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Uso de Plataformas Digitales

Las principales características de los algoritmos de salud

Científicos de University of Florida Health, publicaron un artículo en PLOS Digital Health, sobre los principales atributos de los algoritmos aplicados en salud.

El artículo detalla con precisión la importancia de definir las características ideales que deben tener los algoritmos aplicados en salud para brindar los mejores beneficios y herramientas a pacientes y profesionales de la salud. Los especialistas destacan seis desideratas en el desarrollo de algoritmos en salud, es decir aspectos ideales y deseados.

Las seis desideratas son contempladas por los especialistas de University of Florida Health son:

  1. Explicable: Es decir que transmita la importancia relativa de las características en la determinación de los resultados.
  2. Dinámico: Capturar cambios temporales en señales fisiológicas y eventos clínicos.
  3. Preciso: Que utilice datos multimodales de alta resolución y el uso de arquitectura compleja.
  4. Autónoma: Es decir que sea capaz de lograr un aprendizaje con mínima supervisión y su ejecución sin aporte humano.
  5. Justo: Que evalúe, y mitigue el sesgo implícito y la inequidad social.
  6. Reproducible: Validada externa y prospectivamente y compartida con las comunidades académicas.

Los autores del estudio identificaron ocho ejemplos de algoritmos para llevar a cabo el análisis, de los cuales todos cumplieron con los criterios de precisión, seis fueron autónomos, cinco cumplieron los criterios de justo, cuatro fueron explicables y solo tres sufren reproducibles. Sin embargo, la característica de dinámico no fue aplicable para ninguno de los algoritmos analizados.

Los autores aplican que, si un algoritmo cumple con el objetivo de cubrir estas seis características o criterios, pueden potenciar la calidad de la atención médica y se alcanzarán mayores beneficios a médico, pacientes e investigadores.

Consulta el artículo completo en el siguiente enlace:

https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000006

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