La proporci\u00f3n de art\u00edculos de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica que invocan la inteligencia artificial estaba aumentando exponencialmente mucho antes de que el campo comenzara a deslumbrar al mundo con \u201cmodelos b\u00e1sicos\u201d<\/strong> como los diversos gpts (transformadores generativos preentrenados) de Openai, Llama de Meta y Gemini de Google<\/strong>. Dada la gran cantidad de datos que produce la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica, la aplicaci\u00f3n temprana de la IA no sorprende. Sin embargo, esos avances y promesas del pasado son un mero preludio de lo que ahora est\u00e1 en marcha.<\/p>\n\n\n\n Los sistemas de inteligencia artificial de poder similar a los modelos b\u00e1sicos y los grandes modelos de lenguaje que generan texto convincente en todo tipo de estilos, responden preguntas complejas de manera bastante convincente y \u00fatil y crean im\u00e1genes que capturan las ideas expresadas en indicaciones verbales se est\u00e1n convirtiendo en parte de la salud. cuidado. Tienen aplicaciones para casi todas sus partes. Pueden mejorar las decisiones que toman los investigadores sobre c\u00f3mo editar genes exactamente; son fenomenalmente buenos a la hora de dar sentido a big data procedentes de fuentes dispares; pueden sugerir nuevos objetivos para el desarrollo de f\u00e1rmacos y ayudar a inventar mol\u00e9culas grandes y peque\u00f1as que podr\u00edan funcionar como f\u00e1rmacos contra ellos. El propio czi est\u00e1 trabajando ahora en la construcci\u00f3n de una \u201cc\u00e9lula virtual\u201d impulsada por inteligencia artificial con la que espera revolucionar todo tipo de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n Los efectos no se limitan al laboratorio. Varios tipos de diagn\u00f3sticos en los que la IA desempe\u00f1a un papel parecen estar listos para ser transformados. Los cirujanos rob\u00f3ticos est\u00e1n asumiendo una gama cada vez mayor de operaciones. La forma en que los pacientes acceden a la informaci\u00f3n de salud y se motivan para seguir reg\u00edmenes de tratamiento parece estar lista para reinventarse a medida que los chatbots y los monitores de salud port\u00e1tiles aprenden a trabajar juntos. Es probable que la productividad de los sistemas de atenci\u00f3n de salud mejore significativamente.<\/p>\n\n\n\n Los pa\u00edses m\u00e1s pobres pueden tener m\u00e1s que ganar. Una generaci\u00f3n anterior de IA ya se est\u00e1 haciendo sentir en la atenci\u00f3n sanitaria all\u00ed. Una ventaja es que puede hacer que un equipo bastante modesto sea mucho m\u00e1s capaz, permitiendo su uso m\u00e1s amplio y m\u00e1s all\u00e1 de la cl\u00ednica. Los estetoscopios inteligentes pueden ayudar a los usuarios a detectar detalles destacados, los tel\u00e9fonos pueden convertirse en \u201ctricorders\u201d que miden la frecuencia card\u00edaca, la temperatura, la respiraci\u00f3n y la saturaci\u00f3n de ox\u00edgeno en la sangre, todo al mismo tiempo. Ofrecer orientaci\u00f3n confiable a los trabajadores de la salud de todo el mundo en su idioma nativo ofrece un avance sencillo y revolucionario.<\/p>\n\n\n\n Si estas herramientas pueden generalizarse y si los sistemas de atenci\u00f3n de salud se reforman para aprovecharlas al m\u00e1ximo, deber\u00edan permitir brindar una atenci\u00f3n mucho mejor. Esto representa una oportunidad para mejorar las vidas de cientos de millones, incluso miles de millones.<\/p>\n\n\n\n Algunos ven no s\u00f3lo un avance humanitario, sino tambi\u00e9n epistemol\u00f3gico: un tipo de conocimiento completamente nuevo. La inteligencia artificial puede encontrar asociaciones y conexiones en conjuntos de datos dispares, demasiado vastos y confusos para que los humanos puedan desentra\u00f1arlos sin necesidad de modelos preexistentes de qu\u00e9 tipos de causas tienen qu\u00e9 tipos de efectos. Demis Hassabis<\/strong>, uno de los fundadores de DeepMind<\/strong>, una potencia de inteligencia artificial que ahora forma parte de Google, cree que esa capacidad cambiar\u00e1 la forma en que los humanos entienden la vida misma.