User talk:Sammiehendricks
La inteligencia artificial (IA) ha adquirido recientemente importancia pública con el lanzamiento de versiones de aprendizaje profundo que pueden crear cualquier cosa, desde arte hasta etiquetar documentos con una mínima intervención humana. De hecho, este crecimiento ha revitalizado el debate sobre las funciones actuales y potenciales de la IA en todas las facetas de la vida. Sin embargo, entre la amplia gama de campos con aplicaciones factibles de la IA, la medicina llama la atención por ser uno en el que existe un enorme potencial junto con desafíos igualmente sustanciales. Prácticamente no existe ningún área de la medicina y la prestación de tratamientos que no esté ya afectada por la IA. Como ejemplo, se ofrecen aplicaciones impulsadas por IA para capturar el dictado de notas médicas; Varias de estas aplicaciones intentan sintetizar reuniones individuales y resultados de exámenes de laboratorio para escribir notas directamente, sin tratamiento médico. La IA está desempeñando un papel de impulso en la cobertura de los seguros médicos, ayudando a los cuidadores a presentar reclamaciones de seguros y a los pagadores a adjudicarlas. Ya hemos visto varios registros publicados que utilizan IA para interpretar imágenes: radiografías, histología y fondo de ojo óptico. Las herramientas que utilizan IA se han utilizado cada vez más para evaluar e interpretar enormes bases de datos de estudios de investigación que contienen detalles que van desde búsquedas de laboratorio hasta información clínica. Todas estas herramientas ofrecen el potencial para un mayor rendimiento y, posiblemente, puedan lograr entendimientos que son difíciles de lograr con enfoques de análisis de datos aún más típicos. Sin embargo, los nuevos métodos de IA no son necesariamente una panacea; pueden ser frágiles, pueden funcionar sólo en un nombre de dominio limitado y pueden tener sesgos integrados que impactan desproporcionadamente a los grupos marginados. Esta gama de aplicaciones de IA requiere un equipo variado de autores, editores y revisores, aunque el grupo de personas con la experiencia adecuada es todavía relativamente pequeño. En segundo lugar, la competencia en el campo de la IA y el aprendizaje automático está estrechamente relacionada con las aplicaciones industriales. La innovación subyacente está cambiando rápidamente y, en muchos casos, está siendo creada por empresas e investigadores privados académicos con pasiones económicas en sus productos. Para un proceso en expansión de modelos masivos de IA, las empresas que tengan los recursos necesarios podrían ser las únicas capaces de superar la frontera de los sistemas de IA. Teniendo en cuenta que muchas de estas versiones aún no están ampliamente disponibles, la experiencia práctica y una comprensión profunda de las características operativas de una versión a menudo recaen en sólo un pequeño puñado de desarrolladores de diseño. Para obtener más información sobre la IA en la medicina, visite la página siguiente Inteligencia artificial en medicina . A pesar del potencial de motivaciones económicas que podrían crear disputas de intereses, una comprensión profunda de la IA y el aprendizaje automático y sus usos en medicina exige la participación de las personas asociadas con su desarrollo.
