Inteligencia Artificial en Medicina, usos Actuales y Futuras Perspectivas

Palabras clave: inteligencia artificial médica, modelo generalista de inteligencia artificial, inteligencia artificial en patología

Resumen

La inteligencia artificial (IA) es una clase de tecnología que busca desarrollar sistemas que simulen la capacidad del razonamiento humano. En el campo de la medicina actualmente se ha buscado utilizar estos sistemas en múltiples áreas como la radiología, patología, cirugía, entre otras. Algunos usos actuales incluyen la facilitación en la interpretación de estudios diagnósticos y soporte para la toma de algunas decisiones clínicas. El objetivo final de dichos sistemas es que mejoren los desenlaces de los pacientes, al igual que faciliten y optimicen los procesos en diversas áreas de la medicina. En el futuro se espera que sistemas con modelos generalistas de IA logren apoyar en la toma de decisiones médicas complejas, y faciliten procesos que actualmente son tediosos para los profesionales de la salud. A pesar de múltiples ventajas la IA cuenta con limitaciones importantes, por lo que se espera que su papel en la atención médica será más de apoyo que un reemplazo de los profesionales de la salud.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Adlung, L., Cohen, Y., Mor, U., & Elinav, E. (2021). Machine learning in clinical decision making. Med, 2(6), 642-665. https://doi.org/10.1016/j.medj.2021.04.006

Aquino, Y. S. J., Rogers, W. A., Braunack-Mayer, A., Frazer, H., Win, K. T., Houssami, N., Degeling, C. J., Semsarian, C., & Carter, S. M. (2023). Utopia versus Dystopia: Professional perspectives on the impact of healthcare artificial intelligence on clinical roles and skills. International Journal of Medical Informatics, 169, 104903. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104903

Arnold, C. (2023). Inside the nascent industry of AI-designed drugs. Nature Medicine, 29(6), 1292-1295. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02361-0

Badal, K., Lee, C. M., & Esserman, L. J. (2023). Guiding principles for the responsible development of artificial intelligence tools for healthcare. Communications Medicine, 3(1). https://doi.org/10.1038/s43856-023-00279-9

Bektaş, M., Reiber, B. M. M., Pereira, J. C., Burchell, G. L., & Van Der Peet, D. L. (2022). Artificial intelligence in Bariatric Surgery: Current status and future perspectives. Obesity Surgery, 32(8), 2772-2783. https://doi.org/10.1007/s11695-022-06146-1

Campanella, G., Hanna, M. G., Geneslaw, L., Miraflor, A. P., Silva, V. W. K., Busam, K. J., Brogi, E., Reuter, V. E., Klimstra, D. S., & Fuchs, T. J. (2019). Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images. Nature Medicine, 25(8), 1301-1309. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0508-1

Cazzato, G., Colagrande, A., Cimmino, A., Arezzo, F., Loizzi, V., Caporusso, C., Marangio, M., Foti, C., Romita, P., Lospalluti, L., Mazzotta, F., Cicco, S., Cormio, G., Lettini, T., Resta, L., Vacca, A., & Ingravallo, G. (2021). Artificial intelligence in Dermatopathology: New insights and Perspectives. Dermatopathology, 8(3), 418-425.

https://doi.org/10.3390/dermatopathology8030044

Checcucci, E., De Cillis, S., Amparore, D., Volpi, G., Piramide, F., Piana, A., Fiori, C., Piazzolla, P., & Porpiglia, F. (2023). Artificial intelligence alert systems during robotic surgery: A new potential tool to improve the safety of the intervention. Urology Video Journal, 18, 100221. https://doi.org/10.1016/j.urolvj.2023.100221

Dávila-Cervantes, A. (2014). Simulación en educación médica. Investigación en Educación Médica, 3(10), 100-105. https://doi.org/10.1016/s2007-5057(14)72733-4

Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. (2016). Deep Learning. Cambridge, Massachusetts: The Mit Press.

Gundersen, T., & Bærøe, K. (2022). The Future Ethics of Artificial Intelligence in Medicine: Making sense of Collaborative Models. Science and Engineering Ethics, 28(2).

https://doi.org/10.1007/s11948-022-00369-2

Hu, Q., Whitney, H. M., & Giger, M. L. (2020). A deep learning methodology for improved breast cancer diagnosis using multiparametric MRI. Scientific Reports, 10 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-67441-4

Iglesias‐Puzas, Á., Conde‐Taboada, A., & López‐Bran, E. (2020). Inteligencia artificial y cirugía: la revolución de la medicina de precisión. Journal of Healthcare Quality Research, 35(5), 330-331. https://doi.org/10.1016/j.jhqr.2020.03.009

Joshi, N. (2019, 20 junio). 7 types of artificial intelligence. Forbes.

https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/06/19/7-types-of-artificial-intelligence/?s&sh=3f3fae6c233e

