El conjunto de aparatos y dispositivos electrónicos que se incorporan en alguna parte del cuerpo humano interactuando de forma continua con el usuario y con otros dispositivos con la finalidad de realizar alguna función concreta, mejor conocidos como wereables, y su aporte al desarrollo de inteligencia artificial son una tendencia de salud en los últimos años, según explicó Joao Bocas durante la sexta edición del INCmty.

Relojes inteligentes, zapatillas de deportes con GPS incorporado y pulseras que controlan nuestro estado de salud son ejemplos entre otros muchos de este género tecnológico que cada día están más presente en nuestras vidas.

Para el experto en wearables proveniente de Portugal, esto es una realidad, la inteligencia artificial está cada vez más cerca y puso como ejemplo un estudio de la Universidad de Tokio.

“Prueba de esta revolucionaria forma existe el desarrollo que están haciendo dentro de la Universidad de Tokio, con la implantación de tatuajes que monitorean la actividad física y la salud de las personas, los cuales podrían convertirse en prototipos de robots muy humanizados”, dijo.

“Tecnológicamente hablando, Estonia ya tiene el 95% de su data de salud en la nube y 99% de las prescripciones médicas que se hacen ya son digitales”, manifestó, del país más avanzado en la tendencia de los wereables.

Este avance, indica Joao, plantea ventajas y retos para la industria médica, uno de ellos es la utilidad de los datos que se están recopilando, tanto para la industria médica, como para las aseguradoras.

Bocas, expresó que el avance representa ventajas en la prevención de enfermedades tales como la hipertensión y la obesidad a largo plazo.

“Los datos que se están recopilando pueden ayudar a prevenir enfermedades crónicas que le terminan costando dinero a las aseguradoras o a los gobiernos. El panorama que vemos está apostando por una industria más personalizada donde se logren abatir problemas médicos como la obesidad o la hipertensión”, expresó.

Sin embargo uno de los retos que ve el experto tiene que ver con el mismo análisis de datos, pues se tendrán que usar otro tipo de recursos como inteligencia artificial y machine learning para priorizar la información que sea realmente útil para la industria médica.