inteligencia artificial

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Trabaja con una amplia categoría de software que puede desempeñar tareas normalmente realizadas por 
humanos. 
Sirve para tener: 
• Triaje de pacientes 
• Monitoreo y diagnóstico a través de medicina de precisión 
• Recomendación de tratamientos 
• Mejora de los tiempos de trabajo administrativo 
• Búsqueda de áreas de fraude 
• Pérdidas en el sistema y el desarrollo 
• Ensayo de nuevos medicamentos (relacionado más un control poblacional) 
SE CLASIFICA EN: 
 
Ejemplo de simbólica: 
Ejemplo de subsimbólico: 
USO E LA IA EN LA SALUD 
 
El software basado en conocimiento generalmente trabaja sobre datos de input que son limitados y 
estructurados y que son a menudo elegidos específicamente porque esos elementos de datos están más 
estandarizados en diversas instituciones, como edad, peso o valores de laboratorio específicos. En el sector 
salud, los sistemas basados en el conocimiento generalmente se basan en datos basados en el consenso, tales 
como lineamientos clínicos o información aprobada por autoridades regulatorias tales como el etiquetado de 
productos. Por el contrario, el software de aprendizaje automático a menudo usa como inputs conjuntos de 
datos mucho mayores, incluyendo texto libre de historias clínicas electrónicas (HCEs) y/o imágenes o datos de 
dispositivos o de laboratorio. 
SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO: 
• Datos basados en lineamientos clínicos 
• Información aprobada por autoridades regulatorias 
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: 
• Usa conjuntos de datos mayores 
• Texto libre y/o datos de dispositivos o laboratorio 
• Ej. tel. inteligente 
USO DE LA IA EN SALUD y tipos de software 
El software con inteligencia artificial en algunas ocasiones difiere de los dispositivos médicos tradicionales, un 
análisis porque puede llegar a afectar la manera en que muchos países y varios proveedores piensen sobre cómo 
regular, adoptar y utilizar productos de software con esta IA de mejor manera posible en este mismo sector de 
la salud. 
Un artículo reciente de la Universidad de Duke detalla las tres diferencias principales: 
(1) el software de salud con IA se produce con, es probado en y utilizado con datos digitalizados de salud, que 
no están estandarizados, son inconsistentes y pueden tener sesgos y cambiar con el tiempo. 
(2) el software de salud con IA muchas veces carece de una explicación de cómo se llega a las decisiones. 
(3) el software tiene un ciclo de desarrollo mucho más rápido que los dispositivos médicos tradicionales, lo que 
dificulta los procesos tradicionales de regulación. 
DISPARIEDADES Y SESGOS DE IA 
Los datos de la salud también pueden estar sesgados por razones múltiples, como lo es: 
 
