Aplicación en salud
La inteligencia Artificial en salud tiene un amplio abanico de ámbitos donde aplicarse. En concreto, en el ámbito asistencial, puede utilizarse como herramienta de soporte a la decisión clínica para el diagnóstico, pronóstico, tratamiento o seguimiento, tanto utilizando información estructurada como no estructurada. Por lo que respecta a salud pública, es utilizable para la vigilancia epidemiológica, la promoción y la prevención de la salud. En la administración y gestión de recursos, la IA es aplicable en la optimización en la gestión de recursos sanitarios o las gestiones administrativas, como la gestión de listas de espera. Igualmente, en el área de investigación biomédica, se puede utilizar en el desarrollo de la farmacología o los ensayos clínicos.
Mientras es posible encontrar un gran volumen de literatura de investigación sobre la IA en salud, es escasa la información existente sobre cómo los algoritmos están integrados en el soporte de las decisiones clínicas y cómo estas han impactado en el proceso asistencial. Esto se debe a que el sector salud es un entorno altamente regulado y con unos modelos organizativos jerarquizados, rígidos y complejos.
Uno de los métodos más utilizados actualmente en IA es el aprendizaje automático (ML), un método que se basa en el aprendizaje de los datos. El resurgimiento actual del ML se debe, en gran medida, a los avances en los métodos de aprendizaje profundo que se basan en redes neuronales. Las principales soluciones de IA actualmente se están desarrollando utilizando tecnología de aprendizaje automático (Machine Learning).
