Noticiero ALACCSA-R 21

Mediante el uso de IA para desarrollar modelos predictivos, los médicos pueden identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar una enfermedad antes de que muestren algún síntoma. Esto permite una intervención más temprana y el potencial para prevenir la enfermedad por completo. Además, al utilizar la IA para desarrollar nuevos tratamientos, la medicina de precisión puede proporcionar tratamientos más específicos y efectivos con menos efectos secundarios. La IA puede ayudar a personalizar la medicina al proporcionar predicciones más precisas sobre qué tratamientos funcionarán mejor para pacientes individuales.

Uno de los desafíos clave de implementar la IA en oftalmología es que los sistemas de IA requieren grandes cantidades de datos para ser efectivos. Sin embargo, recopilar y almacenar datos médicos puede ser difícil debido a la falta de estandarización y sinergia de los proveedores de salud. Muchos registros médicos no están digitalizados, lo que dificulta su uso para entrenar sistemas de IA. Finalmente, el sesgo puede ocurrir cuando se entrenan sistemas de IA en datos médicos. Por ejemplo, si un conjunto de datos de entrenamiento contiene más datos de un grupo demográfico que de otro, el sistema de IA resultante puede estar sesgado hacia ese grupo. Esto podría conducir a predicciones o recomendaciones inexactas cuando se aplica a otros grupos.