Una introducción a las aplicaciones de la inteligencia artificial en Medicina: Aspectos históricos
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Arias Vanegas, Víctor Alfonso | 2019
En un sentido amplio la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se ha aplicado a los datos médicos desde los inicios de
la informática dado el profundo arraigo de esta área en la innovación, pero los últimos años han sido testigo de una generación
cada vez mayor de datos relacionados con las ciencias de la salud, cuestión que ha dado nacimiento a un nuevo campo de las
ciencias de la computación llamado big data. Los datos médicos a gran escala (en forma de bases de datos estructuradas y no estructuradas) si son apropiadamente adquiridos e interpretados pueden generar grandes beneficios al reducir los costos y los
tiempos del servicio de salud, pero también podrían servir para predecir epidemias, mejorar los esquemas terapéuticos, asesorar a
médicos en lugares remotos y mejorar la calidad de vida. Los algoritmos de deep learning son especialmente útiles para manejar esta
gran cantidad de datos complejos, poco documentados y generalmente no estructurados; todo esto debido a que el deep learning
puede irrumpir al crear modelos que descubren de forma automática las características principales, así como las que mejor predicen
el comportamiento de otras variables dentro de una gran cantidad de datos complejos. En el futuro, la relación hombre-máquina en
biomedicina será más estrecha; mientras que la máquina se encargará de tareas de extracción, limpieza y búsquedas de correlaciones,
el médico se concentraría en interpretar estas correlaciones y buscar nuevos tratamientos que mejoren la atención y en última
instancia la calidad de vida del paciente.
Palabras clave: Inteligencia artificial, innovación, registros médicos, bases de.
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