Michal Rosen- Zvi, Directora de Health Informatics en IBM Research y experta del FTF, presenta, en el siguiente vídeo, los principales beneficios de la implantación de la tecnología de Inteligencia Artificial para la comprensión de enfermedades y diagnósticos complejos.
Debido a que la Inteligencia Artificial permite identificar relaciones significativas entre datos, se puede usar para respaldar los diagnósticos, el tratamiento y la predicción de resultados en muchas situaciones médicas. La IA tiene el potencial de aplicarse en casi todos los campos de la medicina, incluido el desarrollo de medicamentos, la monitorización de pacientes y los planes personalizados de tratamiento del paciente.
A pesar de la variedad de aplicaciones de la IA en los estudios clínicos y los servicios de atención médica, se pueden dividir en dos categorías principales:
- Análisis de datos estructurados, incluidas imágenes, genes y biomarcadores, y
- Análisis de datos no estructurados, como notas, revistas médicas o encuestas de pacientes. para complementar los datos estructurados.
El primer enfoque es impulsado por el aprendizaje automático (Machine Learning) y los algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning Algorithms), mientras que el segundo se basa en las prácticas especializadas de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing).
Michal Rosen- Zvi nos describe un mecanismo de retroalimentación en el aprendizaje de los sistemas, de manera que los médicos usan la IA como ayuda y apoyo y, a la vez, permiten verificar y mejorar la precisión de los sistemas, aportando sus conocimientos.
Para ilustrarlo, nos cuenta la realización de una prueba de concepto donde se reunió a 10 expertos clínicos y se les lanzó la siguiente pregunta:
Dado este paciente en concreto, ¿qué tratamiento recibió?¿que seguimiento tuvo?¿nos puede decir si el tratamiento dado a este paciente es un éxito o un fracaso?
Ninguna máquina cognitiva hasta el momento, es capaz de sustituir la labor del profesional de la medicina.
Esa misma pregunta se lanzó a la máquina cognitiva desarrollada por IBM y la mayoría de las veces el sistema era más preciso que los expertos. Sin embargo, es importante comprender que las máquinas cognitivas ejercerán en un futuro como asistentes virtuales de diagnóstico médico, y en ningún caso sustituirían la labor de los profesionales.
Armas para la Salud Digital
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Inteligencia Artificial
Principales beneficios de la implantación de la tecnología de Inteligencia Artificial para la comprensión de enfermedades y diagnósticos complejos
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Machine Learning
El objetivo de las máquinas cognitivas es analizar datos de muchos tipos y obtener información útil para los expertos
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