El potencial de la IA para el diagnóstico médico parece algo ya demostrado. Numerosos estudios lo han puesto a prueba y han sacado conclusiones que parecen indicar que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse al mundo de la medicina.

En este artículo, queremos resumir cuál es la situación actual y, sobre todo, qué esperamos de los próximos años.

Deep learning e IA: un sistema eficaz de diagnóstico médico

Varios estudios han llegado ya la conclusión de que la IA, entrenada con deep learning y una gran cantidad de datos, puede ofrecer un diagnóstico médico acertado. De hecho, los porcentajes de acierto coinciden, aproximadamente, con los que tiene un profesional médico.

Un ejemplo es el trabajo llevado a cabo por un equipo de científicos de Estados Unidos y China, que desarrollaron un algoritmo destinado al diagnóstico médico. Degeneración macular, neumonía infantil -bacteriana y vírica- y algunos tipos de cáncer son ejemplos de las enfermedades que se pusieron a prueba.

El papel de la IA a la hora de interpretar imágenes médicas y extraer patrones con los que ha sido capaz de establecer un diagnóstico médico fiable parece, en todos los estudios, realmente satisfactorio.

La IA para el diagnóstico médico como aliada del profesional sanitario

¿Quiere decir esto que el papel de la inteligencia artificial vaya a ser sustituir al médico en la elaboración del diagnóstico? Ni mucho menos. Su cometido será, de hecho, el de ser una herramienta aliada para los sanitarios.

Tengamos en cuenta que el deep learning no tiene en consideración el conocimiento del médico, que respalda el diagnóstico y es capaz de definir, exactamente, la forma de proceder. Lo que hace es dar un resultado para cada caso a partir de patrones que ha obtenido del análisis de miles de datos. A pesar de que es una herramienta extremadamente útil, no sustituye los conocimientos del médico experto.

¿Cuál es, entonces, la función de la IA para el diagnóstico médico? En primer lugar, podemos hablar de que favorecerá un diagnóstico más rápido. Al automatizar algunos análisis que, de otro modo, llevarían mucho tiempo, el médico es capaz de sacar una conclusión antes. Esto, sobre todo cuando nos encontramos en un entorno sanitario saturado -por ejemplo, durante la crisis sanitaria del coronavirus-, es de gran utilidad. Además, por supuesto, de que un diagnóstico precoz mejora en muchas ocasiones el pronóstico del paciente.

Por otro lado, podemos pensar en ciertas áreas remotas, en las que escasean los especialistas. En estos casos, una herramienta como la IA supliría ciertas carencia que, de otra forma, serían un verdadero problema.

Sin duda, la tecnología y la IA para el diagnóstico médico se han convertido en herramientas fundamentales para el sector. Sigue atento a nuestro blog para mantenerte al día de esta y otras novedades.

Subscribe to Directory
Write an Article

Recent News

El diagnóstico genético neonatal mejor...

Un estudio con datos de los últimos 35 años, ind...

Más de 1.500 cambios epigenéticos en e...

Un equipo de investigadores de la Universidad Juli...

Tuneable reverse photochromes in the sol...

A new technique allows the design of solid materia...

Highlight

Eosinófilos. ¿Qué significa tener val...

by Labo'Life

​En nuestro post hablamos sobre este interesante tipo de célula del...

Un estudio de INCLIVA muestra el efecto ...

by INCLIVA

Han desarrollado un estudio para evaluar la correlación entre el teji...

Photos Stream