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Inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya se han utilizado en muchas áreas del funcionamiento humano. Hay muchos indicios de que gracias a las tecnologías modernas, el sistema de atención sanitaria también mejorará.
Blockchain, IA y atención sanitaria
Lo mismo que la tecnología blockchain, la inteligencia artificial también está adquiriendo cada vez más importancia. Resulta que ambas tecnologías se pueden utilizar en el ámbito sanitario, pero la pregunta es si las expectativas asociadas a ellas no son demasiado altas.
Por supuesto, no se debe negar que conllevan numerosos beneficios para el sistema sanitario, pero no se deben tratar como una panacea para todos los problemas.
Al menos no todavía.
Desafortunadamente, implementar blockchains en el sistema de salud es un proceso que requiere bastante tiempo. Tomando como ejemplo el sistema americano, no sólo hay muchas discrepancias, sino que se caracteriza por una multitud de datos de entrada y variables. Mientras tanto, para que se integre con la cadena de bloques, debe existir un cumplimiento total de los datos.
Lo mismo se aplica a la inteligencia artificial.
Esto no significa, sin embargo, que estas tecnologías no vayan a utilizarse en la atención sanitaria, sino todo lo contrario. Hay muchos indicios de que permitirán introducir cambios significativos en este ámbito. Tanto la inteligencia artificial como el blockchain parecen indicar el camino a seguir para mejorar el funcionamiento de los sistemas de salud y, en consecuencia, asegurar una mayor calidad de los servicios. Sin embargo, este proceso todavía requiere algo de tiempo.
Oportunidades y dificultades
El concepto de inteligencia artificial se utiliza ampliamente hoy en día y, cada vez más, debido a soluciones como los servicios de telemedicina (que han adquirido especial importancia durante la pandemia), también se identifica con la atención sanitaria.
Sin embargo, este término no siempre se entiende correctamente y, a menudo, se trata como sinónimo de aprendizaje automático, que es sólo uno de los muchos componentes de la IA. El aprendizaje automático no proporciona a las máquinas instrucciones ya preparadas, sino que establece patrones para grupos más grandes de datos. Además, es de gran importancia que los algoritmos emergentes sean consistentes con el conocimiento actual, y ésta no es la tarea más fácil. Si la computadora está "entrenada" de manera incorrecta y los datos de entrada no son correctos, entonces los resultados obtenidos pueden ser inexactos o falsos.
Inteligencia artificial crea un potencial poderoso que puede revolucionar la atención médica. Sin embargo, todo está en manos de especialistas que diseñan algoritmos.
Como ya se mencionó, la exactitud de los resultados depende de su exactitud. Esta cuestión adquiere aún más importancia en el caso de la atención sanitaria: el precio de un protocolo incorrecto es mucho más alto en este caso que en el ámbito empresarial, porque está en juego la salud y la seguridad, y a veces incluso la vida de los pacientes.
Por tanto, la implementación de la IA en los sistemas sanitarios debe basarse en una comunicación clara de las expectativas a los científicos responsables de los datos, su limpieza, transparencia y escalabilidad.