Kung, T. H., Cheatham, M., Medenilla, A., Sillos, C., De Leon, L., Elepaño, C., Madriaga, M., Aggabao, R., Diaz-Candido, G., Maningo, J., & Tseng, V. (2023). Performance of ChATGPT on USMLE: Potential for AI-assisted Medical Education using large language Models. PLOS digital health, 2(2), e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198

Lu, J. (2016). Will medical technology deskill doctors? International Education Studies, 9(7), 130. https://doi.org/10.5539/ies.v9n7p130

Moor, M., Banerjee, O., Abad, Z. S. H., Krumholz, H. M., Leskovec, J., Topol, E. J., & Rajpurkar, P. (2023). Foundation Models for Generalist Medical Artificial Intelligence. Nature, 616(7956), 259-265. https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4

Pakkasjärvi, N., Luthra, T., & Anand, S. (2023). Artificial intelligence in surgical learning. Surgeries, 4(1), 86-97. https://doi.org/10.3390/surgeries4010010

Puliatti, S., Eissa, A., Checcucci, E., Piazza, P., Amato, M., Scarcella, S., Rivas, J. G., Taratkin, M., Marenco, J. L., Rivero, I., Kowalewski, K., Cacciamani, G., Elsherbiny, A., Zoeir, A., Elbahnasy, A. M., De Groote, R., Mottrie, A., & Micali, S. (2022). New imaging technologies for robotic kidney cancer surgery. Asian Journal of Urology, 9(3), 253-262. https://doi.org/10.1016/j.ajur.2022.03.008

Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O., & Topol, E. J. (2022). AI in health and medicine. Nature Medicine, 28(1), 31-38. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0

Rajpurkar, P., & Lungren, M. P. (2023). The current and future state of AI interpretation of medical images. The New England Journal of Medicine, 388(21), 1981-1990. https://doi.org/10.1056/nejmra2301725

Rojas, M. E. A. (2015, 31 julio). Una mirada a la Inteligencia Artificial.

http://ojs.urepublicana.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/234

Shoer, S., Karady, T., Keshet, A., Shilo, S., Rossman, H., Gavrieli, A., Meir, T., Lavon, A., Kolobkov, D., Kalka. (2021). A prediction model to prioritize individuals for a SARS-COV-2 test built from national symptom surveys. Med, 2(2), 196-208.e4.

https://doi.org/10.1016/j.medj.2020.10.002

Xue, P., Si, M., Qin, D., Wei, B., Seery, S., Ye, Z., Chen, M., Wang, S., Song, C. (2023). Unassisted Clinicians versus Deep Learning–Assisted Clinicians in Image-Based Cancer Diagnostics: Systematic Review with Meta-analysis. Journal of Medical Internet Research, 25, e43832. https://doi.org/10.2196/43832

Will AI eventually replace doctors? (2023, 31 enero). Kellogg Insight.

https://insight.kellogg.northwestern.edu/article/will-ai-replace-doctors#:~:text=For%20now%2C%20the%20need%20for,main%20source%20of%20medical%20guidance.

Zhang, J., & Zhang, Z. (2023). Ethics and governance of trustworthy medical artificial intelligence. BMC Medical Informatics and Decision Making, 23(1). https://doi.org/10.1186/s12911-023-02103-9

Ramírez González , J. C. (2022). La Influencia de los Medios de Comunicación en los Juicios. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 2(1), 27–50. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v2i1.8

Torres Morales, S. (2021). Enfermería en Cuidado a Pacientes con Colostomía en América Latina. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 2(1), 66–81. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v2i1.17

Vargas, C. (2023). La Gestión de la Información Personal en el Ámbito Digital. Emergentes - Revista Científica, 3(1), 58–76. https://doi.org/10.60112/erc.v3i1.21

Boza Calvo , R., & Solano Mena , S. (2021). Effectiveness Analysis of The Implementation of The Strategy of Simulation in Education According to The Perception of The Facilitators Involved in The Process as Of the Second Quarter Of 2016. Sapiencia Revista Científica Y Académica , 1(1), 61–77. Recuperado a partir de https://revistasapiencia.org/index.php/Sapiencia/article/view/14

Yang, Y.; Siau, K.L. A Qualitative Research on Marketing and Sales in the Artificial Intelligence Age. Available online: https://www.researchgate.net/profile/Keng-Siau-2/publication/325934359_A_Qualitative_Research_on_Marketing_and_ Sales_in_the_Artificial_Intelligence_Age/links/5b9733644585153a532634e3/A-Qualitative-Research-on-Marketing-and-Sales- in-the-Artificial-Intelligence-Age.pdf (accessed on 18 July 2023).

Publicado
2024-01-12
Cómo citar
Rozillio-Mercado , E., López-Anza, D., Ortega-Ortuño, G. L., Lee Lee, S. H. J., Minian-Okon, J., Gutiérrez-Gurza, R. A., Basson-Amkie, M., Ramírez-Santamaría , A. L., Coutinho-Thomas, D. J., & Pérez-Bermúdez, B. (2024). Inteligencia Artificial en Medicina, usos Actuales y Futuras Perspectivas . Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(6), 6286-6303. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.9167
Sección
Artículos