Colaboración con Hipertextual.
Los avances en el terreno de la Inteligencia Artificial (IA) están irrumpiendo con fuerza en la medicina. Esta potente herramienta destaca especialmente en el análisis y procesamiento de diversas imágenes médicas de radiografías, resonancias magnéticas, TACs, microscopía… Sin embargo, su utilidad va mucho más allá y diversas tecnologías de IA han demostrado resultados excelentes a la hora evaluar grandes cantidades de datos a partir de historias clínicas para realizar diagnósticos certeros.
Los éxitos cosechados hasta ahora apuntan a un futuro no muy lejano en el que médicos, IA y robots trabajen cada día de forma conjunta y coordinada para aplicar una medicina más precisa y eficiente, gracias a la superación de las limitaciones humanas a la hora de procesar descomunales cantidades de datos. En ese sentido, una IA no necesita ser perfecta para resultar de utilidad en la práctica médica, tan solo necesita ser mejor y más rápida que los médicos a la hora de ofrecer un diagnóstico o una predicción. Se estima que en torno al 15 % de los diagnósticos realizados por los facultativos son erróneos y las IA podrían contribuir para reducir ese porcentaje de fallos.
Aunque aún hay mucho margen de mejora en el desarrollo general de las IAs, en la actualidad ya existen usos concretos de esta tecnología que han demostrado de forma científica una mayor precisión y rapidez en diferentes tareas realizadas normalmente por los médicos. Google e IBM (con su sistema Watson Health) son dos de las grandes empresas que mayor empujón han dado a este sector, pues están involucradas en múltiples proyectos de IAs con fines médicos.
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