Una revisión sistemática mostró las diferentes tendencias dentro de la medicina en la aplicación de tecnologías basadas en inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA) ha incrementado sus aplicaciones en diversos campos de la ciencia y la tecnología en años recientes. En las tecnologías médicas se han implementado modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para el análisis masivo de datos o imágenes, entre otros usos. No obstante, expertos alertan sobre la introducción acelerada de la IA y la necesidad de identificar las diversas ramas y tendencias de la IA en tecnologías médicas.
Una revisión sistemática publicada recientemente en Sage Journals, analizó literatura sobre el uso de IA en tecnologías médicas. “En este estudio, proporcionamos una revisión analítica sistemática de la literatura en relación con las tendencias, los beneficios y las desventajas de las aplicaciones de IA desde el punto de vista del usuario en las últimas tres décadas”, explica el estudio. El estudio evaluó las diversas áreas de aplicación de la IA en la atención médica como los macrodatos, la minería de datos, deep medicine o medicina profunda y las imágenes clínicas.
Inicialmente los autores seleccionaron 198 artículos, 155 fueron encontrados en bases de datos y 43 en fuentes abiertas de internet. No obstante, evaluaron 89 artículos tras excluir duplicados y estudios que no se centraban en los usuarios. La revisión permitió identificar el estado actual de la IA en medicina y sus potenciales usos en el futuro. Asimismo, brinda recomendaciones para el uso de estas tecnologías desde su diseño hasta la implementación en entornos médicos.
Esta revisión además mostró el incremento acelerado de artículos sobre IA en años recientes, pues de los 89 artículos, más de 40 se publicaron entre 2020 y 2021. Asimismo, los autores detectaron las principales áreas de aplicación de la IA en medicina, siendo oncología la más importante con 55%, seguido de neumología con 19%. Otras áreas identificadas fueron: salud cardiovascular, ortopedia, hepatología, neurología, entre otras.
Por otra parte, en las áreas de IA, los autores identificaron más de 20. Por ejemplo, métodos de imagenología en radiología, endoscopia, o tomografías computarizadas; aprendizaje automático y profundo; robótica; métodos generales de IA; entre otras.
“Las principales aplicaciones de la IA en dispositivos médicos pueden clasificarse en tres grandes grupos: recopilación de datos médicos, análisis de datos médicos y procesos activos de tratamiento. Se presta especial atención al uso de AI se centra en la imagen clínica, el intercambio de datos, el procesamiento de big data y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para predecir y clasificar enfermedades”, explican los autores.
Los desafíos y problemas con la IA según este análisis incluyen el alto costo de los dispositivos basados en IA o que cuentan con elementos de IA. De igual forma, la falta de confianza en la IA, ética, facilidad de uso y responsabilidad de errores médicos, son temas que preocupan a la comunidad médica. No obstante, la solución a estos problemas se relaciona directamente con la legislación de principios para el desarrollo y uso de IA en medicina. Además, a pesar de las dificultades en el uso de la IA, las investigaciones previas muestran que continúa siendo el área más promisoria dentro del sector médico.
Conoce más detalles en la revisión completa disponible en el siguiente enlace: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20552076231189331?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%20%200pubmed
