🚀 Queridos amigos de Ark:
🧐 Últimamente, Chat GPT es un tema candente en todas las conversaciones. Sin embargo, esta no es la única técnica de IA que se está explorando en el sector de la salud. Aquí te contamos sobre 5 técnicas de IA que también están teniendo éxito en el sector.
La antesala de la inteligencia artificial
El término «inteligencia artificial» puede resultar engañoso porque debido al uso excesivo de la expresión, su significado comenzó a inflarse. Implica software con cognición y sensibilidad, una tecnología mucho más desarrollada que la que se utiliza la mayor parte del tiempo. Cada vez son más los algoritmos que prometen grabar y transcribir reuniones y conversaciones automáticamente, analizar el contenido y ofrecer un resumen con capacidad de búsqueda. Algunas de estas soluciones están diseñadas específicamente para uso médico, mientras que otras están dirigidas a un público más general.
Los reconocedores de patrones gobiernan el mundo
El aprendizaje automático es el campo de la informática que permite a las computadoras aprender sin estar programadas explícitamente en función de las estadísticas computacionales y la minería de datos. Al igual que ocurre con las estadísticas tradicionales, el aprendizaje automático requiere suficientes conjuntos de datos de entrenamiento y los algoritmos correctos para optimizar su rendimiento en el conjunto de datos de entrenamiento antes de realizar las pruebas.
El aprendizaje supervisado se utiliza normalmente para los problemas de clasificación. Tienes datos de entrada y salida, y el algoritmo aprende reglas generales sobre cómo categorizar. Es el tipo de aprendizaje automático más popular en medicina y, dentro de unos años, se utilizará ampliamente en la obtención de imágenes médicas en radiología, patología y otros campos con uso intensivo de imágenes.
El aprendizaje automático supervisado también se puede implementar de manera efectiva para predecir eventos de salud en función de varios datos de entrada, que se pueden clasificar de forma lineal. Por ejemplo, a partir de las estadísticas sobre las tasas de vacunación contra el sarampión y los brotes de enfermedades de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, así como de datos de salud no tradicionales, incluida la vigilancia sindrómica y los datos de las redes sociales generados mediante el uso de software que extrae información de una amplia variedad de fuentes de historias clínicas, un algoritmo puede proporcionar un mapa confiable de los focos futuros de brotes de sarampión.
Aprendizaje automático e interacciones entre fármacos y medicamentos sin supervisión
En el caso del aprendizaje automático no supervisado, se le pide al programa informático que descubra las estructuras y patrones inherentes que se encuentran en los datos. A diferencia del caso del aprendizaje automático supervisado, los conjuntos de datos no están etiquetados ni estructurados. Por lo general, se usa para predecir resultados desconocidos y determinar cómo descubrir patrones ocultos. En medicina, por ejemplo, las muestras de tejido se pueden agrupar según valores de expresión génica similares utilizando técnicas de aprendizaje no supervisadas. Como ejemplo de algoritmos de aprendizaje de reglas de asociación, se pueden mencionar las pruebas de nuevas interacciones farmacológicas.
Aprendizaje profundo en medicina
El aprendizaje profundo es el subcampo del aprendizaje automático en el que las computadoras aprenden con la ayuda de redes neuronales en capas. Los algoritmos de aprendizaje profundo generalmente utilizan conjuntos de datos desordenados y montones de información no estructurada para tratar de dar respuestas a preguntas difíciles.
Como ejemplo de aprendizaje profundo en medicina, los investigadores propusieron un enfoque para deducir las políticas de tratamiento para pacientes sépticos mediante el uso de modelos de espacio de estados continuos y un aprendizaje por refuerzo profundo. En otro estudio, los expertos intentan resolver el difícil problema de estimar el tamaño de los pólipos mediante imágenes o vídeos de colonoscopia, lo cual es crucial para hacer un diagnóstico en la detección del cáncer de colon.
Los nuevos chatbots médicos con IA
Apenas unas semanas después del lanzamiento de ChatGPT, Google/DeepMind anunció el lanzamiento de MedPalm, un modelo de lenguaje extenso diseñado específicamente para responder preguntas relacionadas con la atención médica basado en su modelo PalM de 540 mil millones de parámetros. Este chatbot ofrece una serie de posibles aplicaciones médicas, como la recuperación de conocimientos, el apoyo a la toma de decisiones clínicas, el resumen de los hallazgos clave de los estudios y la clasificación de las preocupaciones de atención primaria de los pacientes, entre otras.
Hablemos ¡si tiene alguna idea para implementar la IA generativa en su flujo de trabajo médico!
Si tiene en mente casos de uso de IA en el cuidado de la salud, puede decírnoslo aquí.
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