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En el campo de la medicina, aplicar IA en el análisis de datos ayuda a realizar diagnósticos certeros y precoces. Esto supone un gran avance especialmente en el diagnóstico de enfermedades que se desarrollan muy rápido como pueden ser aquellas patologías degenerativas o algunos tipos de cáncer.
La inteligencia artificial no solo es de gran ayuda en el diagnóstico precoz de enfermedades, y evitar su progresión, sino que también se pueden usar modelos de Machine Learning en la observación de los signos vitales de los pacientes en cuidados intensivos. Aunque los monitores cardíacos ya cumplan con la función de rastrear los signos vitales, la IA va más allá. Esta recopila los datos de esos dispositivos para buscar afecciones más complejas. Los médicos reciben una alerta en los casos en los que aumentan los factores de riesgo.
Diagnosticar enfermedades raras, o poco comunes, es mucho más difícil. Los cifras aseguran que un 40% de los niños y niñas con enfermedades congénitas raras obtienen un primer diagnóstico erróneo. Apoyar el diagnóstico en la IA significa tener la posibilidad de recopilar, analizar y encontrar similitudes entre los parámetros de las agrupaciones de enfermedades y los pacientes para determinar si se trata de un paciente con una enfermedad rara o común.
Además, otro punto a favor del la aplicación de inteligencia artificial en este ámbito son las técnicas de clasificación. Por ejemplo, gracias a árboles de decisión, bosques aleatorios o redes neuronales, se puede identificar el grupo concreto de un paciente y dividirlos en subgrupos con otros que tengan diagnósticos similares. Por otro lado, con la Transferencia de Aprendizaje se puede desarrollar un modelo de pacientes a partir del cual obtener información más precisa para asistir al diagnóstico.
Hay más de 6.000 enfermedades raras. Acelerar el avance en IA en el diagnóstico de este tipo de enfermedades puede ayudar a más de 446 millones de personas en el mundo.
El cáncer tiene miles de variaciones genéticas y epigenéticas. La integración de modelos de IA en la detención del cáncer ha mejorado la precisión y la velocidad del diagnóstico del cáncer. Los avances en los algoritmos basados en IA ayudan a detectar mutaciones genéticas e interacciones de proteínas peligrosas en una fase temprana.
Podemos encontrar un claro ejemplo de la eficacia de su aplicación en los casos de cáncer de mama. Gracias a la inteligencia artificial hoy contamos con sistemas de detección precoz como "The Blue Box", desarrollado por la ingeniera biomédica Judit Giró. Este dispositivo biomédico detecta el cáncer de mama a través de una muestra de orina.
"Inner Eye" y "Bio Model" de Microsoft
En la detección de los primeros signos de Alzheimer encontramos aplicaciones de inteligencia artificial a través de soluciones tecnológicas que analizan patrones del habla y comportamiento.
Desde un simple smartphone podemos obtener un diagnóstico de la enfermedad más preciso y rápido que tras realizar pruebas médicas tradicionales. En un primer paso, el algoritmo empleado estudia el texto de las conversaciones del paciente y examina detenidamente la variedad del lenguaje que está usando para evaluar su estado cognitivo. Mas tarde, usando Computer Visión, se analiza las expresiones faciales junto al vocabulario y a las señales acústicas en la conversación con el paciente. La aplicación examina todos los datos y ofrece un puntaje en base al riesgo y probabilidad de demencia.
Este tipo de herramientas asisten al profesional médico en el proceso de diagnóstico. Avanzar en este tipo de aplicaciones hasta ponerlas al alcance de todos ayudaría a detectar, de forma prematura, la sintomatología de millones de personas.
La IA tiene la capacidad de hacer recomendaciones personalizadas y en tiempo real a los pacientes durante las 24 horas del día. Esto es posible gracias a que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias.
Por tanto, cuando hablamos de las aplicaciones de IA en medicina no podemos olvidar que la asistencia de IA virtual funciona para respaldar la medicina de presión. En lugar de repetir la información, cada paciente tiene la opción de acceder a un servicio de asistencia médica virtual 24 horas con tecnología de inteligencia artificial que podría responder a preguntas basadas en el historial médico, preferencias y necesidades personalizadas según el paciente.
La IA también es útil en farmacología, ya que ayuda a los investigadores a analizar las secuencias genéticas para dar con las vacunas o soluciones adecuadas.
La Inteligencia Artificial impulsada por redes neuronales artificiales está siendo parte del área de imágenes médicas. Resulta tan eficaz como los profesionales en radiología al detectar los primeros signos de cáncer de mama y otras afecciones. Además, ayuda a los médicos a manejar la cantidad de imágenes de las partes vitales del historial de un paciente, presentándoles las más relevantes.
En los ensayos clínicos se invierte mucho tiempo en la tarea de asignar códigos médicos a los resultados y actualizar los conjuntos de datos relevantes. La IA puede hacer más eficiente el proceso de búsqueda de códigos durante los ensayos clínicos, haciéndolo más rápido e inteligente.
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La IA puede ayudar a los bancos a detectar acciones fraudulentas, predecir patrones de mercado y sugerir operaciones a los clientes.
La IA puede ser útil para evitar colisiones, atascos u optimizar el tráfico.
En las compras virtuales, ayuda a ofrecer recomendaciones y sugerencias personalizadas al usuario. Las tecnologías de gestión de inventario y la disposición de sitios también mejoran con la IA.
