INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)



La inteligencia artificial en la atención médica es un término general utilizado para describir el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático, o inteligencia artificial (IA), para imitar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y de atención médica complejos. Específicamente, la IA es la capacidad de los algoritmos informáticos para aproximar conclusiones basadas únicamente en datos de entrada.

Para obtener información y predicciones útiles, los modelos de aprendizaje automático deben entrenarse utilizando grandes cantidades de datos de entrada. Los algoritmos de IA se comportan de manera diferente a los humanos de dos maneras:

1. Los algoritmos son literales: una vez que se establece un objetivo, el algoritmo aprende exclusivamente de los datos de entrada y solo puede entender para qué ha sido programado.


2. Algunos algoritmos de aprendizaje profundo son de caja negra: los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible a la lógica detrás de sus decisiones, aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado.


El objetivo principal de las aplicaciones de IA relacionadas con la salud es analizar las relaciones entre las técnicas de prevención o tratamiento y los resultados de los pacientes. Los programas de IA se aplican a prácticas como los procesos de diagnóstico, el desarrollo de protocolos de tratamiento, el desarrollo de medicamentos, la medicina personalizada y el monitoreo y la atención del paciente.

Los algoritmos de IA también se pueden utilizar para analizar grandes cantidades de datos a través de registros electrónicos de salud para la prevención y el diagnóstico de enfermedades.


Los hospitales están buscando software de IA para apoyar iniciativas operativas que aumenten el ahorro de costos, mejoren la satisfacción del paciente y satisfagan sus necesidades de personal y fuerza laboral. Actualmente, el gobierno de los Estados Unidos está invirtiendo miles de millones de dólares para avanzar en el desarrollo de la IA en la atención médica.


Las empresas están desarrollando tecnologías que ayudan a los gerentes de atención médica a mejorar las operaciones comerciales a través del aumento de la utilización, la disminución del abordaje de pacientes, la reducción de la duración de la estadía y la optimización de los niveles de personal.

Como el uso generalizado de la IA en la atención médica es relativamente nuevo, existen varias preocupaciones éticas sin precedentes relacionadas con su práctica, como la privacidad de los datos, la automatización de los trabajos y los sesgos de representación.


El desarrollo de la tecnología y las ciencias ha provocado lo siguiente en el desarrollo de la IA.

1. Mejoras en la potencia informática que resultan en una recopilación y procesamiento de datos más rápidos


2. Crecimiento de las bases de datos de secuenciación genómica.


3. Implementación generalizada del sistema de historia clínica electrónica


4. Mejoras en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, permitiendo a las máquinas replicar los procesos perceptivos humanos


5. Mejora de la precisión de la cirugía asistida por robot.


6. Mejoras en las técnicas de aprendizaje profundo y registros de datos en enfermedades raras.

Se han investigado varias especialidades de la medicina a través de la IA (inteligencia artificial). Lo que incluye la dermatología, el uso de las ciencias para investigar sobre los cánceres de piel y cómo se puede tratar. La cirugía facial y la curación de la piel también se investigan y mejoran.


Muchos profesionales son optimistas sobre el futuro del procesamiento de IA en radiología, ya que reducirá el tiempo de interacción necesario y permitirá a los médicos ver a más pacientes. La aparición de la tecnología de IA en radiología es percibida como una amenaza por algunos especialistas, ya que puede mejorar por ciertas métricas estadísticas en casos aislados, donde los especialistas no pueden.

Los avances recientes han sugerido el uso de la IA para describir y evaluar el resultado de la cirugía maxilofacial o la evaluación de la terapia del paladar hendido con respecto al atractivo facial o la apariencia de la edad, que es la detección del cuerpo humano para obtener un análisis de un resultado.


También la Inteligencia Artificial se puede utilizar en psiquiatría, las aplicaciones de IA todavía están en una fase de prueba de concepto. Las áreas donde la evidencia se está ampliando rápidamente incluyen chatbots, agentes conversacionales que imitan el comportamiento humano y que se han estudiado para la ansiedad y la depresión y otros desafíos mentales. Además, la IA se utiliza en la atención primaria, como la modelización y la toma de decisiones, el diagnóstico de enfermedades y la creación de medicamentos.


Un verdadero sistema artificialmente inteligente es aquel que puede aprender por sí mismo. Estamos hablando de redes neuronales como DeepMind de Google, que pueden hacer conexiones y alcanzar significados sin depender de algoritmos de comportamiento predefinidos. La verdadera I.A. puede mejorar las iteraciones pasadas, volviéndose más inteligente y más consciente, lo que le permite mejorar sus capacidades y conocimientos.

