Dr. Alfredo de Jesús Gutiérrez Gómez.
Tecnólogo, desarrollador de software, docente e investigador
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IBM, lo define como: "La tecnología que permite a las computadoras simulen la inteligencia humana y las capacidades humanas de resolución de problemas."
Se refiere al uso de:
Machine learning (aprendizaje automático) hasta las redes neuronales y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), las tecnologías de IA han ido evolucionando para enfrentar desafíos complejos en el campo médico.
Procesamiento de registros de salud electrónicos (EHR), ayudando a digitalizar y organizar grandes volúmenes de información médica.
Intentos de crear sistemas de IA que imitaran el razonamiento clínico ofrecían recomendaciones basadas en reglas definidas por expertos.
Se utiliza el análisis predictivo, LLM y el procesamiento de grandes volúmenes de datos.Mejorar precisión en diagnósticos, personalizar tratamientos y gestionar la atención sanitaria a nivel poblacional.
Diagnóstico y pronóstico
Analiza imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, para detectar enfermedades como el cáncer o problemas cardíacos en etapas tempranas, con una precisión a veces superior a la de los médicos.
Medicina personalizada
A través del análisis de datos genéticos, clínicos y de estilo de vida, la IA puede crear tratamientos adaptados a las características individuales de los pacientes, como ocurre en la oncología personalizada.
Gestión de pacientes y operaciones hospitalarias
Los hospitales al utilizar IA pueden mejorar la eficiencia operativa, optimizando la planificación de recursos, gestionar camas y prever la demanda de servicios en épocas de crisis.
Telemedicina y atención remota
La IA facilita consultas médicas a través de chatbots y asistentes virtuales que brindan orientación sobre síntomas o permiten a los pacientes programar citas.
Descubrimiento de medicamentos y vacunas
La IA acelera el proceso de desarrollo de nuevos fármacos al analizar compuestos químicos y predecir su efectividad contra diversas enfermedades, como fue el caso de las vacunas contra el COVID-19.
Analizar grandes volúmenes de datos genómicos para identificar las mejores secuencias de ARN mensajero que codificaran la proteína de la espiga del virus (la proteína que usa para ingresar a las células humanas).
Optimizar la formulación y dosificación de la vacuna para maximizar la respuesta inmune con la menor cantidad posible de efectos secundarios.
Reducir drásticamente el tiempo de desarrollo, permitiendo que la vacuna avanzara desde la secuenciación del virus hasta los ensayos clínicos en tiempo récord (solo en 42 días tras la secuenciación del genoma del SARS-CoV-2).
Tradicionalmente, el desarrollo de vacunas lleva varios años. Gracias a la IA, fue posible identificar rápidamente posibles candidatos a vacunas y comenzar los ensayos clínicos en cuestión de meses.
Las simulaciones y predicciones hechas por IA permitieron a las empresas ajustar sus vacunas para maximizar la eficacia con las menores dosis posibles.
ayudaron a predecir posibles mutaciones del virus, lo que permitió, adelantarse y ajustar sus vacunas para ser efectivas contra nuevas variantes.
de la I.A. en el sector salud
Mayor precisión y rapidez en los diagnósticos
Acceso a atención personalizada
Permite a los médicos centrarse en casos más críticos.
Eficiencia operativa
Minimizando efectos secundarios
Limites actuales de la I.A. en el sector salud
Salud predictiva
IA y Big Data podrán predecir con mayor precisión la evolución de enfermedades y su propagación, ayudando a crear políticas de salud pública más efectivas.
Robótica médica
La cirugía asistida por robots impulsados por IA seguirá mejorando en precisión, permitiendo procedimientos más seguros y menos invasivos.
Atención a largo plazo y monitoreo
Los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), en combinación con IA, permitirán a los pacientes ser monitoreados en tiempo real, reduciendo la necesidad de hospitalización y mejorando la calidad de vida.