{"id":34461,"date":"2019-01-21T11:40:36","date_gmt":"2019-01-21T08:40:36","guid":{"rendered":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/noticias-de-cactus\/ai-development-in-healthcare\/"},"modified":"2026-06-01T17:11:41","modified_gmt":"2026-06-01T14:11:41","slug":"realmente-necesita-la-salud-la-implementacion-de-soluciones-basadas-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/es\/noticias-de-cactus\/realmente-necesita-la-salud-la-implementacion-de-soluciones-basadas-en-ia\/","title":{"rendered":"\u00bfRealmente Necesita la Salud la Implementaci\u00f3n de Soluciones Basadas en IA?"},"content":{"rendered":"\u00ab`html\n<h4 class=\"wp-block-heading\">La Inteligencia Artificial (IA) est\u00e1 a la vanguardia de la innovaci\u00f3n. Desde coches aut\u00f3nomos hasta la detecci\u00f3n de enfermedades mortales, la IA se aprovecha en casi todos los aspectos de nuestras vidas. A menudo la gente debate si la IA nos trae m\u00e1s ventajas o problemas, pero es dif\u00edcil negar que puede resolver problemas que una persona no puede. Tomemos la industria de la salud como ejemplo, ya que la financiaci\u00f3n de la IA en el sector sanitario alcanz\u00f3 un m\u00e1ximo hist\u00f3rico en el segundo trimestre de 2018.<\/h4>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><br><a href=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/blog\/2018\/09\/27\/how-ai-redefining-mobile-banking\/\">Lee sobre<\/a><strong><a href=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/blog\/2018\/09\/27\/how-ai-redefining-mobile-banking\/\"> C\u00f3mo la IA est\u00e1 redefiniendo la banca m\u00f3vil &gt;&gt;&gt;<\/a><\/strong><\/h4>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/AI_in_healthcare.jpg\" alt=\" class=\"wp-image-2291\" style=\"width:790px\"\/><\/figure>\n\n\n<p>Hace d\u00e9cadas, \u00bfpodr\u00edamos haber imaginado las cosas que est\u00e1n sucediendo ahora en medicina como resultado de la tecnolog\u00eda? No tendremos en cuenta eventos como la reciente victoria por 2:0 del sistema de IA chino Biomind sobre los humanos en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes cerebrales, ya que los robots se han utilizado en medicina durante m\u00e1s de 30 a\u00f1os. Pero pensaremos en los desaf\u00edos que la IA puede resolver en nuestras vidas hoy.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br><strong>\u00ab\u00bfC\u00f3mo se Hizo Tan Tarde Tan Pronto?\u00bb<\/strong><\/h2>\n\n<p>El desaf\u00edo n\u00famero uno es ahorrar tiempo. En todas las esferas de la vida, todav\u00eda hay mucho trabajo rutinario que requiere un gran esfuerzo humano, y en medicina, estas actividades que consumen mucho tiempo a veces cuestan demasiado.<\/p>\n\n<p>En la industria de la salud, <a rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (se abre en una nueva pesta\u00f1a)\" href=\"https:\/\/www.himss.org\/jhim\/archive\/volume-17-number-1-2003\" target=\"_blank\">el 86% de los errores<\/a> son administrativos y, por lo tanto, totalmente prevenibles. La mayor\u00eda de los errores son causados por sistemas, procesos y condiciones defectuosos que llevan a las personas a cometer errores o no prevenirlos.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><a href=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/engage-an-expert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"790\" height=\"132\" src=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/Banner_Hire.gif\" alt=\"equipo dedicado\" class=\"wp-image-8729\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n<p>Por ejemplo, no hay un formato est\u00e1ndar ni un repositorio central para los datos de los pacientes. Cuando los archivos de los pacientes se env\u00edan por fax, por correo electr\u00f3nico como archivos PDF ilegibles, o como im\u00e1genes de notas manuscritas, extraer informaci\u00f3n consume mucho tiempo, si no es imposible. La <strong>detecci\u00f3n de objetos<\/strong> es una de las cosas que se pueden resolver f\u00e1cilmente con la ayuda de la ingenier\u00eda de Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning).<\/p>\n\n<p>Es posible gestionar el flujo de pacientes seg\u00fan la temporada: los modelos de IA pueden predecir el n\u00famero posible de visitantes bas\u00e1ndose en informaci\u00f3n de temporadas anteriores, lo que permite ajustar el horario y distribuir la carga entre el personal m\u00e9dico.<\/p>\n\n<p>\u00abEl \u00fanico requisito es que los datos deben ser lo suficientemente grandes y de la m\u00e1s alta calidad para analizarlos correctamente y construir el modelo de IA efectivo\u00bb, advierte <strong>Nikita Krylov<\/strong>, <strong>Ingeniero de Aprendizaje Autom\u00e1tico en CactusSoft.