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Machine Learning ha logrado excelentes avances en el desempeño farmacéutico y biotecnológico. Este mensaje resume las cuatro principales aplicaciones de la IA en la medicina actual: diagnosticar correctamente las enfermedades requiere años de formación médica. Además, el diagnóstico suele ser un procedimiento largo y arduo. En muchas áreas, la demanda de especialistas supera con creces la oferta disponible. Esto somete a estrés a los profesionales médicos y, a menudo, retrasa los diagnósticos que salvan vidas de los clientes. El aprendizaje automático, especialmente las fórmulas de aprendizaje profundo, ha realizado recientemente grandes avances en la detección instantánea de enfermedades, lo que hace que los diagnósticos sean más baratos y más accesibles. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender a ver patrones de manera similar a como los ven los médicos. Una diferencia vital es que las fórmulas requieren una gran cantidad de ejemplos concretos (muchos miles) para poder averiguarlo. Y estos ejemplos necesitan ser cuidadosamente digitalizados: las máquinas no pueden leer entre líneas en los libros. Por lo tanto, el aprendizaje automático es específicamente útil en áreas donde los detalles del análisis que examina un médico ya están digitalizados. Como por ejemplo: Detección de células cancerosas de pulmón o accidentes cerebrovasculares basándose en tomografías computarizadas. Evaluación del riesgo de muerte súbita cardíaca u otro problema cardíaco basándose en electrocardiogramas e imágenes de resonancia magnética del corazón. Identificar llagas en la piel en imágenes de la piel. Localización de indicadores de retinopatía en personas diabéticas en fotografías oculares. Dado que hay mucha información útil disponible en estos casos, las fórmulas terminan siendo diagnósticos tan eficientes como los especialistas. La diferencia es que el algoritmo puede razonar en una fracción de segundo y puede replicarse a bajo costo en todo el mundo. Rápidamente, todo el mundo, en todas partes, podrá tener acceso a la misma alta calidad de los mejores expertos en diagnóstico radiológico y a un precio asequible. La aplicación del aprendizaje automático en el diagnóstico apenas está comenzando: sistemas mucho más ambiciosos implican la combinación de múltiples recursos de información (CT, MRI, genómica y proteómica, información personal e incluso archivos escritos a mano) para evaluar una enfermedad o su desarrollo. Actualmente, la IA nos ayuda a diagnosticar enfermedades, crear medicamentos, personalizar tratamientos e incluso modificar genes de manera más eficaz. Pero esto es sólo el comienzo. Para saber más sobre la IA en la medicina, consulte la página adjunta Inteligencia artificial en medicina . Cuanto más digitalicemos y combinemos nuestros datos médicos, más podremos usar la IA para ayudarnos a encontrar patrones beneficiosos: patrones que podemos utilizar para tomar decisiones precisas y económicas en procesos lógicos complicados.