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Funcionamiento de la IA en medicina, Referencias - Coggle Diagram
Funcionamiento de la IA en medicina
Machine Learning
¿Cuàl es su aplicaciòn en la medicina?
el Machine learning es de gran utilidad en el diagnóstico precoz de dolencias y enfermedades. Los sistemas que lo incorporan pueden «aprender» cuándo se dan las condiciones para que un paciente sufra una enfermedad.
ayuda en la prevención de situaciones epidémicas. Desde las más leves, como la gripe, hasta otras más graves, como las de ciertos virus tropicales.
¿Qué es?
es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).
¿cuál es su campo de crecimiento?
La medicina
Redes sociales
lingûistica
¿Què ventajas ofrece?
Reducir los tiempos de descubrimiento y análisis
Mejorar los resultados consiguiendo una mejor calidad de vida de pacientes y de médicos
Mayor eficiencia y eficacia
Mejora el trasiego de pacientes y alivia la carga de capacidad.
Crea modelos predictivos que, además de solucionar y minimizar problemas, trabaja por sí solo para hacer frente a desafíos futuros del sector salud. Desde la organización de las horas extra, eliminar los altos tiempos de espera, mejorar la planificación de la gestión de la capacidad de descarga y camas, etc.
tratar enfermedades infecciosas y personalizar los tratamientos médicos.
Deep learning
¿Cuàl es su aplicaciòn en la medicina?
son especialmente útiles para tratar gran cantidad de datos, especialmente de naturaleza compleja, poco documentados y generalmente no estructurados, como por ejemplo imágenes, registros médicos electrónicos, datos de sensores, entre otros.
Ventajas
puede irrumpir al crear modelos que descubren de forma automática las características predictoras de una gran cantidad de datos complejos
Una de las aplicaciones de deep learning en la salud es la detección de cáncer de mama, como lo ha demostrado el trabajo de varios equipos científicos alrededor del mundo.
Otro campo en el que el deep learning ha mostrado potencial es en la detección de la retinopatía diabética
¿Què es?
Deep learning es un subconjunto de machine learning (que a su vez es parte de la inteligencia artificial) donde las redes neuronales, algoritmos inspirados en cómo funciona el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos.
Campo de crecimiento:
Medicina
ciencias de la tecnologìa
¿Què es la IA?
es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.
Maquinas de soporte vectorial
es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en muchos problemas de clasificación y regresión, incluidas aplicaciones médicas de procesamiento de señales, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes y voz.
¿Què es?
Aplicaciòn en la medicina
Tratamientos
Diagnosticos
Seguimientos clìnicos
Historial del paciente
Ventajas
son exactas en espacios dimensionales altos y utilizan un subconjunto de puntos de entrenamiento en la función de decisión
eficiente en el manejo de la memoria
àrbol de desiciones
¿Què es?
son algoritmos estadísticos o técnicas de machine learning que nos permiten la construcción de modelos predictivos de analítica de datos para el Big Data basados en su clasificación según ciertas características o propiedades, o en la regresión mediante la relación entre distintas variables para predecir el valor de otra.
Aplicaciòn en medicina
técnica de clasificación que se puede utilizar para diagnosticar la existencia o no de enfermedades, con base la exploración sistemática de la información histórica disponible de casos previamente diagnosticados y documentados.
Ventajas
Seguridad en diagnosticos
Documentacion precisa
Informaciòn segura y fundamentada
aporte visual a la toma de decisiones
Campo de crecimiento
Medicina
Redes neuronales artificiales
Ventajas
permiten extraer información útil y producir inferencias a partir de los datos disponibles gracias a su capacidad de aprendizaje. Sus propiedades como reconocedores de patrones altamente tolerantes a errores permiten combinar las cualidades del razonamiento humano con la lógica precisa y la memoria de los ordenadores, por lo que resultan de gran utilidad en medicina como sistemas de apoyo a las decisiones clínicas.
Concepto
aplicaciòn en la medicina
Los datos médicos presentan patrones y propiedades que los hacen difíciles de ajustar mediante las técnicas matemáticas estadísticas convencionale
proporciona excelentes tasas de acierto en la clasificación de los pacientes a partir de la presencia o no de determinados síntomas
son un subconjunto de machine learning y están en el eje de los algoritmos de deep learning. Su nombre y estructura están inspirados en el cerebro humano, imitando la forma en que las neuronas biológicas se transmiten entre sí.
Campos de ocupaciòn
ingieneria
Medicina
Algoritmos de aprendizaje
es un tipo de algoritmo que se mejora automáticamente a sí mismo basado en la experiencia, no por un programador que escribe un mejor algoritmo. El algoritmo gana experiencia al procesar más y más datos, y luego modificándose basado en las propiedades de los datos.
Tipos
Aprendizaje reforzado: El algoritmo ejecuta las acciones que serán las más recompensadas. Con frecuencia se usa en IA para juegos, o en robots de navegación.
Aprendizaje automático no supervisado: El algoritmo encuentra patrones en los datos no etiquetados al agrupar e identificar similaridades entre ellos. Usos populares incluyen sistemas de recomendación y publicidad enfocada.
Aprendizaje automático supervisado: El algoritmo analiza los datos etiquetados y aprende a asignar etiquetas de salida a datos de entrada. A menudo se usa para clasificación y predicción.
Aplicaciòn en medicina
diagnóstico basado en imágenes, la predicción de resultados clínicos, el monitoreo de pacientes
Ventajas
disponibilidad de datos de calidad para entrenar los modelos y la infraestructura tecnológica para alojar estos sistemas, hasta las consideraciones éticas del uso de datos y modelos
Campo
Medicina
Ingienieria
Campo de crecimiento
Ingieneria
Medicina
Tecnohumanismo
es el que trabaja por poner siempre la tecnología al servicio del ser humano
Aplicaciòn en medicina
Consultas sin esperas, tratamientos monitorizados a distancia o mediciones tomadas usando simplemente el reconocimiento facial del móvil
Ventaja
Modernizaciòn en distintos aparatos
Video consultas
Mejores tratamiento
Rapidez en el diagnostico
Campo de aplicaciòn
Ingienieria
Medicina
distintas disciplinas humanas
Referencias
Corporativa, I. (s/f). Descubre los principales beneficios del Machine Learning. Iberdrola. Recuperado el 22 de agosto de 2023, de
https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico
Tokio School. (2022, junio 28). Qué es y para que se utiliza un algoritmo de árbol de decisiones. Tokio School.
https://www.tokioschool.com/noticias/algoritmo-arbol-decision/
Gómez Rivas, J., Toribio Vázquez, C., Ballesteros Ruiz, C., Taratkin, M., Marenco, J. L., Cacciamani, G. E., Checcucci, E., Okhunov, Z., Enikeev, D., Esperto, F., Grossmann, R., Somani, B., & Veneziano, D. (2021). Artificial intelligence and simulation in urology. Actas Urológicas Españolas (English Edition), 45(8), 524–529.
https://doi.org/10.1016/j.acuroe.2021.07.001
Cristina. (2023, enero 15). Medicina digital para un mundo más humano. Ethic.
https://ethic.es/2023/01/medicina-digital-para-un-mundo-mas-humano/
