{"id":31607,"date":"2022-09-19T09:09:01","date_gmt":"2022-09-19T14:09:01","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=31607"},"modified":"2025-10-20T11:09:02","modified_gmt":"2025-10-20T17:09:02","slug":"inteligencia-artificial-en-salud-y-la-importancia-de-su-integracion-vertical","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/inteligencia-artificial-en-salud-y-la-importancia-de-su-integracion-vertical\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial en salud y la importancia de su integraci\u00f3n vertical"},"content":{"rendered":"
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El auge de las tecnolog\u00edas y modelos m\u00e9dicos basados en Inteligencia Artificial se ha centrado en un aspecto reducido de las m\u00faltiples opciones que presenta el sector salud.<\/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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Especialistas en Inteligencia Artificial (IA), publicaron una perspectiva en npj Digital Medicine, donde abordan la importancia de lograr un desarrollo de la IA integrado verticalmente. El inter\u00e9s y la inversi\u00f3n en soluciones cl\u00ednicas y de la salud humana basadas en IA no han logrado la generalizaci\u00f3n en la adopci\u00f3n e implementaci\u00f3n de estas herramientas. Actualmente la IA se ha centrado en el sesgo y la aplicabilidad de algoritmos, validez externa y generabilidad. Diversos expertos coinciden en que hay una falta de equidad y representaci\u00f3n en los datos existentes relacionados con IA.<\/p>

A pesar de los grandes avances de la IA en salud durante los \u00faltimos cinco a\u00f1os, la aplicaci\u00f3n de esta para la toma de decisiones cl\u00ednicas o predicci\u00f3n sigue siendo sumamente limitada. A pesar de que los m\u00faltiples estudios sobre la detecci\u00f3n de enfermedades como el c\u00e1ncer asistidas por medio de IA, estos no se han traducido en resultados en el mundo real en entornos m\u00e1s amplios, ya que su precisi\u00f3n es estudios m\u00e1s amplios no ha sido posible de realizar lo que termina en herramientas con poco potencial para su aplicaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/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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Esto sucede ya que la gran parte de la investigaci\u00f3n cl\u00ednica en IA se basa en conjuntos de datos existentes y retrospectivos y se centra en mejorar el rendimiento de los algoritmos para determinados conjuntos de datos. A este enfoque se le conoce como \u201ccentrado en el modelo\u201d. Esto provoca que se preste menos atenci\u00f3n a factores del mundo real, a la representatividad de los datos, entre otros aspectos.<\/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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Los autores de la perspectiva identifican caracter\u00edsticas pr\u00e1cticas para el desarrollo de IA que tienen un papel importante para su traducci\u00f3n e integraci\u00f3n en una cadena de \u201csuministro de IA\u201d.<\/p>

\u201cTodos los componentes de la cadena de suministro son esenciales para el despliegue y deben trabajar en sinergia para apoyar el uso continuado de la IA. Centrarse en el establecimiento de una cadena de suministro tiene m\u00e1s ventajas que centrarse \u00fanicamente en la producci\u00f3n de un modelo preciso\u201d, explican los autores.<\/p>

Para ello define la integraci\u00f3n vertical, que toma en cuenta cuatro aspectos:<\/p>