Fuente: https://nocamels.com/
Por John Jeffav
Algoritmo de redes sociales empareja a personas con las mismas condiciones
Está en algún lugar entre Facebook, Waze y Tinder, dice Amnon Bar-Lev.
Alike está funcionando en los EE. UU., donde hasta ahora 100 000 usuarios han subido sus datos médicos (de forma anónima), además de detalles de edad, sexo, IMC, ejercicio, vitaminas o suplementos que toman, y han comenzado a interactuar con otros.
Es posible que Internet se haya convertido en el lugar de referencia para obtener asesoramiento médico instantáneo, pero en el mejor de los casos es una experiencia impredecible.
“El Dr. Google y el Dr. Facebook no son tan buenos médicos”, le dice Bar-Lev a NoCamels. “No ven el panorama general y carecen de contexto”.
La alternativa, una simple búsqueda en Internet, puede permitirle a un paciente de fibromialgia, por ejemplo, encontrar un grupo o foro relevante. Pero reducir el campo para encontrar personas que también tengan la enfermedad de Crohn y ansiedad sería complicado.
Ahí es donde entran en juego las capacidades de emparejamiento de Alike. Emplea el análisis de conglomerados, la agrupación de objetos, o en este caso personas, con características similares, para establecer conexiones.
Dos usuarios pueden, por ejemplo, tener diabetes, hipertensión, osteoporosis y asma. Ambos están tomando tres de los mismos medicamentos.
Alike funciona con un algoritmo diseñado para analizar clústeres. Rastrea sus registros de salud, calcula que estos dos usuarios son clínicamente similares en un 86 por ciento y los conecta.
Bar-Lev, que solía volar F-16 para la Fuerza Aérea de Israel, dice que está aprovechando el poder de la inteligencia artificial, el crowdsourcing y los grandes datos para empoderar a los pacientes, cambiar la atención médica y mejorar vidas.
La gente se suscribe, dice, por dos razones principales: por consejos prácticos y porque no quieren sentirse solos.
Ahí es donde entran en juego las capacidades de emparejamiento de Alike. Emplea el análisis de conglomerados, la agrupación de objetos, o en este caso personas, con características similares, para establecer conexiones.
Dos usuarios pueden, por ejemplo, tener diabetes, hipertensión, osteoporosis y asma. Ambos están tomando tres de los mismos medicamentos.
Alike funciona con un algoritmo diseñado para analizar clústeres. Rastrea sus registros de salud, calcula que estos dos usuarios son clínicamente similares en un 86 por ciento y los conecta.
Bar-Lev, que solía volar F-16 para la Fuerza Aérea de Israel, dice que está aprovechando el poder de la inteligencia artificial, el crowdsourcing y los grandes datos para empoderar a los pacientes, cambiar la atención médica y mejorar vidas.
La gente se suscribe, dice, por dos razones principales: por consejos prácticos y porque no quieren sentirse solos.
Una de las primeras preocupaciones que la gente plantea sobre Alike es la calidad de los consejos que dan y reciben los usuarios. ¿Qué pasa si es incorrecto o dañino?
“Puede suceder”, dice Bar-Lev. “Los médicos también pueden dar malos consejos, pero en la mayoría de los casos, las investigaciones muestran que la multitud en realidad se arregla sola. Otras personas entrarán y dirán no, no, está mal”.
Los usuarios que se portan mal pueden ser bloqueados, dice, pero rara vez sucede.
Los médicos generalmente brindan apoyo, dice, porque los pacientes que usan Alike obtienen una fuente de información más confiable que la que obtendrían de Google.
Otro gran problema es la privacidad de los datos médicos de los usuarios. Bar-Lev dice que el sistema está completamente anónimo. Los usuarios aparecen en línea como un avatar y no se pueden volver a vincular a sus registros.
El sitio cuenta con un alto nivel de interacción en línea. “Estamos llevando el poder de las redes sociales a la atención médica”, dice. “Tenemos más de 1,000 personas que abren la aplicación todos los días y el 35 por ciento de ellos comentará, responderá o hará una pregunta”.
Alike es libre de unirse y usar. Actualmente genera ingresos al recomendar usuarios para ensayos clínicos y, en el futuro, abrirá oportunidades de patrocinio para empresas de salud y bienestar digital.
Bar-Lev dice que hay planes para expandirse a otros países de habla inglesa, inicialmente el Reino Unido, Australia y Nueva Zelanda, aunque hay trabajo por hacer porque tienen diferentes nombres y sistemas de codificación para los medicamentos.
