{"id":20883,"date":"2020-10-27T17:27:54","date_gmt":"2020-10-27T23:27:54","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20883"},"modified":"2020-10-27T17:29:03","modified_gmt":"2020-10-27T23:29:03","slug":"ia-basada-en-texto-en-la-atencion-medica-los-desafios-y-las-posibilidades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ia-basada-en-texto-en-la-atencion-medica-los-desafios-y-las-posibilidades\/","title":{"rendered":"IA basada en texto en la atenci\u00f3n m\u00e9dica: los desaf\u00edos y las posibilidades"},"content":{"rendered":"<p id=\"ph_lcontent1_1_Summary\" class=\"summary\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Aprovechar la inteligencia artificial para resumir continuamente la literatura m\u00e9dica combinada hace posible brindar a cada paciente el mejor tratamiento posible basado en la investigaci\u00f3n m\u00e1s actual.<\/span><\/p>\n<ul id=\"ph_lcontent1_1_ByAuthor\" class=\"byline\" style=\"text-align: justify;\"><\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Dado que el conocimiento m\u00e9dico se duplica aproximadamente\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC3116346\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" style=\"color: #000000;\">cada 73 d\u00edas<\/a>\u00a0, es simplemente imposible para cualquier m\u00e9dico o investigador estar al tanto de los \u00faltimos avances.\u00a0Si hay un campo que necesita la ayuda de la IA para lidiar con una avalancha de informaci\u00f3n, es la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Ha habido un progreso significativo en el uso de inteligencia artificial para analizar texto, posiblemente las m\u00e1s famosas de las cuales son las herramientas GPT-2 y ahora GPT-3 de Open AI.\u00a0Estos avances son emocionantes, pero como se\u00f1alan los autores, los\u00a0<a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/language-unsupervised\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" style=\"color: #000000;\">modelos siguen siendo &#8220;fr\u00e1giles&#8221;<\/a>\u00a0y tienen una gran cantidad de errores.\u00a0En el mundo de la salud, hay muy poca tolerancia al error.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Estos modelos tambi\u00e9n se entrenan en un corpus m\u00e1s general y, por lo tanto, no son apropiados para la atenci\u00f3n m\u00e9dica sin antes refinarlos en un corpus m\u00e9dico.\u00a0Como resultado, las aplicaciones pr\u00e1cticas de la IA en el an\u00e1lisis de textos sanitarios son limitadas.\u00a0A medida que se expande el uso de la IA para el an\u00e1lisis de texto en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, aqu\u00ed hay algunas consideraciones clave:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Ten un objetivo claro.\u00a0<\/strong>Ser capaz de predecir la siguiente palabra en una oraci\u00f3n es un truco de sal\u00f3n genial, pero las herramientas generalizadas requerir\u00e1n un enfoque mucho m\u00e1s personalizado con un objetivo espec\u00edfico en mente.\u00a0Podr\u00eda decirse que el objetivo m\u00e1s importante en la atenci\u00f3n m\u00e9dica es crear una herramienta de inteligencia artificial para resumir autom\u00e1ticamente toda la literatura m\u00e9dica y decidir el siguiente mejor tratamiento para un paciente en particular.\u00a0Para lograr este objetivo, debemos ser capaces de identificar si un art\u00edculo se relaciona con un avance de tratamiento, extraer autom\u00e1ticamente la informaci\u00f3n cr\u00edtica y agregar autom\u00e1ticamente esos resultados a todas las investigaciones anteriores relacionadas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Reconozca la necesidad de expertos m\u00e9dicos.\u00a0<\/strong>Los expertos m\u00e9dicos deben revisar los resultados de cualquier IA basada en texto para asegurarse de que el resultado sea de la m\u00e1s alta calidad.\u00a0Eso significa que cualquier esfuerzo de IA llevar\u00e1 tiempo y ser\u00e1 costoso.\u00a0En casi todos los usos sanitarios de la IA para la extracci\u00f3n de texto, los expertos m\u00e9dicos crean una base de datos est\u00e1ndar en la que se entrena cualquier modelo.\u00a0Por ejemplo, con el objetivo de crear metan\u00e1lisis continuos, se llama primero a los expertos m\u00e9dicos para que revisen un conjunto representativo de art\u00edculos y extraigan la informaci\u00f3n destacada, como el tratamiento utilizado y el n\u00famero de pacientes tratados, de la investigaci\u00f3n.