Pros y contras de la inteligencia artificial en la sanidad
La inteligencia artificial en la sanidad es un término general utilizado 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.
El objetivo principal de las aplicaciones de IA relacionadas con la salud es analizar las relaciones entre las técnicas clínicas y los resultados de los pacientes[1]. Los programas de IA se aplican a prácticas como el diagnóstico, el desarrollo de protocolos de tratamiento, el desarrollo de fármacos, la medicina personalizada y el seguimiento y cuidado de los pacientes. Lo que diferencia a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el ámbito sanitario es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y producir un resultado bien definido para el usuario final. La IA hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos procesos 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 se ha 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 de la lógica que hay detrás de sus decisiones, aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado[2].
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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 los wearables, los 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.
La inteligencia artificial en la sanidad: oportunidades y riesgos para el futuro
Las prácticas médicas del futuro podrían llegar pronto: La IA se ha desarrollado y avanzado en los últimos años, y es totalmente posible que los diagnósticos erróneos y el tratamiento de los síntomas de las enfermedades en lugar de su causa sean cosa del pasado. Piense por un momento en la memoria que tendría que liberar para incluir una imagen completa en 3D de un órgano en su ordenador o los años de mediciones de la presión arterial que ha guardado. Las masas de datos generadas y almacenadas en los historiales médicos digitales a través de imágenes médicas y pruebas generales permiten que la IA desarrolle más aplicaciones y una era médica de alto rendimiento impulsada por la electrónica. Estas aplicaciones de IA están configurando la forma en que los investigadores y los médicos abordan la resolución de problemas médicos.
Sin embargo, algunos algoritmos pueden competir con los médicos en muchas tareas, a veces incluso superándolos. Entonces, ¿por qué la IA aún no está plenamente implantada en la práctica médica diaria? Porque hay una serie de retos normativos a los que hay que dar respuesta primero, aunque los algoritmos puedan tener un impacto significativo en la medicina.
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Estos cursos van más allá de los fundamentos del aprendizaje profundo para darle una visión de los matices de la aplicación de la IA a los casos de uso médico. Como estudiante, estará preparado para el éxito en este programa si ya se siente cómodo con algunas de las matemáticas y la codificación detrás de los algoritmos de IA. No es necesario que sea un experto en IA, pero un conocimiento práctico de las redes neuronales profundas, en particular las redes convolucionales, y el dominio de la programación en Python a un nivel intermedio serán esenciales. Si es relativamente nuevo en el aprendizaje automático o las redes neuronales, le recomendamos que primero realice la especialización en aprendizaje profundo, ofrecida por deeplearning.ai e impartida por Andrew Ng.
La demanda de profesionales de la IA con las habilidades y conocimientos necesarios para abordar los mayores problemas de la medicina moderna está creciendo exponencialmente. Únase a nosotros en esta especialización y comience su viaje hacia la construcción del futuro de la atención médica.Curso2Curso 2AI para el pronóstico médicoEstrella llenaEstrella llenaEstrella llenaEstrella medio descolorida4.7estrellas705 calificaciones-125 opinionesLa IA está transformando la práctica de la medicina. Está ayudando a los médicos a diagnosticar a los pacientes con mayor precisión, a hacer predicciones sobre la salud futura de los pacientes y a recomendar mejores tratamientos. Esta especialización te dará experiencia práctica en la aplicación del aprendizaje automático a problemas concretos en medicina.El aprendizaje automático es una poderosa herramienta para el pronóstico, una rama de la medicina que se especializa en la predicción de la salud futura de los pacientes. En este segundo curso, recorrerás múltiples ejemplos de tareas de pronóstico. A continuación, utilizará árboles de decisión para modelar relaciones no lineales, que se observan habitualmente en los datos médicos, y los aplicará para predecir las tasas de mortalidad con mayor precisión. Por último, aprenderá a manejar los datos que faltan, un reto clave en el mundo real.