🫀 🏨 IA en Medicina: Diagnósticos y Tratamientos 🩻 | Actualidad Tech 2024 6h5j67

La inteligencia artificial está revolucionando el campo de la medicina ofreciendo innovaciones significativas en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades vamos a abordar cuáles son las novedades en este campo la ia está mejorando notablemente la precisión en el diagnóstico de enfermedades a través del análisis de imágenes médicas resonancias magnéticas tomografías computarizadas y radiografías un ejemplo destacado es el modelo de ia desarrollado para identificar cáncer de próstata y de pulmón mediante resonancias magnéticas este modelo no solo identifica la enfermedad con alta precisión sino que también reduce la tasa de falsos positivos okay puede evitar pruebas y procedimientos innecesarios para los pacientes un estudio destaca como el aprendizaje automático en un área de allá se está utilizando para identificar una amplia gama de enfermedades de forma temprana este campo abarca desde el desarrollo de algoritmos hasta técnicas para determinar comportamientos correctos en el diagnóstico de enfermedades enfrentando desafíos como la falta de profesionales de la salud en ciertas regiones y la necesidad de procedimientos diagnósticos accesibles y precisos la universidad de ciencia y tecnología de macao ha desarrollado herramientas de diagnóstico basadas en imágenes impulsadas por ia incluyendo un sistema que pueden identificar neumonía por covid diecinueve en apenas veinte segundos con una precisión superior al noventa por ciento estos avances subrayan la eficiencia y la precisión que aporta el diagnóstico médico especialmente en la interpretación rápida de grandes volúmenes de imágenes investigadores de la escuela de medicina de harvard han creado un algoritmo de aprendizaje profundo auto supervisado qué puede aprender características por sí mismo utilizadas luego para encontrar casos similares en grandes repositorios de imágenes de patología este sistema denominado ese y ese funciona como un motor de búsqueda para imágenes de patología facilitando la identificación de enfermedades raras y ayudando a determinar qué pacientes podrían responder a terapias similares estos estudios resaltan el potencial transformador de la ia en el diagnóstico médico ofreciendo herramientas más rápidas precisas y accesibles para la identificación de enfermedades desde el manejo de enfermedades comunes y pandémicas como el diecinueve hasta el desafío particular de diagnosticar enfermedades raras la ia está marcando la diferencia significativa en cómo los médicos y los investigadores abordan el diagnóstico de enfermedades la continua integración de la ia la medicina promete impulsar una era de medicina más inteligente y personalizada los algoritmos de ia también son capaces de predecir el riesgo de desarrollar ciertas enfermedades y la respuesta a tratamientos específicos basándose en datos clínicos y genéticos esta capacidad debe predecir resultados que permite a una medicina más preventiva y personalizada adaptando los tratamientos al perfil genético e historial médico del paciente un estudio exploró el uso del aprendizaje automático para la recomendación y personalización del tratamiento en el trastorno del espectro autista particularmente el tratamiento de análisis de comportamiento aplicado al analizar planes de tratamiento restos festivos y emplear modelos de aprendizaje automático con pacientes similares y filtrado colaborativo esta investigación tuvo como objetivo mejorar la efectividad del tratamiento a través de recomendaciones personalizadas este enfoque busca alinear objetivos del tratamiento más estrechamente con los perfiles individuales de los pacientes y potencialmente mejorando los resultados otro estudio revisó sistemáticamente los métodos de aprendizaje automático para predecir la recuperación funcional y el pronóstico en la rehabilitación pósitos esta investigación incluyó diecinueve ensayos con un total de más de veintitrés mil participantes enfocándose en una variedad de modelos predictivos para la predicción de resultados funcionales estos modelos que varían en complejidad y metodología fueron evaluados por su desempeño en pronosticar trayectoria de recuperación ofreciendo perspectivas sobre el potencial de rehabilitación y ayudando así en la formulación de planes de tratamiento personalizados estos estudios