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La combinación de técnicas de Inteligencia Artificial representa avances importantes en el diagnóstico médico, pero aún queda mucho camino por recorrer, pues se requiere de información compleja para que ésta pueda dar diagnósticos certeros y tratamientos adecuados, afirmó Jimena Olveres Montiel, doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
El cómputo cuántico ayudará en el procesamiento de imágenes y análisis de datos complejos, lo que revolucionará el aprendizaje profundo y, por ende, ayudará en la automatización del área biomédica, añadió durante su participación en el Primer Congreso Internacional de Inteligencia Artificial, organizado por la UNAM.
En la conferencia denominada Inteligencia artificial en imágenes biomédicas para el diagnóstico médico, nuevos paradigmas, mencionó que aún falta mucho para que la IA detecte enfermedades, sea tan confiable como un médico o pueda sustituirlo.
Ello, explicó, porque las imágenes médicas son tareas muy complejas que requieren de un especialista para interpretarlas, quien debe recurrir a más de una modalidad para emitir diagnósticos. Por tanto, los modelos diseñados para ese tipo de tareas necesitan grandes cantidades de datos para un entrenamiento adecuado.
De acuerdo con Olveres Montiel, la pandemia de la COVID 19 generó un boom en el desarrollo de imágenes biomédicas, y aunque han sido de ayuda para emitir diagnósticos y tratamientos, aún están muy lejos de hacerlo por cuenta propia.
La colaboración de especialistas es fundamental para el perfeccionamiento de los modelos de IA para que sean ciento por ciento confiables en el campo de la salud. Además, dada la enorme cantidad de datos necesarios para entrenar los modelos, el proceso llevará mucho tiempo, aunque el avance continúa, puntualizó la doctora en Ciencias de la Computación.
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