Inteligencia artificial en el cuidado de la salud
La inteligencia artificial en el cuidado de la salud es un término general que se usa 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 basándose únicamente en los datos de entrada.
El objetivo principal de las aplicaciones de IA relacionadas con la salud es analizar las relaciones entre las técnicas clínicas y los resultados de los pacientes. [1] Los programas de IA se aplican a prácticas como el diagnóstico , el desarrollo de protocolos de tratamiento , el desarrollo de fármacos , la medicina personalizada y el control y la atención de los pacientes. Lo que diferencia a la tecnología de IA de las tecnologías tradicionales en el cuidado de la salud es la capacidad de recopilar datos, procesarlos y producir un resultado bien definido para el usuario final. AI hace esto a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos procesos pueden reconocer patrones en el comportamiento y crear su propia lógica. 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) y algo de aprendizaje profundo los algoritmos son cajas negras ; los algoritmos pueden predecir con extrema precisión, pero ofrecen poca o ninguna explicación comprensible de la lógica detrás de sus decisiones, aparte de los datos y el tipo de algoritmo utilizado. [2]
Dado que el uso generalizado de la IA en el cuidado de la salud es relativamente nuevo, se está investigando su aplicación en varios campos de la medicina y la industria. Además, se está prestando mayor atención a las preocupaciones éticas sin precedentes relacionadas con su práctica, como la privacidad de los datos, la automatización de los trabajos y los sesgos de representación. [3]
La investigación en las décadas de 1960 y 1970 produjo el primer programa de resolución de problemas, o sistema experto , conocido como Dendral . [4] Si bien fue diseñado para aplicaciones en química orgánica, proporcionó la base para un sistema posterior MYCIN , [5] considerado uno de los primeros usos más significativos de la inteligencia artificial en la medicina. [5] [6] Sin embargo, MYCIN y otros sistemas como INTERNIST-1 y CASNET no lograron un uso rutinario por parte de los profesionales. [7]
Las décadas de 1980 y 1990 trajeron la proliferación de la microcomputadora y nuevos niveles de conectividad de red. Durante este tiempo, los investigadores y desarrolladores reconocieron que los sistemas de inteligencia artificial en el cuidado de la salud deben diseñarse para adaptarse a la ausencia de datos perfectos y aprovechar la experiencia de los médicos. [8] Los enfoques que involucran la teoría de conjuntos difusos , [9] las redes bayesianas , [10] y las redes neuronales artificiales , [11] [12] se han aplicado a los sistemas informáticos inteligentes en el cuidado de la salud.
Los avances médicos y tecnológicos ocurridos durante este período de medio siglo que han permitido el crecimiento de las aplicaciones de IA relacionadas con la atención médica incluyen:
