{"id":43711,"date":"2024-01-24T10:12:55","date_gmt":"2024-01-24T16:12:55","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43711"},"modified":"2025-10-18T22:22:57","modified_gmt":"2025-10-19T04:22:57","slug":"investigacion-detalla-las-limitaciones-de-los-algoritmos-al-predecir-tratamientos-personalizados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigacion-detalla-las-limitaciones-de-los-algoritmos-al-predecir-tratamientos-personalizados\/","title":{"rendered":"Investigaci\u00f3n detalla las limitaciones de los algoritmos al predecir tratamientos personalizados"},"content":{"rendered":"
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Estudio realizado por cient\u00edficos de Yale cuestiona la eficacia de los algoritmos en la predicci\u00f3n de resultados para pacientes en diferentes ensayos cl\u00ednicos.<\/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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A trav\u00e9s de los algoritmos matem\u00e1ticos es posible personalizar el tratamiento para cada paciente. Por ejemplo, un algoritmo podr\u00eda utilizarse para analizar los datos m\u00e9dicos de un paciente, como sus antecedentes familiares, sus s\u00edntomas y sus resultados de las pruebas, para identificar el tratamiento m\u00e1s eficaz para su caso. Esto podr\u00eda ayudar a garantizar que los pacientes reciban el tratamiento que necesitan para mejorar su salud.<\/p>

En este sentido, los algoritmos pueden utilizarse en la medicina personalizada de varias maneras, tambi\u00e9n a trav\u00e9s de estos es posible identificar a las personas que tienen mayor riesgo de desarrollar ciertas enfermedades enfermedad. Por ejemplo, un algoritmo podr\u00eda utilizarse para analizar los datos gen\u00e9ticos de una persona para identificar mutaciones que aumentan el riesgo de c\u00e1ncer. Luego de identificar a estos pacientes, se les pueden ofrecer intervenciones para reducir su riesgo.<\/p>

De esta manera, la b\u00fasqueda de la medicina personalizada, en la cual se utiliza el perfil gen\u00e9tico \u00fanico de un paciente para adaptar su tratamiento, se ha convertido durante los \u00faltimos a\u00f1os en un objetivo importante dentro de la investigaci\u00f3n m\u00e9dica. Sin embargo, un nuevo estudio<\/span><\/a> liderado por investigadores de Yale muestra que los modelos matem\u00e1ticos actualmente disponibles para predecir tratamientos tienen una eficacia limitada.<\/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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En un an\u00e1lisis de ensayos cl\u00ednicos para m\u00faltiples tratamientos de esquizofrenia, los investigadores encontraron que los algoritmos matem\u00e1ticos pod\u00edan prever los resultados de los pacientes dentro de los ensayos espec\u00edficos para los cuales fueron desarrollados, pero no funcionaban para pacientes en ensayos diferentes. De esta forma, los hallazgos de la investigaci\u00f3n desaf\u00edan el desarrollo convencional de algoritmos y enfatiza en la necesidad de que funcionen en m\u00faltiples entornos para ser considerados eficaces, al igual que como ocurre con los medicamentos y los ensayos cl\u00ednicos.<\/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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El presidente y cofundador de Spring Health, Adam Chekroud, explic\u00f3 que: \u201cNecesitamos ver algoritmos funcionando en al menos dos entornos diferentes antes de emocionarnos realmente al respecto\u201d.<\/p>

Sin embargo, los investigadores se muestran optimistas sobre el futuro desarrollo de algoritmos m\u00e1s efectivos, por ello destacan la importancia de repensar el desarrollo de algoritmos, sugiriendo la necesidad de trabajar en m\u00faltiples contextos antes de considerarlos v\u00e1lidos.<\/p>

Finalmente, los autores sugieren que la colaboraci\u00f3n y el intercambio de datos entre investigadores pueden mejorar la confiabilidad de los algoritmos impulsados por la IA. La medicina personalizada, especialmente en enfermedades complejas como la esquizofrenia, contin\u00faa siendo un campo en evoluci\u00f3n que requiere abordajes innovadores y con enfoques colaborativos.<\/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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YALE<\/b><\/p>

https:\/\/news.yale.edu\/2024\/01\/11\/quest-personalized-medicine-hits-snag<\/a><\/span><\/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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