{"id":44707,"date":"2023-09-04T09:28:42","date_gmt":"2023-09-04T15:28:42","guid":{"rendered":"https:\/\/encuentroinformativo.com.mx\/?p=44707"},"modified":"2023-09-04T09:28:49","modified_gmt":"2023-09-04T15:28:49","slug":"la-inteligencia-artificial-y-la-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/encuentroinformativo.com.mx\/?p=44707","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial y la Medicina"},"content":{"rendered":"\n

Opini\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

MAP. Ricardo Meza Dom\u00ednguez<\/strong><\/p>\n\n\n\n

M\u00e9xico.- La Inteligencia Artificial y la medicina generan anticuerpos altamente eficientes que superan las expectativas, la empresa LabGenius, con sede en Londres, revoluciona el desarrollo de anticuerpos mediante IA y la automatizaci\u00f3n. Este enfoque reemplaza la b\u00fasqueda manual de combinaciones de amino\u00e1cidos ya que con IA y la secuenciaci\u00f3n de ADN.\u00a0El proceso inicia con la identificaci\u00f3n de dise\u00f1os potenciales de anticuerpos, generando m\u00e1s de 700 opciones iniciales a partir de 100,000 posibles.<\/p>\n\n\n\n

El crecimiento impulsado por los importantes avances que esta tecnolog\u00eda ha vivido en los \u00faltimos a\u00f1os a sido todav\u00eda mas productivo con la integraci\u00f3n de la IA en la medicina ha conseguido dar soluciones a las necesidades de los pacientes actuales, para cambiar la medicina tal y como la conocemos actualmente.  <\/p>\n\n\n\n

Las aplicaciones m\u00e1s comunes del aprendizaje autom\u00e1tico en entornos sanitarios son el apoyo en la toma de decisiones cl\u00ednicas y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de los equipos de resonancia magn\u00e9tica entre otras cosas, las herramientas de apoyo para la toma de decisiones cl\u00ednicas ayudan a los profesionales a dise\u00f1ar tratamientos en funci\u00f3n de los resultados. Tambi\u00e9n se utiliza en im\u00e1genes m\u00e9dicas para el an\u00e1lisis de tomograf\u00edas computarizadas, rayos X, y otras im\u00e1genes en busca de lesiones u otros hallazgos radiol\u00f3gicos humanos.  <\/p>\n\n\n\n

Equipos automatizados cultivan muestras y realizan pruebas biol\u00f3gicas con m\u00ednima intervenci\u00f3n humana. El modelo de IA aprende de datos experimentales, refinando su comprensi\u00f3n de dise\u00f1os eficaces. Este m\u00e9todo reduce el tiempo de desarrollo a seis semanas.
Los desaf\u00edos planteados por la pandemia del COVID-19 generaron una evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica del sector sanitario. Muchos sistemas de salud y organizaciones comenzaron a integrar tecnolog\u00edas compatibles con IA, como algoritmos dise\u00f1ados para ayudar a monitorizar y analizar a pacientes con coronavirus.  
Los beneficios de la IA aplicada a la salud son numerosos ejemplos en los que las aplicaciones de la IA en la medicina pueden beneficiar tanto al sector sanitario como a la sociedad en general.
Detecci\u00f3n precoz y diagn\u00f3stico de enfermedades: los modelos machine learning podr\u00edan emplearse para observar los s\u00edntomas de los pacientes y alertar a los m\u00e9dicos si aumentan ciertos riesgos. Esta tecnolog\u00eda puede recopilar los datos de los dispositivos m\u00e9dicos y encontrar afecciones m\u00e1s complejas.  
Dise\u00f1o de tratamiento personalizado en los modelos de IA pueden aprender y retener referencias, este hecho supone un gran potencial ante los tratamientos personalizados a tiempo real. Los servicios de atenci\u00f3n m\u00e9dica podr\u00edan ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del d\u00eda a un asistente virtual con IA. Este sistema podr\u00eda responder preguntas basadas en el historial m\u00e9dico, las preferencias y necesidades personales del paciente.  
Eficiencia de los ensayos cl\u00ednicos: el desarrollo de la tecnolog\u00eda puede ayudar a acelerar el tiempo de los ensayos cl\u00ednicos, puesto que proporciona una b\u00fasqueda m\u00e1s r\u00e1pida de los c\u00f3digos m\u00e9dicos asignados a los resultados de los pacientes.  
Acelera el desarrollo: la IA podr\u00eda ayudar a reducir el coste de desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos, principalmente, por dos factores. En primer lugar, es capaz de mejorar el dise\u00f1o de los f\u00e1rmacos y encontrar la combinaci\u00f3n de medicamentos prometedores. Adem\u00e1s, puede hacer frente a muchos de los desaf\u00edos que plantea el Big Data a la industria de las ciencias biol\u00f3gicas.  
Reducci\u00f3n de errores en el diagn\u00f3stico por imagen: actualmente, la IA ya desempe\u00f1a un papel crucial en el \u00e1rea de las im\u00e1genes m\u00e9dicas. Es tan eficaz como los radi\u00f3logos humanos, puede detectar signos prematuros de c\u00e1ncer de mama u otras afecciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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