{"id":55769,"date":"2023-07-24T20:00:00","date_gmt":"2023-07-25T01:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT\/?p=55769"},"modified":"2023-07-19T11:56:19","modified_gmt":"2023-07-19T16:56:19","slug":"inteligencia-artificial-esta-cerca-de-vencer-a-los-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT\/index.php\/inteligencia-artificial-esta-cerca-de-vencer-a-los-medicos\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial Podr\u00eda Estar Cerca de Vencer a los M\u00e9dicos #IA #Innovaci\u00f3n #Tecnolog\u00eda #ESCAT"},"content":{"rendered":"
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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Inteligencia Artificial y el estudio que\u00a0un equipo de investigadores public\u00f3, en el cual se comparaba la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de m\u00e9dicos con la de una IA.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Los resultados son sorprendentes: no solo encontraron que los m\u00e9dicos ganaban a las computadoras haciendo diagn\u00f3sticos, es que ganaban por goleada: 72% contra 34%. <\/p>\n\n\n\n

Tras tantos a\u00f1os anunciando la revoluci\u00f3n que iban a suponer estos sistemas, la profesi\u00f3n m\u00e9dica pod\u00eda “respirar tranquila”.<\/p>\n\n\n\n

El\u00a0\u00faltimo trabajo sobre el tema de Google Research y Deep Mind muestra perfectamente ese cambio: en este estudio, el equipo ajust\u00f3 un chatbot de IA para responder preguntas m\u00e9dicas comunes. <\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s tarde, pidieron a un amplio equipo de m\u00e9dicos que respondieran a esas mismas preguntas y, finalmente, pidieron a un panel de nuevos m\u00e9dicos que juzgaran la correcci\u00f3n y pertinencia de ambos conjuntos de respuestas, el panel juzg\u00f3 como correctas el 92,6% de las generadas con inteligencia artificial frente al 92,9% de las respuestas proporcionadas por otros m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n

\"Inteligencia<\/figure>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 hace un paciente como t\u00fa en una consulta como esta?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El\u00a0estudio de Harvard de 2016\u00a0comparaba a m\u00e9dicos de todo el mundo con ‘comprobadores de s\u00edntomas interactivos’ (‘symptom checkers’), es decir, con enormes formularios en los que el paciente va introduciendo datos como la edad, d\u00f3nde le duele o desde cuando y generan (o ayudan a generar) un autodiagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

No utilizaban sistemas expertos ni algoritmos de IA, y no lo hac\u00edan por un motivo, el cual, era probable que emplear uno de esos sistemas no hubiera mejorado mucho los resultados. Para 2016 ya hab\u00eda inteligencias artificiales que igualaban o mejoraban los diagn\u00f3sticos de los m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n

El problema es que solo funcionaban cuando trabajan con datos objetivos (radiograf\u00edas, TACs o an\u00e1lisis cl\u00ednicos) o cuando alguien hab\u00eda codificado los s\u00edntomas en una base de datos previamente. <\/p>\n\n\n\n

Los bots no eran h\u00e1biles sacando la informaci\u00f3n cl\u00ednica de los pacientes, extraer s\u00edntomas, entender qu\u00e9 est\u00e1 diciendo el enfermo y qu\u00e9 no est\u00e1 diciendo, ah\u00ed es donde est\u00e1 la miga de la profesi\u00f3n m\u00e9dica aunque a veces se olvide.<\/p>\n\n\n

\n
\"Inteligencia<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 cambia esto?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Y por eso,\u00a0el resultado de Google\u00a0es tan relevante: no se trata solo de “dar” informaci\u00f3n correcta, se trata de leer las preguntas, entender sus matices y comprender qu\u00e9 es lo que est\u00e1n preguntando (a veces m\u00e1s all\u00e1 de lo evidente). <\/p>\n\n\n\n

En muy poco tiempo, los resultados se han estrechado much\u00edsimo, pero a\u00fan no es escalable. El proceso sigue necesitando seres humanos y un trabajo muy intensivo, no obstante, es lo que hace pensar que, la explosi\u00f3n del reconocimiento de lenguaje natural puede destrozar esa “\u00faltima frontera” de la medicina rob\u00f3tica.<\/p>\n\n\n\n

Est\u00e1 claro que hay que llevar esta tecnolog\u00eda a los diagn\u00f3sticos reales para ver qu\u00e9 pasa, c\u00f3mo act\u00faa, qu\u00e9 es capaz de lograr. La buena noticia es que buena parte del camino que se marcaba hace seis a\u00f1os ya est\u00e1 recorrido en su mayor parte: todo parece indicar que estamos a las puertas de cambios importantes.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1quinas c\u00f3mo \u00bfnosotros?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aunque para eso, y es importante tenerlo de cuenta, tendremos que cambiar tambi\u00e9n\u00a0nuestra forma de ver a las m\u00e1quinas, a\u00fan hoy seguimos teniendo el sesgo por el que sobredimensionamos los fallos de las m\u00e1quinas, aunque sean estad\u00edsticamente m\u00e1s fiables, no es algo que se circunscribe a las IA’s, pasa tambi\u00e9n con los aviones, por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n

Es algo que va cambiando a medida que las m\u00e1quinas se van haciendo m\u00e1s importantes en nuestro d\u00eda a d\u00eda, pero que sigue mediando nuestra confianza en las m\u00e1quinas, algoritmos y robots.<\/p>\n\n\n\n

En un mundo de hoy, la divisi\u00f3n entre lo online<\/em> y lo offline<\/em> ha desaparecido.<\/p>\n\n\n

\n
\"Inteligencia<\/figure>\n<\/div>\n\n\n
Fuente: xataka<\/a><\/h6>\n\n\n\n

M\u00e1s noticias sobre\u2026<\/a><\/p>\n\n\n\n

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