Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina

Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina

inteligencia artificial en el diagnóstico médico: métodos, algoritmos y aplicaciones

La inteligencia artificial en la sanidad: Aplicaciones y amenazas¿Recuerda al entrañable Baymax de Big Hero 6? El compañero robótico personal del personaje principal para el cuidado de la salud era muy querido y adorado por el público. Puede que no nos lo hayamos preguntado entonces, pero la fascinante máquina estaba dotada de Inteligencia Artificial, programada para escanear el cuerpo humano en busca de cualquier enfermedad o lesión, a la vez que examinaba el entorno, ofrecía tratamiento e incluso atendía las necesidades emocionales del paciente.
Aunque Baymax pueda parecer una creación totalmente fantástica de una película infantil, los ingenieros de tecnología y robótica de todo el mundo están trabajando para que la IA sanitaria deje de ser una fantasía y se convierta en una realidad.
En este sentido, a lo largo de los años, el poder de la tecnología, en particular de la IA, ha aumentado a pasos agigantados en varios sectores, como la IA en la educación, los deportes, como la IA en el fútbol, la IA en la fabricación, así como la IA en la industria de la salud.
En la etapa inicial, la tecnología se utilizaba simplemente para automatizar las tareas más rutinarias y monótonas y reducir el uso del papel mediante la digitalización de los registros sanitarios, al tiempo que facilitaba el flujo de esta información entre las compañías de seguros, los hospitales y los pacientes.

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La inteligencia artificial en la sanidad es un término general que se utiliza para describir el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático, o inteligencia artificial (IA), para imitar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos. En concreto, la IA es la capacidad de los algoritmos informáticos para aproximarse a conclusiones basadas únicamente en los datos de entrada.
Lo que distingue a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el ámbito de la salud es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y ofrecer un resultado bien definido al usuario final. La IA hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos algoritmos pueden reconocer patrones de comportamiento y crear su propia lógica. Para obtener ideas y predicciones útiles, los modelos de aprendizaje automático deben ser entrenados utilizando grandes cantidades de datos de entrada. Los algoritmos de IA se comportan de forma diferente a los humanos en dos aspectos: (1) los algoritmos son literales: una vez que se establece un objetivo, el algoritmo aprende exclusivamente a partir de los datos de entrada y solo puede entender lo que ha sido programado para hacer, (2) y algunos algoritmos de aprendizaje profundo son cajas negras; los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible a la lógica detrás de sus decisiones aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado[1].

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Las tecnologías médicas impulsadas por la inteligencia artificial están evolucionando rápidamente hacia soluciones aplicables a la práctica clínica. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tratar con cantidades cada vez mayores de datos proporcionados por wearables, smartphones y otros sensores de monitorización móvil en diferentes áreas de la medicina. En la actualidad, solo entornos muy específicos de la práctica clínica se benefician de la aplicación de la inteligencia artificial, como la detección de la fibrilación auricular, las crisis de epilepsia y la hipoglucemia, o el diagnóstico de enfermedades basado en el examen histopatológico o las imágenes médicas. La implantación de la medicina aumentada es muy esperada por los pacientes porque permite una mayor autonomía y un tratamiento más personalizado, sin embargo, se encuentra con la resistencia de los médicos, que no estaban preparados para tal evolución de la práctica clínica. Este fenómeno también crea la necesidad de validar estas herramientas modernas con los ensayos clínicos tradicionales, debatir la actualización educativa del plan de estudios de medicina a la luz de la medicina digital, así como la consideración ética del seguimiento conectado en curso. El objetivo de este artículo es discutir la literatura científica reciente y ofrecer una perspectiva sobre los beneficios, las oportunidades futuras y los riesgos de las aplicaciones de inteligencia artificial establecidas en la práctica clínica sobre los médicos, las instituciones sanitarias, la educación médica y la bioética.

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La inteligencia artificial en la sanidad es un término general que se utiliza para describir el uso de algoritmos y programas informáticos de aprendizaje automático, o inteligencia artificial (IA), para imitar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos. En concreto, la IA es la capacidad de los algoritmos informáticos para aproximarse a conclusiones basadas únicamente en los datos de entrada.
Lo que distingue a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el ámbito de la salud es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y ofrecer un resultado bien definido al usuario final. La IA hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos algoritmos pueden reconocer patrones de comportamiento y crear su propia lógica. Para obtener ideas y predicciones útiles, los modelos de aprendizaje automático deben ser entrenados utilizando grandes cantidades de datos de entrada. Los algoritmos de IA se comportan de forma diferente a los humanos en dos aspectos: (1) los algoritmos son literales: una vez que se establece un objetivo, el algoritmo aprende exclusivamente a partir de los datos de entrada y solo puede entender lo que ha sido programado para hacer, (2) y algunos algoritmos de aprendizaje profundo son cajas negras; los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible a la lógica detrás de sus decisiones aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado[1].

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