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Inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya han encontrado aplicación en muchas áreas del funcionamiento humano. Hay muchos indicios de que el sistema de salud también mejorará gracias a las tecnologías modernas.
Blockchain e IA y cuidado de la salud
Igual que la tecnología blockchain, la inteligencia artificial también es cada vez más importante. Resulta que ambas tecnologías se pueden utilizar en el cuidado de la salud, pero la pregunta es si las expectativas asociadas con ellas son demasiado altas.
Por supuesto, no se debe negar que tienen numerosos beneficios para el sistema de salud, pero no deben considerarse 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 el sistema estadounidense como ejemplo, no solo hay muchas discrepancias en él, sino que también se caracteriza por una multitud de datos de entrada y variables. Mientras tanto, para que se integre con la cadena de bloques, debe haber un cumplimiento total de los datos.
Lo mismo se aplica a la inteligencia artificial.
Esto no significa, sin embargo, que estas tecnologías no se vayan a utilizar en el ámbito sanitario, al contrario. Hay muchos indicios de que nos permitirán introducir cambios significativos en este ámbito. Tanto la inteligencia artificial como blockchain parecen marcar el camino a seguir para legitimar el funcionamiento de los sistemas de salud y así asegurar una mayor calidad de los servicios. Sin embargo, este proceso aún requiere algo de tiempo.
Oportunidades y dificultades
El concepto de inteligencia artificial es muy utilizado hoy en día, y cada vez con mayor frecuencia, debido a soluciones como, por ejemplo, los servicios de telemedicina (que adquirieron especial importancia durante una pandemia), también se identifica con el servicio de salud.
Sin embargo, el término no siempre se entiende correctamente y, a menudo, se trata como sinónimo de aprendizaje automático, que es solo uno de los muchos componentes de la IA. El aprendizaje automático no proporciona a las máquinas instrucciones listas para usar, sino que establece patrones para grupos de datos más grandes. Además, es de gran importancia en su caso que los algoritmos creados cumplan con los conocimientos actuales, y esta no es la tarea más sencilla. Si la computadora está "entrenada" incorrectamente y los datos de entrada no son correctos, los resultados pueden ser inexactos o distorsionados.
Inteligencia artificial crea un potencial poderoso que es capaz de 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. Este problema es aún más importante en el caso de la atención médica: el precio de un protocolo incorrecto es mucho más alto en este caso que en el ámbito empresarial, porque la salud y la seguridad, y a veces incluso la vida de los pacientes, están en juego.
Por tanto, la implementación de la IA en los sistemas sanitarios debe basarse en comunicar claramente las expectativas a los científicos responsables de los datos, su pureza y transparencia, y en la escalabilidad.
