Analizar la mayor cantidad de datos, en forma más precisa y en menos tiempo, servirá para que los profesionales puedan ejercer con mayor seguridad, efectividad y una práctica basada en el valor. El aprendizaje, los pesos de las variables, los cálculos, servirán para tener más precisión, para no estar librados a la organización, al simple albur de encontrarse con una relación de agencia profesional, consolidada, bien formada y con el compromiso de actualizarse. Sino que disminuirá la variabilidad, el error cognitivo, los sesgos de confirmación, los desperdicios del sistema de salud.
Los sistemas de salud tradicionales han luchado por satisfacer las diversas necesidades de millones de pacientes, lo que ha resultado en ineficiencias y resultados subóptimos. Sin embargo, la aparición del aprendizaje automático (ML) ha marcado el comienzo de un cambio de paradigma transformador hacia el tratamiento basado en valores, lo que permite a los proveedores de atención médica brindar atención personalizada y altamente efectiva. Los equipos y dispositivos sanitarios modernos ahora integran aplicaciones internas que recopilan y almacenan datos completos de los pacientes, lo que proporciona un rico recurso para modelos predictivos basados en Machine Learning.
En lugar de suplantar el discernimiento de los médicos, la IA sirve como un facilitador sin precedentes, equipándolos con herramientas inimaginables. Sus aplicaciones de gran alcance abarcan el descubrimiento de fármacos, el diagnóstico de enfermedades, el pronóstico, la optimización del tratamiento y la predicción de resultados. Esta revolución tecnológica debe mucho a la destreza de los algoritmos de aprendizaje automático, que procesan hábilmente datos multifacéticos. En consecuencia, la IA está preparada para convertirse en un pilar integral de los sistemas de salud digitales, dando forma y reforzando el ámbito de la medicina personalizada. El panorama actual está lleno de crecimiento exponencial de la IA, lo que alimenta una oleada de proyectos de investigación destinados a mejorar las prácticas médicas. Al profundizar en el ámbito de la medicina de precisión, este artículo se esfuerza por examinar y evaluar los avances recientes en la atención médica relacionados con la utilización de algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL).
La inteligencia artificial, es una rama de la informática, que usa algo ritmo matemáticos, redes neuronales convulusionales, opera dentro del ámbito en el que las máquinas realizan tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana . Al construir algoritmos de IA robustos, los sistemas informáticos reciben inicialmente datos organizados, donde cada punto de datos normalmente posee una etiqueta o anotación distinguible asignada por el algoritmo. Además hoy podrían productos no partir de cero sino de un modelo que ya haya aprendido con la modalidad conocida como el transfers learning, que permitirá a los arquitectos no empezar de cero, sino crecer en plataformas ya maduras. Las redes neuronales aprenden. La integración de técnicas de aprendizaje automático en la atención médica ha atraído una atención significativa en los últimos años, ofreciendo el potencial de revolucionar los sistemas tradicionales y elevar el tratamiento basado en el valor.
la transición hacia un sistema de salud basado en datos no solo presagia profundas implicancias para los pacientes, los médicos y la sociedad en general, sino que también marca un cambio fundamental desde un modelo de medicina curativa masiva hacia una atención personalizada en todas las especialidades médicas. Este viaje transformador requiere la capacidad de agregar vastos conjuntos de datos de diversas fuentes y aprovechar la experiencia en su utilización, con el objetivo final de lograr una medicina de precisión en la práctica clínica mediante la integración de métodos avanzados de IA.
Si bien existe una perspectiva que percibe las aplicaciones médicas de la IA como un sustituto potencial de los médicos, enfatizamos que esto no debería conducir a la suplantación de los médicos. Más bien, aquellos médicos que adopten la IA, incluidas tecnologías de vanguardia como la realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR), reemplazarán a aquellos que no lo hagan. La integración de AR y VR puede mejorar la capacitación médica, mejorar los procedimientos quirúrgicos y brindar experiencias inmersivas tanto para los médicos como para los pacientes. Para abordar las preocupaciones sobre la autonomía, los médicos deben aplicar un enfoque de diagnóstico que implique colaborar con los pacientes para formular hipótesis y poseer la capacidad de comprender las razones subyacentes detrás de las decisiones propuestas, desviándose de ellas si es necesario.
La IA, cuando es adoptada por los médicos, puede cumplir su misión como una ayuda segura, eficaz y comprobada para el tratamiento de los pacientes y la mejora de la atención sanitaria, a pesar de la necesidad de superar numerosos obstáculos técnicos y regulatorios para transformar el enfoque basado en la IA hacia la medicina de precisión desde una visión en una realidad tangible.
Gestión y Economía de la Salud 