\u00a0Con esta base de datos en la mano, los modelos de IA se pueden entrenar para resumir autom\u00e1ticamente la investigaci\u00f3n y extraer la informaci\u00f3n clave.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Tenga en cuenta el progreso cient\u00edfico.\u00a0<\/strong>No todas las investigaciones son igualmente valiosas.\u00a0Con el objetivo de resumir autom\u00e1ticamente los resultados acumulativos de la investigaci\u00f3n, debe haber una manera de sopesar cada investigaci\u00f3n en funci\u00f3n del valor incremental que proporciona.\u00a0Afortunadamente, en el sector sanitario hay un par de elementos que se\u00f1alan la calidad.\u00a0El primero es el tipo de estudio;\u00a0Los ensayos controlados aleatorios producen los resultados m\u00e1s fiables en comparaci\u00f3n con los estudios de un solo brazo o los an\u00e1lisis retrospectivos.\u00a0El segundo es el tama\u00f1o del estudio.\u00a0Un estudio de 10 pacientes es mucho menos confiable que un estudio de 1,000 pacientes.\u00a0Al extraer estos elementos cr\u00edticos de cada art\u00edculo, los resultados se sopesan adecuadamente al desarrollar resultados acumulativos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Comprenda que cada enfermedad es \u00fanica.\u00a0<\/strong>Hay aproximadamente 10,000 enfermedades identificadas en humanos, muchas con marcadores gen\u00e9ticos \u00fanicos y pruebas y tratamientos especializados.\u00a0Aunque el conjunto completo de literatura biom\u00e9dica es vasto, la cantidad de literatura espec\u00edfica disponible para muchas de estas enfermedades es demasiado escasa para entrenar un modelo de IA basado en texto.\u00a0Para abordar esto, es fundamental identificar c\u00f3mo se relaciona cada enfermedad con otras para que podamos aprovechar toda la literatura biom\u00e9dica al tiempo que proporcionamos informaci\u00f3n precisa para cada enfermedad, una tarea que no es peque\u00f1a.\u00a0Esta es un \u00e1rea activa de exploraci\u00f3n que tiene en cuenta las similitudes genot\u00edpicas y fenot\u00edpicas para identificar qu\u00e9 tan estrechamente relacionadas est\u00e1n las enfermedades.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Una palabra final<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En la actualidad, los m\u00e9dicos implementan una variedad de t\u00e1cticas para mantenerse actualizados sobre su campo, que incluyen centrarse en un \u00e1rea de enfermedad limitada, leer solo publicaciones de las principales revistas y asistir a conferencias y eventos de educaci\u00f3n m\u00e9dica continua.\u00a0Desafortunadamente, aunque estas pr\u00e1cticas son efectivas, est\u00e1n incompletas.\u00a0Como resultado, y a pesar de sus mejores esfuerzos, es casi imposible para los profesionales de la salud mantenerse al d\u00eda con todos los avances en su campo.\u00a0Al aprovechar la IA para resumir continuamente la literatura m\u00e9dica combinada, ser\u00e1 posible que cada paciente tenga el mejor tratamiento posible informado por la investigaci\u00f3n m\u00e1s actual.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n<p tab-interval=\"36pt\">Transforming Data With Intelligence. (2020, 26 octubre). Recuperado 27 de octubre de 2020, de https:\/\/tdwi.org\/articles\/2020\/10\/26\/adv-all-text-based-ai-in-healthcare.aspx<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprovechar la inteligencia artificial para resumir continuamente la literatura m\u00e9dica combinada hace posible brindar a cada paciente el mejor tratamiento posible basado en la investigaci\u00f3n m\u00e1s actual.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":20884,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-20883","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>IA basada en texto en la atenci\u00f3n m\u00e9dica: los desaf\u00edos y las posibilidades - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/ia-basada-en-texto-en-la-atencion-medica-los-desafios-y-las-posibilidades\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"IA basada en texto en la atenci\u00f3n m\u00e9dica: los desaf\u00edos y las posibilidades - 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