Términos básicos en Inteligencia Artificial 2

La inteligencia artificial está en constante evolución en los diferentes campos donde está presente. En el ámbito médico se trabaja para ofrecer diagnósticos más rápidos y precisos, personalizar tratamientos o para aliviar la carga administrativa de los profesionales de la salud. En esta publicación, compartiremos 10 conceptos nuevos relacionados con la inteligencia artificial en medicina y que complementan a los explicados en la anterior publicación: (poner enlace del primer post de términos básicos)

Es una de las ramas del aprendizaje automático (machine learning) mediante el cual se entrena a los modelos de inteligencia artificial con conjuntos de datos etiquetados. Estos datos incluyen entradas (features) y sus correspondientes salidas esperadas (labels), permitiendo que el modelo aprenda a asociar patrones específicos en las entradas con las respuestas correctas. A través del aprendizaje supervisado el algoritmo aprende a encontrar relaciones entre las características de los datos y los diferentes patrones para clasificar datos nuevos sin etiquetas o hacer predicciones.

Es una de las ramas del aprendizaje automático(machine learning) mediante el cual se entrena a los modelos de inteligencia artificial con conjuntos de datos no etiquetados. Estos datos están conformados por información sin respuestas o salidas previamente conocidas con el objetivo de buscar estructuras, patrones o relaciones ocultas en los datos que puedan ser útiles para tomar decisiones o hacer predicciones, sin tener información previa sobre las categorías o etiquetas.

Es una de las ramas del aprendizaje automático (machine learning) mediante la cual el modelo aprende a tomar decisiones o realizar acciones a través de la experiencia. En este tipo de aprendizaje el modelo interactúa con un entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones según las acciones que realice. Este modelo aprende a través de la experiencia, mediante prueba y error, realizando acciones dentro de un entorno y observando los resultados de las mismas. A medida que el agente recibe recompensas por tomar decisiones correctas y penalizaciones por tomar decisiones incorrectas, ajusta su comportamiento para maximizar la recompensa total.

Es una de las ramas del aprendizaje automático (machine learning) mediante la cual un modelo ya desarrollado para realizar una tarea específica se reutiliza para realizar una tarea distinta pero relacionada. En lugar de desarrollar y entrenar un nuevo modelo desde cero, se utiliza un modelo previamente entrenado que se ajusta o transfiere para resolver un nuevo problema, aprovechando el conocimiento adquirido en tareas anteriores, aprovechando así el conocimiento ya adquirido.

Es la capacidad de distintos dispositivos, sistemas o aplicaciones para trabajar de manera conjunta, compartir información y realizar tareas de manera eficiente sin importar sus diferencias tecnológicas, plataformas o estándares. En el contexto del sector médico, se refiere a la habilidad de los sistemas de información sanitaria como historiales médicos electrónicos o sistemas de diagnóstico para intercambiar y utilizar datos de manera efectiva y segura, independientemente de los proveedores o tecnologías utilizadas.

Se trata de dispositivos electrónicos portátiles, diseñados para usarse directamente sobre el cuerpo humano. Estos dispositivos recopilan datos en tiempo real, los procesan y luego los envían a una aplicación móvil, plataforma en la nube o directamente a un sistema de atención médica y se usan principalmente para medir, monitorizar y analizar diversas métricas de salud, como el ritmo cardíaco, los niveles de actividad física, el sueño, entre otros parámetros vitales.

El sesgo se refiere a la presencia de distorsiones, influencias no deseadas o errores sistemáticos en los algoritmos de inteligencia artificial que pueden llevar a resultados injustos, incorrectos, inexactos o desproporcionadamente favorables o desfavorables hacia ciertos grupos de pacientes. Este sesgo puede surgir por diferentes razones como la forma de diseño de los algoritmos, las decisiones tomadas durante el proceso de desarrollo o los datos utilizados para entrenar los modelos.

Se trata de aquellos datos que se organizan de forma específica (generalmente en tablas con filas y columnas) y que se pueden analizar y procesar de forma fácil por algoritmos y sistemas informáticos. Estos datos son fundamentales para alimentar modelos de aprendizaje automático, realizar análisis y apoyar la toma de decisiones clínicas.

Se trata de aquellos datos que son generados de forma artificial a través de algoritmos y modelos matemáticos, en lugar de ser recopilados de fuentes reales. Estos datos son generados para replicar la apariencia y las características de los datos reales sin comprometer la privacidad de los pacientes ni la calidad de los modelos de aprendizaje automático.

Se trata de aquellos datos que se utilizan para evaluar y validar el rendimiento de un modelo de inteligencia artificial en tareas específicas, son un subconjunto de un conjunto de datos más grande, que se separa del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Estos datos son esenciales para asegurar que los modelos desarrollados para tareas como el diagnóstico de enfermedades, la predicción de riesgos o la personalización de tratamientos son precisos, robustos y generalizables. La inteligencia artificial está transformando la medicina, ofreciendo herramientas que no solo mejoran la precisión de los diagnósticos, sino que también optimizan el tratamiento de los pacientes y hacen más eficiente la labor de los profesionales de la salud. En este post hemos explicado 10 términos nuevos y esenciales para entender cómo la inteligencia artificial está siendo aplicada en el sector médico.