<\/strong><\/p>\n\n<p>La detecci\u00f3n de objetos tambi\u00e9n se puede utilizar en el reconocimiento de c\u00e1ncer, neumon\u00eda y otras anomal\u00edas en im\u00e1genes m\u00e9dicas, actuar como asistente de dentista (ayudando en la clasificaci\u00f3n de dientes o la detecci\u00f3n por rayos X de los dientes que requieren restauraci\u00f3n), etc.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br><strong>Los Errores M\u00e9dicos son la Tercera Causa Principal de Muerte en EE. UU.<\/strong><\/h2>\n\n<p>El segundo problema, pero no menos significativo, es el factor humano. Si ya es bastante dif\u00edcil confiar tu salud o incluso tu vida a un m\u00e9dico que nunca has visto antes, \u00bfqu\u00e9 se puede decir de las m\u00e1quinas?<\/p>\n\n<p>Con aproximadamente <strong>251,454 muertes<\/strong> en EE. UU. por a\u00f1o debido a errores m\u00e9dicos, investigadores de la Universidad Johns Hopkins <a href=\"https:\/\/www.psnetwork.org\/obstacles-to-patient-safety-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\" (se abre en una nueva pesta\u00f1a)\">estiman<\/a> que esta es la tercera causa principal de muerte en el pa\u00eds. Sin embargo, datos m\u00e1s recientes indican que estas cifras pueden ser sustancialmente m\u00e1s altas.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/AI-in-Healthcare-reasons-of-death-700x615.jpg\" alt=\" class=\"wp-image-2292\" style=\"width:631px;height:554px\"\/><\/figure>\n\n\n<p>En muchos sentidos, ya tenemos formas muy simples de IA en las cl\u00ednicas hoy en d\u00eda, por ejemplo, herramientas que identifican ritmos anormales en un electrocardiograma (EKG). Un patr\u00f3n de latido anormal activa una alerta para llamar la atenci\u00f3n de un m\u00e9dico. Esto es una computadora que intenta replicar a un ser humano que entiende esos datos y dice: \u00abEsto no parece normal. Puede ser un problema\u00bb.<\/p>\n\n<p>Ahora, tenemos la capacidad de analizar fuentes de datos mucho m\u00e1s grandes y complejas, como un historial m\u00e9dico electr\u00f3nico completo o incluso, quiz\u00e1s, datos extra\u00eddos de la vida diaria, a medida que m\u00e1s personas rastrean sus patrones de sue\u00f1o o frecuencia card\u00edaca con dispositivos port\u00e1tiles.<\/p>\n\n<p>El a\u00f1o pasado, los ingenieros de CactusSoft desarrollaron una aplicaci\u00f3n de IA que deber\u00eda mejorar la precisi\u00f3n de la medici\u00f3n no invasiva de la presi\u00f3n arterial (ABP) utilizando Aprendizaje Autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Healthcare-AI-1024x683.jpg\" alt=\"IA en el sector salud\" class=\"wp-image-7304\" style=\"width:790px\" srcset=\"https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Healthcare-AI-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Healthcare-AI-300x200.jpg 300w, https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Healthcare-AI-768x512.jpg 768w, https:\/\/stage.cactus-now.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/Healthcare-AI.jpg 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n<p>\u00abUtilizamos un par de se\u00f1ales, ECG + PPG, para encontrar tres m\u00e9todos posibles de predicci\u00f3n de la presi\u00f3n arterial: el tiempo de tr\u00e1nsito de la onda de pulso (el per\u00edodo entre los picos de ECG y PPG); el an\u00e1lisis de la curva de PPG; y una soluci\u00f3n de extremo a extremo usando redes neuronales (con datos sin procesar). Se revel\u00f3 que el Aprendizaje Autom\u00e1tico solo se puede usar en los dos primeros m\u00e9todos debido al valor aproximado en el tercero. Como resultado, desarrollamos una aplicaci\u00f3n de IA para el an\u00e1lisis espectral de la frecuencia card\u00edaca, que utilizaba los datos de un microcontrolador o archivo de registro\u00bb, dice <strong>Nikita Krylov<\/strong>.<\/p>\n\n<p>El desarrollo de soluciones de salud basadas en IA nos permite pensar que la IA traer\u00e1 muchas cosas significativas y vitales a este \u00e1mbito. Esto es solo el comienzo.<\/p>\n\n<p>Se predice que el mercado global de TI en salud alcanzar\u00e1 la asombrosa cifra de <strong>$223.16 mil millones<\/strong> para 2023, impulsado solo en parte por la IA y el Aprendizaje Autom\u00e1tico.<\/p>\n\u00ab`","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00ab`html La Inteligencia Artificial (IA) est\u00e1 a la vanguardia de la innovaci\u00f3n. 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