{"id":27035,"date":"2022-06-03T10:02:20","date_gmt":"2022-06-03T15:02:20","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=27035"},"modified":"2025-10-20T11:51:12","modified_gmt":"2025-10-20T17:51:12","slug":"el-monitoreo-de-la-inteligencia-artificial-en-el-campo-clinico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/el-monitoreo-de-la-inteligencia-artificial-en-el-campo-clinico\/","title":{"rendered":"The monitoring of Artificial Intelligence in the clinical field"},"content":{"rendered":"
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Artificial Intelligence (AI) models and machine learning have the potential to extract and harness information in clinical patient data to improve diagnoses and outcomes.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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AI models, especially those based on machine learning or machine learning<\/em>, have shown rapid growth in recent years, some of their uses include medical imaging, cardiology, intensive care, among others. However, clinical adoption of these innovative tools is limited due to barriers in their implementation. Many models only respond and work across specific data and environments, making widespread adoption more difficult.<\/p>

Magazine npj Digital Medicine journal<\/em> published the article \u201cClinical Artificial Intelligence Quality Improvement: Towards Continuous Monitoring and Updating of AI Algorithms in Healthcare.\u201d This article explains that the updating of machine learning models and AI must be continuously monitored and updated so that their safety and effectiveness are ensured in the long term.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cTo bring AI to maturity in clinical care, we advocate the creation of hospital units responsible for quality assurance and improvement of these algorithms, which we refer to as \u201cAI-QI\u201d units, the study explains.<\/p>

The article details that this type of technology is sensitive to changes in the environment, which can lead to a decrease in its effectiveness and performance. In this way, it is necessary to develop tools that maintain the clinical quality of AI-based tools.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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In this way, the article explores considerations to choose between methods that have already been applied and new innovative models that provide new solutions to this problem.<\/p>

\u201cThe goal of AI monitoring is to raise the alarm when a special cause variation occurs and help teams identify necessary corrections to the model or data collection\/generation process,\u201d the study explains.<\/p>

The authors identify various variables that can be corrected in a model, for example, changes in the target variable, that is, data such as mean, variance, missing rate, among others; changes in input variables; or changes in the relationship between input and target variables.<\/p>

See the full article at the following link:<\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00611-y<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00611-y<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los modelos de Inteligencia Artificial (IA), y el aprendizaje autom\u00e1tico cuentan con el potencial de extraer y aprovechar la informaci\u00f3n en los datos cl\u00ednicos de los pacientes para mejorar diagn\u00f3sticos y resultados. Los modelos de IA, especialmente aquellos basados en aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning, han mostrado un crecimiento acelerado en los \u00faltimos a\u00f1os, algunos de sus usos incluyen im\u00e1genes m\u00e9dicas, cardiolog\u00eda, cuidados intensivos, entre otros. No obstante, la adopci\u00f3n cl\u00ednica de estas herramientas innovadoras es limitada, debido a las barreras en su implementaci\u00f3n. Muchos modelos solo responden y funcionan a trav\u00e9s de datos y entornos espec\u00edficos, lo que hace m\u00e1s complicado su adopci\u00f3n generalizada. La revista npj Digital Medicine public\u00f3 el art\u00edculo \u201cMejora de la calidad de la inteligencia artificial cl\u00ednica: hacia la monitorizaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n continuas de los algoritmos de IA en la atenci\u00f3n sanitaria\u201d. Este art\u00edculo explica que la actualizaci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1ticos e IA, deben monitorearse y actualizarse de manera continua para que su seguridad y efectividad est\u00e9 asegurada a largo plazo. \u201cPara llevar la IA a la madurez en la atenci\u00f3n cl\u00ednica, abogamos por la creaci\u00f3n de unidades hospitalarias responsables del aseguramiento de la calidad y la mejora de estos algoritmos, a las que nos referimos como unidades “AI-QI\u201d, explica el estudio. El art\u00edculo detalla que este tipo de tecnolog\u00edas son sensibles a los cambios en el entorno, lo que puede llevar a una disminuci\u00f3n en su efectividad y rendimiento. De esta forma, es necesario desarrollar herramientas que mantengan la calidad cl\u00ednica de las herramientas basadas en IA. De esta forma el art\u00edculo explora consideraciones para elegir entre m\u00e9todos que ya han sido aplicados y nuevos modelos innovadores que brinden nuevas soluciones a esta problem\u00e1tica. \u201cEl objetivo del monitoreo de IA es dar la alarma cuando se presenta una variaci\u00f3n por causas especiales y ayudar a los equipos a identificar las correcciones necesarias al modelo o al proceso de generaci\u00f3n\/recopilaci\u00f3n de datos\u201d, explica el estudio. Los autores identifican diversas variables que pueden ser corregidas en un modelo, por ejemplo, cambios en la variable objetivo, es decir datos como media, varianza, tasa de faltantes, entre otros; cambios en las variables de entrada; o cambios en la relaci\u00f3n entre variables de entrada y de destino. Consulta el art\u00edculo completo en el siguiente enlace: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00611-y BIBLIOGRAF\u00cdA NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-022-00611-y<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":27040,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3399,156,160],"tags":[145],"class_list":["post-27035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-analitica","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/27040"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}