"Las computadoras jamás reemplazarán a los médicos, pero quienes no usen las computadoras sí se van a extinguir. La batalla que veremos en el futuro será entre quienes usen la inteligencia artificial y quienes no. Y podemos de antemano decir, categóricamente, quien será el ganador", expresó Leo Anthony Celi, director del MIT Clinical Data, quien inauguró el martes Make Health Chile, organizado por el Centro Nacional en Sistemas de Información en Salud (CENS) en coloración con Harvard, el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la universidad alemana Heilbrond.
El académico estadounidense es el creador de dos proyectos clave en ciencia de datos -un campo científico del que se derivan ámbitos como el big data, machine learning y la inteligencia artificial– impulsado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts: la plataforma MIT Clinical Data, un repositorio de datos de acceso abierto a salud para promover el desarrollo de innovación; y el proyecto Sana, que ha contribuido a ejecutar proyectos sanitarios de alto impacto en países en vías de desarrollo.
Durante su exposición y respecto del rol de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA), el científico señaló que la IA "será el estándar en el futuro para ayudarnos a tomar decisiones Y cualquiera que no pueda adaptarse, deberá retirarse o quedará fuera de los avances médicos, seguramente antes de diez años", advirtió, aunque este proceso debiese ser más fluido de lo que se podría pensar. "Tal como aprendimos a usar los teléfonos inteligentes".
Agregó que los usuarios reconocen los errores médicos humanos como las principales falencias del sistema, por encima de la falta de tecnología o acceso a tratamiento. Allí las posibilidades a través de terminología farmacéutica estandarizada y la ciencia de datos, en específico de la inteligencia artificial, tendrán impacto en tres ámbitos: la clasificación de los riesgos sanitarios, la predicción de enfermedades y la optimización de recomendaciones médicas.
"Un reciente estudio clínico demostró que la inteligencia artificial tuvo mejor desempeño que médicos humanos en pacientes con diabetes y retinopatía, y la FDA dio su primera autorización para que un algoritmo entregue diagnósticos. En salud mental, uno de los grandes desafíos del mundo actual, el machine learning puede evitar suicidios usando sensores de reconocimiento facial. Pero esto no es magia: se construye en base a los datos", afirmó.
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