Inteligencia Artificial y Big Data en Salud
Recientemente tuve la oportunidad de asistir a un seminario de la maravillosa Dra. Dave Parry, que actualmente está trabajando en Big Data in Healthcare en la Universidad Tecnológica de Auckland
Me gustaría resumir ese seminario, enfatizando en algunos puntos clave. Estos pueden considerarse vitales para cualquiera que busque comenzar en el espacio de Inteligencia Artificial (AI) y Big Data in Healthcare y estoy seguro de que será beneficioso.
Tenga la seguridad de que haré todo lo posible para hablar en los términos más lúcidos posibles. . Comencemos …
¿Por qué Big Data?
La industria de la salud en este momento genera probablemente la mayor cantidad de datos tanto físicos como digitales. Pero todos estos datos casi nunca terminan viendo la luz del día (historia real). ¿Por qué? Sí, responderé eso en un momento … Pero el punto aquí es que en este momento hay una gran cantidad de datos médicos en todo el mundo, esperando ser inferidos.
¿El porqué?
To Respondo el por qué lo puse un momento antes, la respuesta es que la mayoría de los datos no se usan simplemente porque nadie realmente ha sentido la necesidad de usarlos para un análisis inferencial. En la mayoría de los lugares, los datos se conservan solo porque el gobierno ordena que se mantengan durante un tiempo determinado. Nadie se ha sentido, llamémoslo, “de utilidad” para usar esa información para algo tan revolucionario como este.
Entonces, simplemente, en este momento hay montones de datos o, como lo llamamos, guiño de ojo … ¡big data! esperándote!
El problema
Un gran problema con la aplicación de Big Data es el hecho de que realmente no confiaríamos realmente en la opinión de una Inteligencia Artificial (IA) (aunque estoy seguro de que si Paul Bettany le dijo que Jarvis te lo dijo) tomar algún medicamento, probablemente lo haría, pero deje eso de lado; D). Pero también es cierto, los médicos pasan por un riguroso entrenamiento para lo mismo y ¡allí las opiniones sí importan!
El problema REAL
¡Ja! Te engañé, ese ni siquiera era el verdadero problema. El verdadero problema es el hecho de que los médicos son humanos, y dada toda indulgencia, tenemos la capacidad de almacenar hechos más allá de los cuales no podemos exceder. Y con una mayor cantidad de datos, puede ser bastante difícil que los datos médicos proporcionen un análisis basado en años de datos de diferentes pacientes.
Ahí es donde entra el big data … Como su nombre lo sugiere, es su mayor punto positivo: poder administrar grandes cantidades de puntos de datos y poder considerar todo y todos (al menos eso esperamos)
Ventajas
Como hay una gran cantidad de datos médicos disponibles, la aplicación de Big Data puede producir resultados maravillosos con gran precisión .
Muchos países no pueden pagar costosos servicios de salud para sus ciudadanos. Big Data tiene, y es muy útil en tales situaciones, donde, en colaboración incluso con un pequeño número de médicos, se puede tomar una gran cantidad de pacientes con mucha más facilidad y menos gastos.
En los países que pueden pagar costosos servicios de salud para sus ciudadanos, utilizando Big Data puede ayudar a un médico a darle a un paciente un tratamiento mucho más personalizado de acuerdo con su historia y enfermedad, de lo que era posible antes
Puede ser instrumental para ayudar a las personas con su salud mental
Desventajas
Como es obvio, es necesario que haya salvaguardas para la privacidad de todos los datos médicos mencionados.
La confianza en la IA, en este momento, es un gran problema. Una persona prefiere no confiar en la opinión que sale de una aplicación móvil.
Bueno, eso es todo. Tengo mis 2 centavos en este tema. Por supuesto, no he podido analizar todos y cada uno de los aspectos de este tema. Lo que también podría haber adivinado, es el hecho de que este campo está en su etapa de desarrollo.
Una palabra de advertencia, estas son mis opiniones y mi comprensión del seminario antes mencionado …
