El machine learning en medicina, el futuro de la profesión

[VET-Marwa]

Buenas tardes,

Quería compartir con vosotros un artículo que me resultó sumamente interesante para así ayudaros a empezar con la investigación. Se explora la relación creciente entre el Machine Learning y los datos en el ámbito de la salud. Aunque el artículo se publicó hace unos meses, siento que puede brindaros una valiosa perspectiva sobre cómo el Machine Learning está contribuyendo de manera positiva a la medicina.

Les dejo el enlace para que lo revisen:
https://www.unitecoprofesional.es/blog/machine-learning-medicina-futuro-profesion/


Me gustaría también plantear algunas preguntas que podrían servir de punto de partida para reflexionar y discutir:

1. ¿Realmente creen que la aplicación del Machine Learning en la medicina puede aumentar la eficiencia de los profesionales médicos y, al mismo tiempo, reducir los costos en el sistema de atención de salud?

2. ¿Cuáles consideran que son los principales beneficios y desafíos de avanzar hacia la "inteligencia aumentada" en el campo de la medicina a través del Machine Learning?

3. ¿Cuáles desafíos éticos ven en el uso de algoritmos de Machine Learning para la toma de decisiones clínicas, y cuáles serían las mejores prácticas para abordar estos desafíos?

Recuerden que además de investigar para llevar a cabo un trabajo excepcional, es crucial que sigan las indicaciones de la guía del experto y, sobre todo, completen la formación de IBM SkillsBuild. Esto les ayudará a comprender a fondo los conceptos de la Inteligencia Artificial y a realizar una investigación sólida.

Espero que el artículo y las preguntas propuestas sean de utilidad para enriquecer las reflexiones en el foro y vuestro conocimiento.

Un cordial saludo,
Marwa

[ngela-1650-VRz78H]

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.