Ejemplos comunes de IA incluyen sire. Sire es un asistente personal digital pseudo-inteligente. Utiliza la tecnología de aprendizaje automático para ser más inteligente y más capaz de predecir y comprender nuestras preguntas y solicitudes en lenguaje natural. Otros son Nest, Netflix y Amazon, etc.


En última instancia, la IA ayudará a contribuir a la progresión de los objetivos sociales que incluyen una mejor comunicación, una mejor calidad de la atención médica y la autonomía.


¿Por qué es importante la inteligencia artificial?


La IA es importante porque puede dar a las empresas información sobre sus operaciones de la que pueden no haber sido conscientes anteriormente y porque, en algunos casos, la IA puede realizar tareas mejor que los humanos. Particularmente cuando se trata de tareas repetitivas y orientadas a los detalles, como analizar un gran número de documentos legales para garantizar que los campos relevantes se completen correctamente, las herramientas de IA a menudo completan los trabajos rápidamente y con relativamente pocos errores.

Esto ha ayudado a impulsar una explosión en la eficiencia y ha abierto la puerta a oportunidades de negocio completamente nuevas para algunas empresas más grandes. Antes de la ola actual de IA, habría sido difícil imaginar el uso de software informático para conectar a los pasajeros con los taxis, pero hoy Umber se ha convertido en una de las compañías más grandes del mundo al hacer precisamente eso. Utiliza sofisticados algoritmos de aprendizaje automático para predecir cuándo es probable que las personas necesiten viajes en ciertas áreas, lo que ayuda a que los conductores salgan a la carretera de manera proactiva antes de que se necesiten. Como otro ejemplo, Google se ha convertido en uno de los jugadores más grandes para una gama de servicios en línea mediante el uso del aprendizaje automático para comprender cómo las personas usan sus servicios y luego mejorarlos. En 2017, el CEO de la compañía, Sunder Picher, declaró que Google operaría como una compañía de "IA primero".


Las empresas más grandes y exitosas de hoy en día han utilizado la IA para mejorar sus operaciones y obtener ventaja sobre sus competidores.


IA fuerte vs. IA débil

La IA se puede clasificar como débil o fuerte.


La IA débil, también conocida como IA estrecha, es un sistema de IA que está diseñado y entrenado para completar una tarea específica. Los robots industriales y los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, utilizan una IA débil.


La IA fuerte, también conocida como inteligencia general artificial (AGI), describe la programación que puede replicar las capacidades cognitivas del cerebro humano. Cuando se le presenta una tarea desconocida, un sistema de IA fuerte puede usar lógica difusa para aplicar el conocimiento de un dominio a otro y encontrar una solución de forma autónoma. En teoría, un programa de IA fuerte debería ser capaz de pasar tanto una prueba de Turing como la prueba de sala china.


¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia artificial?

Arend Hintze, profesor asistente de biología integrativa y ciencias de la computación e ingeniería en la Universidad Estatal de Michigan, explicó en un artículo de 2016 que la IA se puede clasificar en cuatro tipos, comenzando con los sistemas inteligentes específicos de la tarea en amplio uso hoy en día y progresando a los sistemas sensibles, que aún no existen. Las categorías son las siguientes:

Tipo 1: Máquinas reactivas. Estos sistemas de IA no tienen memoria y son específicos de la tarea. Un ejemplo es Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció a Garry Kasparov en la década de 1990. Deep Blue puede identificar piezas en el tablero de ajedrez y hacer predicciones, pero debido a que no tiene memoria, no puede usar experiencias pasadas para informar a las futuras.

Tipo 2: Memoria limitada. Estos sistemas de IA tienen memoria, por lo que pueden utilizar experiencias pasadas para informar decisiones futuras. Algunas de las funciones de toma de decisiones en los automóviles autónomos están diseñadas de esta manera.

Tipo 3: Teoría de la mente. La teoría de la mente es un término de psicología. Cuando se aplica a la IA, significa que el sistema tendría la inteligencia social para comprender las emociones. Este tipo de IA será capaz de inferir las intenciones humanas y predecir el comportamiento, una habilidad necesaria para que los sistemas de IA se conviertan en miembros integrales de los equipos humanos.

Tipo 4: Autoconciencia. En esta categoría, los sistemas de IA tienen un sentido de sí mismos, lo que les da conciencia. Las máquinas con autoconciencia entienden su propio estado actual. Este tipo de IA aún no existe.

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