INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO: UN ENFOQUE BASADO EN APRENDIZAJE PROFUNDO

Resumen

El artículo explora el impacto y los desafíos de implementar modelos de aprendizaje profundo en el diagnóstico médico. Mediante un enfoque metodológico mixto, se desarrollaron y evaluaron modelos de IA, demostrando una mejora significativa en la precisión, sensibilidad y especificidad en comparación con los métodos diagnósticos tradicionales. Estas mejoras sugieren un potencial considerable para la personalización de tratamientos y la realización de intervenciones tempranas. No obstante, la investigación también identifica desafíos clave para la integración efectiva de estas tecnologías en la práctica clínica, como la necesidad de grandes volúmenes de datos de entrenamiento, la interpretación de los resultados por profesionales médicos y las consideraciones éticas relacionadas con el uso de la IA. La superación de estos obstáculos requiere estrategias específicas, incluyendo la formación médica en tecnologías de IA y el establecimiento de marcos éticos robustos. Este estudio subraya la importancia de una colaboración interdisciplinaria para facilitar la adopción de la IA en el diagnóstico médico, prometiendo una revolución en la eficiencia y personalización del diagnóstico.