Usos prácticos de la IA en sanidad
Alcanzar una usabilidad real requiere entrenamientos muy exactos para que no se produzcan sesgos de población o errores. Pero una vez conseguido dicho objetivo, la IA puede tener muchas aplicaciones; por ejemplo, el análisis de imágenes médicas (retinografías, lectura de imágenes…) permite detectar patologías o alteraciones en cantidades y tiempos imposibles para el ser humano. Otro ejemplo es la obtención de la frecuencia cardíaca mediante el reconocimiento facial, simplemente con la lectura de un dispositivo móvil.
En lo que se refiere a la interacción con el paciente, las aplicaciones chatbot posibilitan el autodiagnóstico mediante una interacción sencilla a base de preguntas y respuestas, evitando desplazamientos, derivando a centros con menor carga asistencial en urgencias, e incluso adelantando la introducción de datos para una consulta médica.
La segunda tecnología es el Big Data o análisis masivo de datos. Actualmente, nuestros sistemas disponen de gran cantidad de información que pueden proporcionar soluciones de incalculable valor a través de cuadros de mando y escenarios predictivos; por tanto, será necesario definir controles y parámetros que garanticen la calidad de los datos. Sin datos buenos, no obtendremos resultados adecuados.
