Una introducción a las aplicaciones de la inteligencia artificial en Medicina: Aspectos históricos

Autores/as

  • Víctor Arias
  • Juan Salazar
  • Carlos Garicano
  • Julio Contreras
  • Gerardo Chacón
  • Maricarmen Chacín-González
  • Roberto Añez
  • Joselyn Rojas
  • Valmore Bermúdez Pirela

Palabras clave:

Inteligencia artificial, innovación, registros médicos, bases de

Resumen

En un sentido amplio la inteligencia artificialy el aprendizaje automático se ha aplicadoa los datos médicos desde los inicios de lainformática dado el profundo arraigo de esta área en lainnovación, pero los últimos años han sido testigo de unageneración cada vez mayor de datos relacionados con lasciencias de la salud, cuestión que ha dado nacimiento aun nuevo campo de las ciencias de la computación llamadobig data. Los datos médicos a gran escala (en formade bases de datos estructuradas y no estructuradas)si son apropiadamente adquiridos e interpretados puedengenerar grandes beneficios al reducir los costos y lostiempos del servicio de salud, pero también podrían servirpara predecir epidemias, mejorar los esquemas terapéuticos,asesorar a médicos en lugares remotos y mejorarla calidad de vida. Los algoritmos de deep learning sonespecialmente útiles para manejar esta gran cantidad dedatos complejos, poco documentados y generalmente noestructurados; todo esto debido a que el deep learningpuede irrumpir al crear modelos que descubren de formaautomática las características principales, así como las quemejor predicen el comportamiento de otras variables dentrode una gran cantidad de datos complejos. En el futuro,la relación hombre-máquina en biomedicina será másestrecha; mientras que la máquina se encargará de tareasde extracción, limpieza y búsquedas de correlaciones, elmédico se concentraría en interpretar estas correlacionesy buscar nuevos tratamientos que mejoren la atención yen última instancia la calidad de vida del paciente.

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