar el vacío con soluciones tecnológicas. Uno de ellos es Bemlo, con sede en Estocolmo, que ha creado una plataforma para la contratación a corto plazo de enfermeras y médicos, lo que permite a los hospitales incorporar rápidamente nuevo personal. Otros esfuerzos buscan ayudar a las enfermeras de manera más directa. Diligent Robotics, con sede en Estados Unidos, ha construido Moxi, un robot móvil de un metro de altura diseñado para ayudar a aliviar las tareas aburridas y repetitivas en los centros de salud.

      Armado con potencia de supercomputación y gemelos digitales, Teton está apostando a que la IA puede ayudar a aliviar la tensión de los empleados hospitalarios que se encuentran sobrecargados. Y ahora la startup busca acelerar el desarrollo de su algoritmo. "Con todos estos nuevos puntos de datos, podríamos acelerar significativamente el tiempo de iteración y desbloquear una nueva escala para la próxima generación de nuestro modelo", dijo Thorsen.