INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD: FUNDAMENTOS, APLICACIONES Y DESAFÍOS

Resumen

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta transformadora para el ámbito de la salud. Su objetivo principal es asistir, y no reemplazar, al juicio clínico en tareas como el diagnóstico, la predicción de riesgos y la medicina personalizada. Este artículo revisa los fundamentos de la IA, sus principales modalidades de entrenamiento (aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo) y ejemplos de aplicaciones en medicina, incluyendo el diagnóstico de diabetes a partir de datos clínicos, la identificación de fenotipos en sepsis y la localización automatizada de tumores en imágenes médicas. Los principales desafíos identificados incluyen el resguardo ético y legal de los datos, la interpretabilidad de los modelos y la prevención de sesgos que puedan reproducir inequidades en salud. Se enfatiza la necesidad de que médicos y profesionales de la salud participen activamente en el diseño, supervisión y regulación de sistemas de IA, garantizando que estos incorporen valores humanos y criterios clínicos. En conclusión, la integración equilibrada de inteligencia artificial y juicio humano permitirá avanzar hacia una atención más precisa, ética y centrada en el paciente.