{"id":35395,"date":"2022-11-29T09:26:30","date_gmt":"2022-11-29T15:26:30","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=35395"},"modified":"2025-10-20T00:19:16","modified_gmt":"2025-10-20T06:19:16","slug":"el-papel-del-aprendizaje-automatico-en-la-salud-de-precision-y-la-fusion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/el-papel-del-aprendizaje-automatico-en-la-salud-de-precision-y-la-fusion-de-datos\/","title":{"rendered":"El papel del aprendizaje autom\u00e1tico en la salud de precisi\u00f3n y la fusi\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"
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La revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica ha permitido que herramientas inform\u00e1ticas y de Inteligencia Artificial (IA) como el aprendizaje autom\u00e1tico, sean utilizadas en el sector salud para apoyar las decisiones cl\u00ednicas y diagn\u00f3sticos.<\/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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El aprendizaje autom\u00e1tico se ha convertido en una herramienta muy utilizada en el sector salud para apoyar la toma de decisiones cl\u00ednicas e incluso mejorar diagn\u00f3sticos. Esta herramienta se nutre de valores de pruebas de laboratorio, protocolos de im\u00e1genes o puntuaciones de ex\u00e1menes f\u00edsicos, por ejemplo. Gracias a esto algunos diagn\u00f3sticos pueden realizarse solo con un valor de laboratorio como en condiciones como la diabetes en adultos mayores.<\/p>

Por otra parte, otro tipo de diagn\u00f3sticos se basan en signos, s\u00edntomas, valores de laboratorio e im\u00e1genes de apoyo, no obstante, estos diagn\u00f3sticos requieren una mezcla de caracter\u00edsticas positivas y negativas. Los diagn\u00f3sticos cl\u00ednicos pueden no considerar la entrada de datos dispares o relaciones no lineales que son limitadas por las capacidades humanas de toma de decisiones. El soporte algor\u00edtmico para la toma de decisiones puede utilizarse para facilitar dichas tareas en b\u00fasqueda de resultados m\u00e1s exitosos.<\/p>

En este sentido, la medicina de precisi\u00f3n es de suma importancia, pues su objetivo es crear un modelo m\u00e9dico que personalice la atenci\u00f3n m\u00e9dica que se adapten al fenotipo de un individuo o paciente. Es decir, aspectos como el seguimiento longitudinal de trayectorias de salud, gen\u00e9tica y epigen\u00e9tica, modelos matem\u00e1ticos, entre otros.<\/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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\u201cEs a trav\u00e9s del modelado computacional y la fusi\u00f3n de informaci\u00f3n que los resultados de inter\u00e9s, como los objetivos de tratamiento y medicamentos, en \u00faltima instancia, facilitan una mejor toma de decisiones a nivel del paciente en esos centros de atenci\u00f3n\u201d, explican autores de una revisi\u00f3n de alcance sobre la salud de precisi\u00f3n<\/a> publicado en npj Digital Medicine.<\/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 del estudio explican que la informaci\u00f3n se mueve en un patr\u00f3n c\u00edclico desde los centros de salud hasta los bienes comunes de informaci\u00f3n, donde se puede transformar y realizar el modelado algor\u00edtmico. Es decir, datos demogr\u00e1ficos de laboratorio, im\u00e1genes m\u00e9dicas, notas cl\u00ednicas entre otra informaci\u00f3n puede transformarse en informaci\u00f3n nueva, modelados y algoritmos, cuyo resultado se puede traducir en ensayos cl\u00ednicos, decisiones de tratamiento, diagn\u00f3stico, descubrimiento de medicamentos, fenotipado, entre otras aplicaciones.<\/p>

Adem\u00e1s de la medicina de precisi\u00f3n y el aprendizaje autom\u00e1tico, los autores recuperan otro concepto: la fusi\u00f3n de datos, la cual est\u00e1 respaldada por la teor\u00eda de la informaci\u00f3n. La fusi\u00f3n de datos se refiere al mecanismo mediante el cual se fusionan fuentes de datos dispares para crear un estado de informaci\u00f3n basado en la complementariedad de las fuentes.<\/p>

Por otra parte, como explican los autores: \u201cLa expectativa en el aprendizaje autom\u00e1tico es que los esfuerzos de fusi\u00f3n de datos dar\u00e1n como resultado una mejora en el poder predictivo y, por lo tanto, proporcionar\u00e1n resultados m\u00e1s confiables en configuraciones de validez potencialmente bajas\u201d.<\/p>

Existen tres tipos principales de fusi\u00f3n de datos a trav\u00e9s de aprendizaje autom\u00e1tico: temprano (nivel de datos), intermedio (conjunto) y tard\u00edo (nivel de decisi\u00f3n):<\/p>