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La Inteligencia Artificial llegará al ámbito sanitario a medio plazo

  • Expertos analizan la aplicación clínica y cómo optimizar sus ventajas en el 'II Foro IDIálogoS'

Participantes en el debate celebrado esta semana en Madrid sobre IA en el sector sanitario. Participantes en el debate celebrado esta semana en Madrid sobre IA en el sector sanitario.

Participantes en el debate celebrado esta semana en Madrid sobre IA en el sector sanitario. / M. G.

Desde que el concepto de Inteligencia Artificial (IA) hizo su travesía de la Ciencia-Ficción de Phillip K. Dick a a la innovación tecnológica actual, sus aplicaciones en el mundo de la salud se han desdibujado como algo evidente. A pesar de ello, su incorporación a los sistemas de salud representa un importante reto. Su contribución a la mejora de la gestión, por un lado, y su utilidad como herramienta de ayuda al profesional en el diagnóstico y tratamiento, por otro, la han convertido en una prioridad en el entorno de la transformación digital sanitaria. De hecho, el 95% de las empresas españolas consideran que la IA les permitirá optimizar sus operaciones.

"Es una herramienta esencial para procesar datos de información sanitaria, mejorar diagnósticos y tratamientos, reducir costes, anticipar episodios con alertas inteligentes, optimizar recursos, realizar una medicina personalizada y permitir que el profesional disponga del conocimiento preciso en el momento concreto que lo necesite. La IA formará parte del día a día del trabajo de los profesionales", explica Fernando Mugarza, director de Desarrollo Corporativo y Comunicación del Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS), durante el II Foro Idiálogos, organizado por Fundación IDIS.

Una aplicación común es el procesamiento de imágenes o audios, lo que significa que almacenan la información y recuerdan cómo han actuado con esa imagen o audio concreto y qué errores cometieron. En caso de que la situación se repita, actuarán correctamente. Este proceso es similar para todas las herramientas, por ejemplo, las que deben comprender el lenguaje natural puede que en principio no entiendan a determinadas personas, pero en poco tiempo son capaces de reconocer distintos timbres, acentos y palabras difíciles. Lo mismo ocurre al procesar información genómica o las que tienen sensores, ya que van corrigiendo los errores que cometen con la información que reciben. Estas herramientas trabajan con bases de datos donde almacenan cantidades ingentes de información que les sirven para no reiterarse en sus fallos y progresar continuamente.

En el encuentro participaron Julia Díaz, del Instituto de Ingeniería del Conocimiento; Marcio Borges, del Hospital Son Llàtzer; Marta del Amo, de MIT Technology Review en español; Manuel Vilches,de la Fundación IDIS; Jesús Chapado, de Naturgy, y José Carlos Baquero, de GMV.

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