Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning)

Encontrar la causalidad en medicina es el mayor interés de la investigación científica, para luego generar intervenciones que traten o curen la enfermedad. La mayoría de los modelos estadísticos clásicos permiten inferir asociación, y solo pocos diseños logran demostrar causa efecto con una adecuada metodología y sólida evidencia. La medicina basada en la evidencia respalda sus hallazgos en modelos que desde una hipótesis salen a buscar datos para demostrarla o descartarla. Ello también aplica en la elaboración de modelos predictivos que sean confiables y que produzcan algún impacto en la práctica clínica.

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Inteligencia artificial al servicio de la salud del futuro

Desde sus orígenes, la medicina ha estado más ligada a la cura de enfermedades que a su prevención. Con los últimos avances en ciencia, tecnología y procesamiento masivo de datos, este paradigma está cambiando, focalizándose en mantener la salud de los individuos, evitando que padezcan alguna enfermedad. Este nuevo enfoque es llamado “Medicina 4P”, el cual propone que la medicina debe ser Preventiva, Participativa, Predictiva y Personalizada. En este artículo analizaremos cómo la Inteligencia Artificial (IA), a través del procesamiento de datos como el DNA, las fichas médicas electrónicas y las variables medioambientales a las que han estado expuestas las personas, puede contribuir de forma decisiva al desarrollo de una nueva propuesta en el cuidado de la salud.

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Ley de IA de la UE: primera normativa sobre inteligencia artificial

Como parte de su estrategia digital, la UE quiere regular la inteligencia artificial (IA) para garantizar mejores condiciones de desarrollo y uso de esta tecnología innovadora. La IA puede aportar muchos beneficios, como lo son una mejor asistencia sanitaria, un transporte más seguro y limpio, una fabricación más eficiente y una energía más barata y sostenible.

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Los fallos de la IA: de algoritmos sesgados a decisiones trágicas

La inteligencia artificial desempeña un papel central en la sociedad, pero presenta desafíos éticos. Los sesgos en los datos y las decisiones algorítmicas subrayan la necesidad urgente de prácticas responsables. Además, casos como el de Tesla resaltan la importancia de una amplia formación de los sistemas.

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El auge de los robots de búsqueda de empleo

En el otoño de 2020, me encontré en un territorio desconocido: estaba buscando un nuevo trabajo. En teoría, era algo de lo que debería haber sabido mucho como periodista económico. Pero en la práctica estaba perdido. Debido a que había encontrado un gran trabajo nada más terminar la universidad y permanecí en esa empresa durante una década, felizmente no era consciente de lo desgarrador que era buscar empleo en las empresas estadounidenses del siglo XXI.

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