Buenas tardes,
Me ha parecido muy interesante la noticia, y me gustaría responder a las preguntas planteadas, ayudándome con anterioridad informándome sobre el tema. Voy a responder las preguntas ordenadamente.
1. En mi opinión el ML en medicina tiene el potencial de aumentar la eficiencia de los profesionales médicos y reducir los costos en el sistema de atención de salud. Por ejemplo, utilizando los algoritmos basados en todos los datos recogidos, e identificando patrones sutiles, puede ayudar a dar diagnósticos más precisos y tempranos, lo que puede llegar a salvar vidas o al menos a utilizar tratamientos menos costosos o invasivos. Además el ML puede apoyar a la hora de hacer tareas administrativas, lo que reduciría el trabajo a los médicos, lo cuales ahora lo podrían utilizar para enfocarse en sus pacientes
2. Los principales beneficios son básicamente los que he mencionado antes: mejora del diagnóstico siendo más preciso y temprano; reducir la carga de trabajo clínicos y administrativos; el descubrimiento de nuevos conocimientos médicos a partir del Big Data
Aunque es verdad que hay desafíos en todo este asunto como puede ser la necesidad de recopilar miles de datos de gran calidad para poder entrenar a modelos de ML; o la forma de interpretar los resultados de los algoritmos por parte de los médicos; y por último la preocupación de los pacientes por la privacidad y la seguridad de sus datos médicos.
3. En cuanto a los desafíos éticos es importante mencionar la transparencia y la explicabilidad1 del ML, la responsabilidad de los errores o decisiones incorrectas, o el sesgo en los datos y algoritmos, que podría dar lugar a diferencias en la atención médica.
Para abordar estos desafíos, algunas mejores prácticas podrían incluir:
Garantizar que los profesionales médicos y los pacientes puedan comprender cómo se realizan las decisiones en los modelos ML; implementar medidas para reducir el sesgo en los datos y algoritmos, como la diversificación de conjuntos de datos y una evaluación continua de los modelos; establecer mecanismos claros de en el desarrollo y la implementación de esta tecnologías; y mantener la privacidad y seguridad de datos para proteger la confidencialidad de la información médica.
1Capacidad de un modelo de aprendizaje automático para ser entendido y explicado de manera clara y comprensible por los humanos.