Platicamos acerca del uso de inteligencia artificial en el ramo médico, y sus diversas implicaciones.
Notas:
Procesamiento de lenguaje natural
https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained
Subtipo de inteligencia Artificial que permite a un algoritmo llegar a conclusiones propias basado en datos preexistentes.
-Supervisado
-No supervisado
-Reforzado
Según Deloitte, En el 2020, el 67% de las compañías de EEUU ya la usaban y el 97% planeaban implementarla a gran escala.
El algoritmo de Target detecta embarazos. El de Pinterest el riesgo de suicidio. Tiktok detecta expresión facial.
Disección del sesgo racial algorítmico
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aax2342
SCIENCE 25 oct 2019. PAcientes negros se ecnuentran subrepresentados, porque tienen menor acceso a servicios de salud y por ende, deben estar más graves para ingresar al sistema. El algoritmo previo se basa en costos de cuentas hospitalarias.
El sesgo racial impide que el 65% de los pacientes de color obtengan acceso a servicios médicos
https://www.pennmedicine.org/news/news-releases/2024/march/the-role-of-health-care-algorithms-in-racial-bias-inequity#:~:text=For%20instance%2C%20a%20prostate%20cancer,disparities%20means%20compromising%20other%20outcomes.
https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/M23-2960
https://postgraduateeducation.hms.harvard.edu/trends-medicine/confronting-mirror-reflecting-our-biases-through-ai-health-care#:~:text=For%20example%2C%20an%20AI%20used,cost%20data%2C%20not%20care%20needs
