El Aprendizaje Profundo y la Inteligencia Artificial en el Campo de la Medicina

Innovando el Futuro de la Medicina.

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, donde una máquina toma información de su entorno e implementa la decisión más óptima adecuada a la situación.

En medicina, la IA ha surgido debido a los conjuntos de datos digitalizados y extensos que requieren análisis. La aplicación de la IA se puede observar durante los procesos de detección, donde el análisis de imágenes, el estilo de vida y los datos de salud pueden respaldar el diagnóstico temprano o la predicción de enfermedades. Permite la implementación de medidas preventivas antes de la manifestación de la enfermedad y la reducción potencial de diagnósticos falsos positivos.

La IA tiene el potencial de ayudar en regiones con menos atención médica directa, donde las comunidades aisladas pueden beneficiarse de la IA que podría reemplazar a los médicos. Países como Corea ya emplean la IA para detectar la tuberculosis a partir de radiografías de tórax.

Un ejemplo notable de la IA en uso práctico es Deep Patient, un método de aprendizaje automático modelado a partir de los registros de salud de 700,000 pacientes. Predijo con éxito enfermedades como la diabetes grave, la esquizofrenia y ciertos tipos de cáncer con una precisión del 80-90%.

A pesar de los resultados prometedores, la dependencia de la IA plantea algunos desafíos. Aún se necesita comprender completamente la base sobre la cual aprende la IA. Existe incertidumbre sobre por qué los algoritmos ofrecen resultados específicos, incluso si son correctos.

En general, la IA en medicina promete enormes mejoras en la prestación de atención médica. Sin embargo, su aplicación también plantea desafíos, como comprender los principios subyacentes de su precisión. A medida que la IA evoluciona, se abrirán nuevas oportunidades para mejorar los diagnósticos y tratamientos médicos.