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Inteligencia artificial (IA)
Tecnologías clave en IA médica
Procesamiento de lenguaje natural
Aprendizaje profundo
Redes neuronales
Algoritmos de búsqueda heurística
Aprendizaje automático
Historia y evolución de la IA en medicina
1956
Se formaliza el concepto y la disciplina de IA
Primer programa computacional de IA:
“Logic Theory Machine
Demostraciones de teoremas en lógica simbólica
1958
Perceptrón, nueva neurona con capacidad de aprendizaje
Redes neuronales, resuelven con aprendizaje automático
1980
Implementación de mejoras, retro programación
Actualidad
Detección y clasificación de cáncer en imágenes médicas
Definición
Hace referencia a la capacidad que tienen las máquinas para poder realizar tareas que por lo general requieren inteligencia humana, es decir, tienen la capacidad de aprender y tomar decisiones.
Regulaciones y normativas
Normativas para garantizar seguridad y eficacia
Necesidad de gobernanza de datos
Leyes para protección de privacidad
Desafíos y limitaciones en su uso
Sesgos en modelos de aprendizaje
Desafiíos éticos y legales
Brecha digital
Dificultad para interpretar modelos complejos
Políticas de uso de datos
Implementación en Ecuador
Alcance limitado del sistema de salud
Falencias en el sistema gubernamental
Variables de relevancia a conocer
Estado de salud de los pacientes
Capacidad de respuesta
Conocer el estrato social
Necesidades individuales, grupales y comunitarias
Sondeo de población
Discriminación
Comentario
En los artículos se menciona la relevancia que ha tenido la IA en los últimos años. Ecuador carece de recursos necesarios para que se implemente la IA, que incluyen. recopilación de datos, privacidad, falta de personal médico para supervisión tanto para control como para diagnóstico, falta de leyes que garanticen reserva de los datos además de infraestructura. La atención médica y eficiencia del sistema de salud puedo mejorar significativamente, así que resulta esencial trabajar en las falencias del sistema de salud para implementar esta potencial revolución.
Áreas de aplicación de la IA en diagnóstico
Patología (Análisis de Muestras de Tejido)
Cardiología (análisis de ECG)
Genómica
Predicción de fármacos
Medicina personalizada
Asistentes virtuales
Diagnóstico por imágenes
