Herramientas para el diagnóstico, prevención y monitorización remota de pacientes
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La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología diseñada para replicar procesos cognitivos mediante algoritmos que operan a través de redes neuronales artificiales. Estas redes no solo imitan la inteligencia humana, sino que pueden alcanzar mayores niveles de razonamiento, procesamiento y capacidad de respuesta que el propio cerebro humano. Debido a estas características, la aplicación de la IA ha cobrado especial relevancia en el sector de la salud, mejorando significativamente las oportunidades de tratamiento médico para los pacientes. En este escenario, la startup española Horus ML se ha posicionado como una referencia en el sector sanitario, destacando por su oferta de productos personalizados basados en IA y machine learning (ML).
La IA como herramienta clave en la modernización del sector sanitario
El desarrollo y aplicación de soluciones de IA ha tenido un impacto sin precedentes en el ámbito sanitario. Estas soluciones tecnológicas han demostrado por ejemplo una gran precisión en la detección precoz de determinadas patologías, mejorando notablemente las posibilidades de cura de los pacientes. Destaca la creación de sistemas informáticos que permiten el diagnóstico, con alta precisión, de determinados tipos de cáncer, como el de mama, cérvix, cuello uterino y próstata, por citar solo algunos. La IA está revolucionando las posibilidades de detección de trastornos en diferentes especialidades médicas como cardiología, neumología, oncología y psicología.
Horus ML, soluciones para el diagnóstico y prevención de enfermedades
Desde el año 2022, la empresa Horus ML ofrece al sector sanitario productos personalizados basados en IA y ML. Con este propósito, y a petición de sus clientes, desarrolla proyectos con un alto componente de I+D+i en el ámbito clínico-asistencial. Entre las soluciones desarrolladas por esta empresa, hay herramientas para el análisis de imagen clínica para el diagnóstico precoz y el tratamiento personalizado de diversas enfermedades, como Deep Horus, que utiliza el aprendizaje automático para la detección de enfermedades respiratorias; Horus EchoNet, que emplea un modelo con arquitectura de red neuronal convolucional tridimensional aplicado a ecocardiogramas; y Horus Oncologist, una solución dirigida a optimizar el tratamiento aplicado a pacientes oncológicos.
