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Tomografía computarizada imagen cortesía de Wikipedia Commons colaborador Stevenfruitsmaak .

La compañía startup de busca médica Apixio está tratando de salvar vidas trayendo técnicas analíticas avanzadas a los registros médicos , dando a los médicos toda la historia clínica relevante de un paciente a través de un sencillo motor de búsqueda basado en la nube. En Menlo Park, Apixio con sede en California, esta aplicando técnicas de aprendizaje automático y de procesamiento de lenguaje natural – dos técnicas que llamaron la atención del público durante “el futuro está en IBM’s Jeopardy!” – Jugando con los sistemas Watson de IBM – para analizar la totalidad de historias clínicas de cada paciente para que de esta forma los médicos puedan tener una idea de la historia clínica del paciente, incluso cuando el paciente cambia de un médico a otro. El objetivo es hacer que el intercambio de información entre los proveedores de servicios médicos no sólo sea más frecuente, sino también mucho más inteligente a través del big data analytics.

 

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La base del negocio de Apixio es su motor de Información Médica de navegación, denominado MINE, una aplicación basada en web que analiza los datos estructurados y no estructurados del paciente para devolver resultados relevantes cuando un proveedor de atención ingresa los términos de búsqueda. La forma en que funciona, explicada por el CEO Shawn Dastmalchi, es que los médicos y personal dentro de los ecosistemas del hospital (es decir, los médicos, los hospitales y las clínicas que operan bajo la misma) cargan datos a partir de los datos existentes en los sistemas de servidores de captura ​​en la nube de Apixio. Los datos pueden ser casi cualquier cosa, desde imágenes CT de escáner a mensajes de correo electrónico. El personal médico realiza la búsqueda por paciente, incluyendo generalmente un síntoma específico o problema de salud, luego el sistema MINE determina todo a partir de los registros de ese paciente relacionados con ese problema específico. MINE también utiliza la asociación semántica para determinar si múltiples resultados son la misma cosa y los presenta como un resultado combinado, por lo que el buscador de la información no es innecesariamente abrumado con los datos. Según Vishnu Vyas , el lenguaje natural – científico de Apixio , tiene un producto final que es como Google para los médicos , pero mejor , porque es más centrado en el paciente y determina cómo los datos se relacionan entre sí .

Bob Rogers, jefe científico de Apixio , explicó la importancia de la máquina de aprendizaje y el análisis de datos no estructurados (a través del big data analytics) en el campo de la medicina . Dice que, debido a la proliferación de las ontologías – terminología específica del área para todo desde la facturación a los resultados del análisis – cualquier tipo de motor de búsqueda debe ser capaz de crear grados de asociación entre las distintas ontologías, algo así como un lenguaje común.

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Apixio tiene como objetivo  ampliar su capacidad para permitir búsquedas en toda la población y realizar consultas más avanzadas , está financiando un proyecto en el Centro de la Universidad de Stanford para la Investigación de Informática Biomédica ( CBIR ) con el fin de ayudar a cumplir este objetivo. El equipo CBIR está aplicando ” el aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Se acerca a los datos no estructurados con la semántica codificados en ontologías médicas para descubrir valiosos conocimientos de la parte no estructurada de un expediente médico. ” En términos sencillos , Rogers explicó que este proyecto se centra en gran parte en su capacidad para determinar las relaciones de causa -efecto a partir de la información incluida en los datos ontológicos. Vyas dice que esto podría ayudar a los administradores del hospital, por ejemplo, a poder determinar a quién entre toda su población de pacientes tienen que brindarle un procedimiento en particular en base a una variedad de factores aparentemente no relacionados. Estos podrían ser fármacos particulares, síntomas o el estilo de vida que se asocian con una condición particular, incluso si ese paciente no ha sido diagnosticado con la condición.

IBM ha estado hablando mucho últimamente acerca de tomar la tecnología de pregunta-respuesta con los poderes que posee por Watson (es sistema informático de inteligencia artificial que es capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural) para trabajar en el campo de la salud , pero aunque comparte tecnologías subyacentes con Apixio las dos sirven para propósitos muy diferentes . Como se  explico antes, Watson es más adecuado para situaciones como Jeopardy!, la competencia que se hizo famosa por proporcionar respuestas posibles ( o diagnósticos ) a partir de preguntas específicas. En lugar de estar rellenado con los datos del paciente  como hace Apixio, con  sistemas Watson es probable que se rellenen los datos de un medicamento especifico de las revistas médicas y otras fuentes de información médica  general.

Tecnológicamente, Apixio tiene mucho a su favor en términos de experiencia en Big Data y rentabilidad. Sus  Servidores de producción corren en Amazon EC2 , respecto a esto Dastmalchi dice: la compañía con el tiempo se distribuirá a través de múltiples nubes para mejorar la disponibilidad. Utiliza Hadoop y Pig durante gran parte de su carga de trabajo analítico y la base de datos NoSQL Cassandra como infraestructura para atender las consultas de búsqueda. El equipo actualmente tiene experiencia con Hadoop , porque Vyas es un ex empleado de Yahoo , esta compañia  utiliza la tecnología en gran medida, también es miembro de la Junta y ” Plataforma Thought Leader ” Farzad Nazem , quien pasó 10 años como Yahoo CTO antes de retirarse en 2007. En última instancia, dijo Rogers, Apixio quiere ser capaz de devolver los resultados de búsqueda de cientos de millones de registros de pacientes en unas latencias de sub centésimas de milisegundos .

En la actualidad, Rogers dice que los clientes de Apixio han cargado datos para millones de pacientes. A partir de la clausura de su serie A, ronda en julio, Apixio había recaudado $ 2 millones de fuentes no atribuidas.

Cómo ya ven el big data está dando mucho de qué hablar.

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