{"id":62645,"date":"2023-08-10T10:42:08","date_gmt":"2023-08-10T14:42:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diariosalud.do\/?p=62645"},"modified":"2023-08-10T10:42:08","modified_gmt":"2023-08-10T14:42:08","slug":"investigadoras-abordan-desafios-para-implantar-la-ia-en-el-ambito-de-la-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ktechproduccion.net\/diariosalud.do\/investigadoras-abordan-desafios-para-implantar-la-ia-en-el-ambito-de-la-salud\/","title":{"rendered":"Investigadoras abordan desaf\u00edos para implantar la IA en el \u00e1mbito de la salud"},"content":{"rendered":"\n<p>En el a\u00f1o 2022, la <strong>Uni\u00f3n Europea marc\u00f3 un hito al aprobar un sistema pionero que utiliza inteligencia artificial (IA)<\/strong> para<strong> <\/strong>analizar radiograf\u00edas de t\u00f3rax sin requerir la intervenci\u00f3n de un radi\u00f3logo experto. <strong>Este sistema automatizado emite informes de pacientes sin anomal\u00edas y remite las im\u00e1genes dudosas a especialistas para su revisi\u00f3n, aliviando la carga de trabajo del personal m\u00e9dico<\/strong>. A medida que la IA reconfigura la relaci\u00f3n entre la tecnolog\u00eda y el entorno humano, sus aplicaciones en el campo de la salud se multiplican y <strong>ofrecen prometedoras soluciones, como el diagn\u00f3stico de enfermedades, la identificaci\u00f3n de lesiones y el desarrollo de medicamentos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Las investigadoras Lara Lloret y Miriam Cobo, expertas en IA aplicada al diagn\u00f3stico m\u00e9dico por imagen, <strong>plantean que a pesar de los logros obtenidos, a\u00fan persisten retos que deben superarse para que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y profundo se integren plenamente en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica<\/strong>. Estas cuestiones se exploran en su libro \u00ab<em>Inteligencia artificial y medicina<\/em>\u00bb (CSIC-Catarata). Los desaf\u00edos est\u00e1n vinculados con la calidad de los datos m\u00e9dicos y los algoritmos utilizados, y abordan cuestiones transversales como la privacidad y la \u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n<p>El aprendizaje profundo, basado en redes neuronales, ha impulsado \u00e1reas como la visi\u00f3n artificial y el procesamiento del lenguaje natural, lo cual ha transformado el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas. No obstante, Lloret y Cobo se\u00f1alan una paradoja: el gran potencial de esta tecnolog\u00eda se encuentra limitado por la escasez de datos adecuados para los algoritmos. La informaci\u00f3n cl\u00ednica suele carecer de estructura orientada al an\u00e1lisis posterior, resultando en peque\u00f1os conjuntos de datos que no permiten un entrenamiento efectivo.<\/p>\n\n\n\n<p>La privacidad es otro reto. <strong>Aunque se pueden emplear datos anonimizados, la informaci\u00f3n gen\u00e9tica, por ejemplo, no puede ser completamente anonimizada sin perder su utilidad<\/strong>. Los sesgos tambi\u00e9n afectan a los algoritmos, y los expertos advierten sobre sesgos estad\u00edsticos y sociales. La falta de representaci\u00f3n adecuada en los datos puede ocasionar problemas de precisi\u00f3n y resultados desiguales para ciertos grupos de poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>La interpretabilidad es esencial para ganar la confianza en los sistemas de IA y entender sus decisiones. Lloret y Cobo defienden la necesidad de modelos interpretables sobre los de tipo caja negra, ya que permiten comprender los procesos de toma de decisiones y son fundamentales para la ciencia. La seguridad tambi\u00e9n es un factor cr\u00edtico, con ejemplos de ciberataques en la atenci\u00f3n m\u00e9dica que subrayan la importancia de un marco regulador adecuado.<\/p>\n\n\n\n<p>La <strong>\u00e9tica en la IA aplicada a la medicina es transversal y exige regulaciones legales apropiadas<\/strong>. La responsabilidad por decisiones incorrectas es un tema pendiente de resoluci\u00f3n, y la <strong>IA responsable se define como un sistema que cumple con ciertas normas y permite identificar a los responsables en caso de incumplimiento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Si bien la IA en medicina presenta desaf\u00edos, Lloret y Cobo subrayan su potencial para transformar el diagn\u00f3stico y la toma de decisiones cl\u00ednicas. En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, la aprobaci\u00f3n de sistemas de diagn\u00f3stico basados en IA para su uso en entornos cl\u00ednicos reales ser\u00e1 m\u00e1s frecuente. Superar los retos y desarrollar herramientas adecuadas ser\u00e1 fundamental para aprovechar al m\u00e1ximo estas t\u00e9cnicas de manera segura y efectiva.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el a\u00f1o 2022, la Uni\u00f3n Europea marc\u00f3 un hito al aprobar un sistema pionero que utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar radiograf\u00edas de t\u00f3rax sin requerir la intervenci\u00f3n de un radi\u00f3logo experto. 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