Autor: CRISTIÁN MÉNDEZ
Medicina-1A, LA DUPLA QUE SE CONSOLIDA EN LA SALUD de los próximos años
4 La l A permite mejorar procesos tanto clínicos como administrativos con directo beneficio a los pacientes y sus diagnósticos.
Ntre los múltiples temas que dejó la recién pasada Consumer Electronics Show (CES) de Las Vegas está la cada vez más estrecha relación entre la inteligencia artificial (1A) y la medicina, especialmente en lo referente a la creciente digitalización de la salud y al apoyo de diagnósticos clínicos.
Esta asociación, de acuerdo con las exposiciones y charlas que hubo sobre el asunto en la CES, permite mejorar los proceos tanto clínicos como administrativos, hacer más accesibles los servicios sanitarios, brindar soporte al diagnóstico y mejorar la eficiencia y la oportunidad en la entrega de cuidados a los pacientes SU GRAN POTENCIAL Para Macarena Molina, candidataa magíster de Informática Médica y conectora líder de la Red de Salud Digital de las Universidades del Estado, liderada por la Universidad de Chile, el uso de l A en la medicina tiene un gran potencial; sin embargo, dice, “es necesario que los desarrollos tecnológicos sean validados con un gran número de datos y a la vez cuenten con certificaciones que permitan su usoen el ámbito cínico.
Se espera que a medida que disminuyan las barreras tecnológicas, organizacionales y humanas, esta tecnología se masifique para entregar los beneficios que han demostrado a nivel experimental" Y en cuanto a beneficios, la académica de la Universidad de Chile menciona que la l A “ha evidenciado múltiples aplicaciones, especialmente para cáncer, demostrando excelentes resultados en tareas de detección tumoral, olasificación y/o segmentación para cáncer de mama, pulmón, co y de próstata” En este ámbito, el uso de sistemas de soporte a la decisión ca, basados en l A, tiene el potencial de apoyar a los médicos en su labor diagnóstica haciéndola más eficiente y oportuna, mejorando también su precisión: "Estudios desarrollados han demostrado que médicos que fueron asistidos por sistemas de l A no solo mejoraron el rendimiento, sino que también lograron un rendimiento medio más alto que el de los algoritmos por sí solos”, detalla Macarena Molina. Para la profesional, “esto evidencia que existe una sinergia l Amédico, logrando una mayor precisión y coherencia en la clasificación diagnóstica realizada con estos sistemas. Porlo tanto, enáreas de diagnóstico por imágenes, como son la radiología y la anatomía patológica, este tipo de tecnología puede tener un gran impacto” UN BUEN APOYO A LA LABOR MÉDICA Y aquícabe la pregunta.
Tomando en cuenta que la tecnología de machine learning logra que las computadoras aprendan y tomando en cuenta que lal A se define como la creación de sistemas capaces de razonar y actuar, es decir, que puedan procesar datos, generar nuevos conocimientos a partir de ellos y tomar decisiones relacionadas con tareas especificas, ¿se podrá llegaren un futuro al reemplazo del médico y su diagnóstico a través de tecnologías cuyos procesos sean a través de l A? Para la conectora líder de la Red de Salud Digital de las Universidades del Estado la respuesta es ra: “El desarrollo de estas tecnologías no busca reemplazar a los profesionales, sino más bien entregar soporte, es decir, ser un apoyo en la labor de los médicos, El diagnóstico final siempre será responsabilidad del profesional capacitado, quien legalmente es el responsable del diagnóstico emitido.
Por lo tanto, se espera brindar soporte a la decisión clínica mediante algoritmos de l A, pero no reemplazar la experiencia y el conocimiento del experto” ESTA SINERGIA FUE DE LOS TEMAS MÁS DISCUTIDOS EN LA RECIENTE CES:
