La revolución de la IA en la medicina

La Revolución de la IA en la Medicina

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Herramientas legales

«Los algoritmos de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos, como imágenes de resonancia magnética, tomografías, radiografías y análisis de laboratorio, para proporcionar diagnósticos más rápidos y precisos», aporta Nuria Oliver, directora científica y cofundadora de Ellis Alicante. Según Oliver, esto puede ayudar a los profesionales de la salud a identificar enfermedades en etapas tempranas y mejorar las tasas de decisiones reduciendo los posibles errores médicos.

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Asimismo, Nuria Oliver argumenta que «el diseño de los ensayos clínicos también se puede mejorar al identificar criterios de inclusión o exclusión más efectivos, predecir la respuesta al tratamiento y optimizar el reclutamiento de pacientes».

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A los retos de la confidencialidad, la veracidad de datos y el económico, la cofundadora de Ellis Alicante añade «la falta de transparencia» por la «dificultad para entender cómo funcionan estas complejas redes neuronales que pueden tener cientos de miles de millones de parámetros». En el contexto de la medicina «es necesario desarrollar algoritmos de IA que sean explicables , para que los humanos podamos entender el por qué detrás de las recomendaciones o diagnósticos proporcionados por estos sistemas». Otro reto vital es «corregir la discriminación y los sesgos algorítmicos».

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