Diversos artículos científicos detallan cómo la inteligencia artificial ofrece diversas herramientas que favorecen y facilitan la detección de enfermedades
La revolución tecnológica en el campo de la atención médica ha llevado a la adopción de la artificial intelligence (AI) en diversas áreas de la medicina y la investigación. Uno de los campos que ha presentado mayores impactos por esta transformación es el diagnóstico de enfermedades. La AI se ha convertido en una herramienta emergente para ayudar en tareas de detección, predicción, pronóstico y tratamiento de diversas enfermedades.
From the machine learning hasta el aprendizaje profundo, las técnicas de AI han aportado diversos enfoques sobre la manera en que los profesionales de la salud abordan la detección de enfermedades críticas como el Alzheimer, el cáncer, la diabetes y las enfermedades cardíacas crónicas. La AI proporciona la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos médicos y generar patrones precisos, además tiene el potencial de mejorar la atención al paciente y transformar la forma en que los sistemas de salud abordan el diagnóstico médico.
En este sentido, el artículo Inteligencia artificial en el diagnóstico de enfermedades: revisión sistemática de la literatura, marco de síntesis y agenda de investigación futura, presenta un análisis sobre los diversos usos de AI para diagnosticar enfermedades. En este contexto, este artículo de revisión presenta un análisis exhaustivo sobre cómo la AI está cambiando los métodos para el diagnóstico de enfermedades, explorando su alcance, aplicaciones y desafíos. Desde las técnicas utilizadas hasta las áreas de enfoque emergentes, el artículo aborda detalles sobre el papel actual y futuro de la AI en el diagnóstico médico.
El artículo revisa diversas técnicas de AI, desde el machine learning hasta el aprendizaje profundo, en la detección de enfermedades como Alzheimer, cáncer, diabetes, enfermedades cardíacas crónicas, tuberculosis, derrames cerebrales, hipertensión, enfermedades de la piel y del hígado. Para lograr diagnósticos precisos, se requieren grandes fuentes de datos médicos como imágenes médicas, resonancias magnéticas, mamografías, genómica y tomografías computarizadas.
Asimismo, el estudio se basa en una revisión exhaustiva de artículos publicados hasta octubre de 2020 en diversas bases de datos académicas. Se utilizan métodos de revisión sistemática siguiendo las pautas PRISMA para evaluar la efectividad de las técnicas de AI en el diagnóstico temprano de enfermedades.
Los resultados del estudio muestran que las técnicas de AI mejoran significativamente la predicción de la muerte por cáncer, enfermedades cardiovasculares y mortalidad general, aunque no tienen un impacto similar en la predicción de la incidencia de cáncer. Se comparan los resultados obtenidos de diferentes artículos en términos de precisión, sensibilidad, especificidad y otros parámetros de calidad.
Además, el artículo destaca las diferentes técnicas basadas en AI and machine learning and aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, que se han aplicado con éxito en el diagnóstico de enfermedades.
Sin embargo, la revisión también discute los desafíos y las limitaciones actuales de la implementación de AI en el diagnóstico médico, así como las áreas de investigación futura. También se resalta la importancia de la integración de datos médicos y la necesidad de un enfoque práctico y ético para la implementación de la AI en la atención médica.
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