<\/p>\n\n\n\n De los 1.500 proveedores de salud, m\u00e1s de la mitad se fundaron en los \u00faltimos siete a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n Hay advertencias. Los modelos b\u00e1sicos que impulsan aplicaciones \u201cgenerativas\u201d como Chatgpt tienen serios inconvenientes. Ya sea que lo llamen alucinaci\u00f3n, como sol\u00edan llamarlo los investigadores, o confabulaci\u00f3n, como prefieren ahora, inventan cosas. Como ocurre con la mayor\u00eda de las IA, si los entrena con datos deficientes o irregulares, los resultados no ser\u00e1n los que deber\u00edan ser. Si los datos est\u00e1n sesgados, como suelen serlo los datos de salud (a menudo es m\u00e1s dif\u00edcil obtener buenos datos sobre minor\u00edas, grupos de bajos ingresos y poblaciones marginadas), los resultados no servir\u00e1n a la poblaci\u00f3n en su conjunto como deber\u00edan y pueden causar da\u00f1o. en los grupos subrepresentados. La naturaleza \u201cno determinista\u201d de los modelos (no siempre responder\u00e1n de la misma manera al mismo est\u00edmulo) plantea problemas filos\u00f3ficos y pr\u00e1cticos para quienes regulan los dispositivos m\u00e9dicos. Los tensi\u00f3metros y los term\u00f3metros reflejan la realidad de forma m\u00e1s directa.<\/p>\n\n\n\n Nada de esto impide que el mercado de productos y servicios de atenci\u00f3n m\u00e9dica crezca r\u00e1pidamente. Las grandes empresas de IA se han mostrado interesadas en comprar especialistas en atenci\u00f3n sanitaria; Las empresas de atenci\u00f3n m\u00e9dica est\u00e1n comprando IA. Research and Markets<\/strong>, una firma de analistas, estima que en 2023 el mundo de la atenci\u00f3n m\u00e9dica gast\u00f3 alrededor de 13 mil millones de d\u00f3lares en hardware relacionado con la IA (como chips de procesamiento especializados y dispositivos que los incluyen) y software que proporciona diagn\u00f3sticos, an\u00e1lisis de im\u00e1genes y monitoreo remoto de pacientes y m\u00e1s. Considera que esa cifra alcanzar\u00e1 los 47.000 millones de d\u00f3lares en 2028. Los analistas de cb Insights calculan que los inversores transfirieron la friolera de 31.500 millones de d\u00f3lares en financiaci\u00f3n de capital a la IA relacionada con la atenci\u00f3n sanitaria entre 2019 y 2022. De los 1.500 proveedores de IA de la salud, m\u00e1s de la mitad se fundaron en el pasado. siete a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n La digitalizaci\u00f3n de la atenci\u00f3n sanitaria ha sufrido una buena cantidad de costosas decepciones. Pero existe una posibilidad real de que la IA est\u00e9 a la altura de algunas de las esperanzas puestas en ella. Interfaces m\u00e1s simples y m\u00e1s tolerantes deber\u00edan hacer que los sistemas basados en inteligencia artificial para manejar datos y ayudar con la gesti\u00f3n del tiempo sean m\u00e1s agradables para los m\u00e9dicos, pacientes y proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica que los de anta\u00f1o. Y los sistemas de atenci\u00f3n de salud necesitan urgentemente un aumento de la productividad si quieren adaptarse y mejorar en un mundo de altos costos y poblaciones de mayor edad. Se prev\u00e9 que la escasez de trabajadores de la salud alcanzar\u00e1 casi 10 millones para 2030, alrededor del 15% de toda la fuerza laboral sanitaria mundial actual. La inteligencia artificial no resolver\u00e1 ese problema por s\u00ed sola. Pero puede ayudar.<\/p>\n\n\n\n Este informe analizar\u00e1 cuatro de las formas en que parece probable que llegue esta ayuda. Existe la ayuda que ya se brinda a los m\u00e9dicos que realizan diagn\u00f3sticos, ayuda que tanto necesitan, dado que 800.000 estadounidenses mueren o quedan discapacitados por malas decisiones m\u00e9dicas cada a\u00f1o. Existe la ayuda que se brinda a los pacientes que desean comprender sus s\u00edntomas o necesitan ayuda y motivaci\u00f3n para mantenerse saludables. Existe la ayuda que las herramientas de investigaci\u00f3n de IA y la gesti\u00f3n de datos brindan a las empresas que intentan desarrollar nuevos tratamientos de manera m\u00e1s r\u00e1pida y confiable. Y est\u00e1 la ayuda al sistema en su conjunto.<\/p>\n\n\n\n Los sistemas de salud actuales est\u00e1n fuertemente limitados por la escasez de trabajadores y conocimientos. La inteligencia artificial puede brindar un apoyo significativo en ambos frentes; puede darse el caso de que pueda ofrecer cantidades transformadoras del mismo. \u00bfSignificar\u00eda esa transformaci\u00f3n que, para 2100, todas las enfermedades se habr\u00e1n prevenido, curado o controlado? No en s\u00ed mismo. Pero est\u00e1 haciendo que ese objetivo aparentemente arrogante parezca m\u00e1s probable. Las discusiones sobre el impacto de la IA est\u00e1n plagadas de miedo e inquietud, a veces de manera apropiada. Lo que ofrece para la salud en todo el mundo representa un potencial radical para el bien.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Incluso puede ser m\u00e1s barato Cuando la gente se fija objetivos que van por las nubes hasta el punto de ser tontos, los sensatos se burlan. 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Mark Zuckerberg y Priscilla Chan. (Cr\u00e9dito de la foto: Devlin Shand para Drew Altizer Photography)<\/p>\n\n\n\n