{"id":24408,"date":"2019-02-20T16:41:57","date_gmt":"2019-02-20T22:41:57","guid":{"rendered":"http:\/\/escatuninter.blog\/?p=24408"},"modified":"2019-02-20T16:41:57","modified_gmt":"2019-02-20T22:41:57","slug":"la-inteligencia-artificial-ya-puede-diagnosticar-dolencias-infantiles-noticiasescat-iscuninter-uninter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT2\/?p=24408","title":{"rendered":"La inteligencia artificial ya puede diagnosticar dolencias infantiles #NoticiasESCAT #ISCUninter #Uninter"},"content":{"rendered":"

\"ESCAT<\/a>Un equipo internacional desarrolla una m\u00e1quina capaz de analizar las condiciones de salud de miles de ni\u00f1os gracias al potencial del aprendizaje autom\u00e1tico..<\/p>\n

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El impacto de la inteligencia artificial en la sanidad crece d\u00eda tras d\u00eda, y la comunidad cient\u00edfica no para de buscar nuevos caminos para explotar todo su potencial.<\/p>\n

Este lunes, un equipo internacional ha dado a conocer en un art\u00edculo el desarrollo de una m\u00e1quina capaz de generar un amplio abanico de diagn\u00f3sticos de dolencias infantiles. El sistema ha sido entrenado con los datos de m\u00e1s de 500.000 pacientes atendidos en una instituci\u00f3n sanitaria de referencia ubicada en Guangzhou (China). Los investigadores destacan que esta tecnolog\u00eda puede ayudar a los m\u00e9dicos a entender m\u00e1s r\u00e1pidamente qu\u00e9 pacientes necesitan una atenci\u00f3n prioritaria y acertar con m\u00e1s precisi\u00f3n el diagn\u00f3stico de enfermedades raras o peligrosas.<\/p>\n

Los autores del art\u00edculo, publicado en Nature Medicine<\/em>, explican que la disponibilidad de informaci\u00f3n m\u00e9dica ha crecido exponencialmente en los \u00faltimos a\u00f1os, lo que complica la toma de decisiones por parte de los m\u00e9dicos. La capacidad de la inteligencia artificial de analizar grandes cantidades de datos puede ayudar a reducir esta carga y facilitar la valoraci\u00f3n adecuada de cada caso cl\u00ednico, aseguran. Pero conseguir que las m\u00e1quinas sean capaces de interpretar correctamente los datos no es un desaf\u00edo f\u00e1cil de superar, recuerdan tambi\u00e9n.<\/p>\n

Kang Zhang, investigador de la Universidad de San Diego (California, EE UU) y miembro del equipo responsable del proyecto. Tras ser entrenada con datos anotados manualmente por unos pediatras, la m\u00e1quina adquiere progresivamente la capacidad de incorporar y clasificar de forma autom\u00e1tica la informaci\u00f3n relevante y, posteriormente, elaborar diagn\u00f3sticos.<\/p>\n

\"Inteligencia

Inteligencia Artificial y Medicina<\/p><\/div>\n

Zhang y sus compa\u00f1eros aseguran que cuanto m\u00e1s grande es la cantidad de datos con la que se alimenta el sistema, m\u00e1s aumenta su eficacia. En este trabajo han utilizado los datos procedentes de casi 1,4 millones de citas pedi\u00e1tricas de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de ni\u00f1os y adolescentes menores de edad. \u201cNuestro sistema de inteligencia artificial puede imitar a un m\u00e9dico humano y utilizar toda la informaci\u00f3n sanitaria para realizar un diagn\u00f3stico\u201d, asegura Zhang.<\/p>\n

Zhang asegura que el sistema puede potencialmente diagnosticar cualquier tipo de dolencia pedi\u00e1trica, aunque no resta importancia a lo que pueden aportar los profesionales humanos. \u201cCon m\u00e1s entrenamiento, este sistema puede llegar a realizar la mayor\u00eda de los diagn\u00f3sticos con una supervisi\u00f3n m\u00ednima de los doctores. Pero nunca podr\u00e1 sustituir por completo a un humano\u201d, zanja.<\/p>\n

Fuente:\u00a0ElPais<\/a><\/h6>\n

Ingenier\u00eda en Sistemas Computacionales<\/a><\/p>\n

Otras noticias<\/a><\/span><\/p>\n

\"universidad-internacional\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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