{"id":36629,"date":"2023-01-13T08:45:19","date_gmt":"2023-01-13T14:45:19","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=36629"},"modified":"2025-10-20T00:00:58","modified_gmt":"2025-10-20T06:00:58","slug":"que-tan-confiables-son-los-modelos-de-ia-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/que-tan-confiables-son-los-modelos-de-ia-en-salud\/","title":{"rendered":"How reliable are AI models in healthcare?"},"content":{"rendered":"
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Emily Sohn, periodista especializada en salud y tecnolog\u00eda public\u00f3 un art\u00edculo en Nature, acerca de los problemas de reproducibilidad de la Inteligencia Artificial (IA) en el cuidado de la 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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Los sistemas de salud en alrededor del mundo han comenzado desde hace varios a\u00f1os la implementaci\u00f3n de herramientas de IA para el diagn\u00f3stico, o monitoreo de enfermedades. Sin embargo, la confiabilidad de los modelos no est\u00e1 completamente asegurada, lo que dificulta que puedan ser reproducidos en entornos cl\u00ednicos.<\/p>

Por ejemplo, la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico pueden detectar el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en etapas tempranas, su aplicaci\u00f3n a gran escala podr\u00eda prevenir cientos de miles de muertes anualmente. En lugar de realizar millones de tomograf\u00edas computarizadas, los algoritmos pueden realizar un diagn\u00f3stico automatizado con datos ya existentes, ahorrando tiempo y dinero.<\/p>

En el Kaggle Data Science Bowl 2017, se realiz\u00f3 una competencia de algoritmos que pudieran detectar con precisi\u00f3n el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Los modelos ganadores demostraron una precisi\u00f3n superior al 90% sin embargo el principal problema es que su utilidad cl\u00ednica es muy limitada, debido a que tendr\u00edan que funcionar de la misma manera con otros conjuntos de datos de otros pacientes.<\/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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No obstante, esta tarea fue realizada por el cient\u00edfico de datos de Harvard, Kin-Hsing Yu, que prob\u00f3 los diez algoritmos con mejor rendimiento en un subconjunto de datos. Los algoritmos no alcanzaron los resultados esperados ya que rondaron entre el 60 y 70% de precisi\u00f3n.<\/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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Por otra parte, a pesar de que, en a\u00f1os m\u00e1s recientes, los desarrollo de la IA han permitido la mejora de algoritmos y el aumento de datos digitales, derivado tambi\u00e9n del avance en el rendimiento inform\u00e1tico, los resultados han sido similares.<\/p>

Durante la pandemia, se busc\u00f3 aprovechar el potencial del aprendizaje autom\u00e1tico para la vigilancia pand\u00e9mica y la creaci\u00f3n de estrategias de salud p\u00fablica. “Para ser ampliamente aplicable, un modelo de IA debe ser reproducible, lo que significa que el c\u00f3digo y los datos deben estar disponibles y sin errores\u201d, explica, Sayash Kapoor, candidato a doctorado en ciencias de la computaci\u00f3n en la Universidad de Princeton en Nueva Jersey.<\/p>

Esta situaci\u00f3n, adem\u00e1s de la privacidad, preocupaciones \u00e9ticas y obst\u00e1culos regulatorios han frenado la reproducibilidad de la IA.<\/p>

Sin embargo, han existido avances positivos en la reproducibilidad de la IA en salud, como la creaci\u00f3n de los biobancos nacionales de Reino Unido y Jap\u00f3n, as\u00ed como la base de investigaci\u00f3n colaborativa eI CU, para la atenci\u00f3n de cuidados intensivos.<\/p>

Conoce m\u00e1s datos en: https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-023-00023-2<\/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\/d41586-023-00023-2<\/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":"

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