Salud Digital:
La salud digital moderna mejora el acceso y la calidad de la atención médica mediante tecnologías como telemedicina, aplicaciones de seguimiento de la salud y registros electrónicos, facilitando la gestión de enfermedades crónicas y promoviendo la prevención.
Machine Learning:
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin programación explícita. Se utiliza en diagnósticos médicos, personalización de tratamientos y predicción de resultados.
Aspectos éticos en TIC:
La ética en Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) involucra cuestiones como privacidad, sesgo algorítmico, seguridad de datos y responsabilidad. Es crucial abordar la equidad, transparencia y consentimiento informado para garantizar un uso ético y justo de las tecnologías.
Fuentes consultadas:
PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/Una base de datos de acceso abierto que contiene artículos revisados por expertos en el campo de la medicina y la salud.
IEEE Xplore Digital Library:
https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jspRecursos sobre ingeniería, tecnología y ciencias de la información, incluyendo investigaciones en machine learning aplicado a la salud.
World Health Organization (WHO):
https://www.who.int/La Organización Mundial de la Salud proporciona informes y publicaciones sobre temas de salud a nivel global.
Stanford Machine Learning Group - Healthcare:
https://stanfordmlgroup.github.io/projects/Proyectos e investigaciones relacionadas con machine learning en el ámbito de la salud.
Internet Ethics Resources:
https://www.internetethicsresources.org/Recursos sobre ética en la tecnología, incluyendo aspectos éticos relacionados con las TIC.
Electronic Frontier Foundation (EFF):
https://www.eff.org/Una organización que aborda cuestiones de privacidad y derechos civiles en el contexto digital.
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