Depende del nivel de implementación que realmente determina la respuesta aquí. La IA simple ya se usa en toda la industria. No estoy hablando de análisis de datos, gestión de datos o incluso agregación de datos. Estoy hablando de los procesos de toma de decisiones en todo el espectro de la atención médica.
Actualmente, los mayores inconvenientes son la incorporación del aprendizaje profundo en la atención médica debido a varios factores, el mayor de los cuales es el costo de I + D para implementar los sistemas y el acceso a los datos (debido a HIPPA y otras regulaciones de privacidad y seguridad). El problema radica en que anonimizar los datos para el análisis puede redactar elementos críticos para el análisis adecuado de un gran número de estudios. Estos puntos de datos faltantes pueden ser críticos para determinar las influencias geográficas de las poblaciones, el análisis histórico genético, incluso las variaciones ambientales en los patrones tanto de la enfermedad como del diagnóstico.
Entonces, si bien los datos disponibles actuales son masivos, también están incompletos por sí mismos. Dada esta situación, un Algoritmo de IA podría determinar la probabilidad de resultados del paciente en función de un gran conjunto de variables sin saber que la variable con el mayor peso puede faltar en la ecuación debido a las restricciones de privacidad.
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Si hay un método para resolver estos problemas de seguridad y privacidad, entonces las capacidades de extender el uso de la IA en la industria de la salud para obtener mejores resultados para los pacientes podrían aumentar significativamente la salud de una población más grande y al mismo tiempo mejorar la capacidad de diagnóstico de un Dr. , tratar y, en general, cuidar a sus pacientes.