Salud y medicina
Inteligencia Artificial
Esta sección presenta artículos relacionados con los desafíos que representa la implementación de inteligencia artificial en las entidades de salud, optimización en los tiempos de atención y diagnóstico, recopilación de datos para la prevención y análisis de riesgo.
Transformative Potential of AI in Healthcare: Definitions, Applications, and Navigating the Ethical Landscape and Public Perspectives
Potencial transformador de la IA en la atención sanitaria: definiciones, aplicaciones y navegación en el panorama ético y las perspectivas públicas
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta crucial en la asistencia sanitaria en la búsqueda de optimizar la prestación del servicio. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión por computador, la IA permite analizar datos médicos complejos y su integración en los sistemas sanitarios pretende ayudar a los médicos a personalizar la atención al paciente. Los autores resaltan que el objetivo es alcanzar un rendimiento de nivel humano con mayor eficacia y precisión en la resolución de problemas y la ejecución de tareas, reduciendo así la necesidad de intervención humana. Varios sectores industriales han obtenido importantes beneficios al incorporar sistemas de IA a sus operaciones. Sin embargo, es importante señalar que, a pesar de la preocupación por el desplazamiento de puestos de trabajo, la IA no debe considerarse una amenaza para los trabajadores.
Este documento es un articulo elaborado por Molly Bekbolatova, Jonathan Mayer, Chi Wei Ong y Milan Toma (Instituto de Tecnología de Nueva York, Estados Unidos de América y Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur) para la revista Healthcare Vol. 12 Núm. 2. Publicación de MDPI. Contacto: [email protected]
Artificial Intelligence Models for the Automation of Standard Diagnostics in Sleep Medicine—A Systematic Review
Modelos de inteligencia artificial para la automatización de diagnósticos estándar en medicina del sueño: una revisión sistemática
Los trastornos del sueño representan un reto sanitario y el método de diagnóstico actual, basado en el análisis manual de polisomnogramas nocturnos, es costoso y requiere de mucho tiempo. En este contexto, la IA surge como una herramienta prometedora ofreciendo un enfoque más accesible y personalizado para el diagnóstico. Este artículo presenta una revisión sistemática de modelos basados en IA para el diagnóstico de trastornos del sueño que fueron entrenados y probados en distintos conjuntos de datos clínicos. Los resultados destacan la necesidad de una validación rigurosa de los modelos de IA en datos clínicos multimodales para su integración en la práctica clínica.
Este documento es un articulo elaborado por MahaAlattar, Alok Govind y Shraddha Mainali (Universidad de Virginia Commonwealth, Estados Unidos de América e Instituto Nacional de Salud Mental y Neurociencias, India) para la revista Bioengineering Vol. 11 Núm. 3. Publicación de MDPI. Contacto: [email protected]