Las diferencias culturales que pueden hacer que algunos pacientes sean menos propensos a declarar 
determinados síntomas que pueden ser usados por el software como actores de input. Desafíos de idioma 
pueden limitar la información que se brinda entre otras. 
Factores económicos o de acceso pueden significar que ciertos análisis o tratamientos no sean posibles para un 
paciente en particular. 
Los datos insuficientes la mayoría de las ocasiones tienen que ver con la densidad de la población o del sistema 
de agua local que puede predecir precisiones de brotes de enfermedades infecciosas, información del clima y 
esta información puede variar y ser un poco más precisa en ciertas partes de un país. 
RIESGOS RELACIONADOS CON LA IA 
• Categorización del riesgo y evaluación clínica del Software como un Dispositivo Médico (ScDM) 
El uso llega a ser planteada a través de dos factores: 
• Importancia de la información suministrada por el ScDM a la decisión de cuidado de salud: 
Se debe tomar en cuenta la influencia que tiene el software sobre la próxima intervención clínica, este grado 
depende del usuario sobre el software y la capacidad en la detección de errores. 
Riesgo alto: El ScDM que causa una acción inmediata o de corto plazo, ya sea a través de una conexión directa 
a otros dispositivos médicos o de información suministrada a un usuario que no tiene la pericia para evaluar las 
recomendaciones. 
Riesgo medio: El ScDM actúa como guía de diagnósticos o intervenciones de tratamiento, suministrando un 
apoyo de productos médicos, analizando información relevante para predecir riesgos o ayudando a hacer un 
diagnóstico definitivo o haciendo triaje de pacientes. 
Riesgo bajo: Si el software simplemente realizará un triaje de pacientes para el diagnóstico final por un 
especialista y no hiciera el diagnóstico directamente, sería considerado de riesgo menor, al igual que el software 
que simplemente informará a un usuario sobre opciones disponibles o agregara información relevante para 
clínicos. 
• Situación o condición de salud: 
Toma en cuenta el contexto clínico, incluyendo la fragilidad del paciente o la progresión de la enfermedad o 
condición. 
Situaciones críticas: cuando un diagnóstico una acción de tratamiento preciso u oportuno es vital para evitar la 
muerte, una incapacidad de largo plazo u otro deterioro de la salud serio. 
Situación serie: donde un diagnóstico de tratamiento preciso es de vital importancia para mitigar consecuencias 
irreversibles de largo plazo. 
Situaciones leves: cuando un diagnóstico un tratamiento preciso es importante pero no crítico para 
intervenciones que mitiguen consecuencias irreversibles a largo plazo. 
IA EN LA SALUD POBLACIONAL 
Las herramientas de salud poblacional con IA usan la IA para hacer predicciones sobre la población como un 
todo para que los recursos sean transferidos a las áreas apropiadas o a un subconjunto de pacientes. Algunos 
productos en esta categoría pueden predecir la emergencia y diseminación de brotes de enferme dades 
infecciosas. Por ejemplo, un algoritmo desarrollado por el Boston Children’s Hospital usa fuentes periodísticas, 
reportes oficiales, redes sociales y otras fuentes para detectar la emergencia de enfermedades infecciosas y 
levantó una de las primeras alarmas sobre el nuevo coronavirus COVID-19 en diciembre de 2019 (Cho, 2020). 
Otro programa de monitoreo de la salud basado en IA, llamado BlueDot, predijo el brote de forma temprana y 
predijo a dónde se movería el virus después usando datos globales de tickets de aerolíneas (Niiler, 2020). 
Otros productos en la categoría de salud poblacional incluyen herramientas que pueden ser usadas para 
predecir qué pacientes pueden estar en poco tiempo en mayor riesgo de necesitar intervenciones costosas que 
podrían ser prevenidas con una intervención temprana. 
 
IA EN LA SALUD INIDVIDUAL 
Un tipo habitual de software de la salud dirigido a pacientes son los “chatbots” – robots de conversación – 
asistentes de salud virtuales. Estos productos pueden variar enormemente en sus funciones; algunos sirven 
como fuentes de información, entrenadores de bienestar, proveedores de asistencia de gestión de cuidados 
crónicos o incluso como contactos de primera línea asesorando a pacientes sobre cuándo acudir por 
asesoramiento profesional. Estos son proveedores de asistencia de gestión de cuidados crónicos o incluso como 
contactos de primera línea que logran asesorar a los pacientes sobre cuándo acudir a un asesoramiento 
personal, otro dato importante es que ayudan a buscar la atención en los pacientes, nos ayudan a poder 
identificar la característica de la población según la entidad o según la ciudad en la que en la que el paciente 
esté, también nos dan un acceso regional con base al internet y a la cobertura del teléfono móvil o del celular 
que puede llegar a quitar su utilidad, en el caso del triaje de pacientes ayuda a liberar el tiempo de los 
trabajadores en la salud para que estos pacientes que realmente necesitan ayuda, sean atendidos eficazmente. 
 
TRABAJADORES DE LA SALUD DE PRIMERA LÍNEA COMO USUARIOS 
Estas herramientas están pensadas para asistir con el triaje en tiempo real y con la toma de decisiones clínicas 
para reducir visitasinnecesarias a instalaciones de la salud cuyo personal puede estar sobrepasado de trabajo y 
ahorrarles a los pacientes traslados innecesarios. Estos productos de software también pueden estar 
combinados con hardware sencillo para permitir análisis diagnósticos en el campo. 
 
 
MÉDICOS COMO USUARIOS 
No se busca que estas herramientas reemplacen al médico sino automatizar tareas simples y mejorar la toma 
de decisiones. Estas herramientas de apoyo a la decisión clínica pueden actuar para hacer triaje de pacientes. 
Este software también puede recordar a los médicos los resultados de estudios nuevos y de cambios en 
lineamientos clínicos, ayudando a que Los médicos ocupados se mantengan actualizados. 
VOYAGER 
Se enfoca en la mejora exponencialmente la gestión de las enfermedades multifactoriales, tanto para quienes 
la sufren como para quienes la tratan. 
 
Nos ayuda a la predicción de uso de recursos estructurales, humanos y económicos. No involucra decisiones 
clínicas a nivel de pacientes individuales, por lo que el riesgo es menor.