En los últimos tiempos, la Inteligencia Artificial se ha convertido en parte de nuestro día a día y no siempre con buenas noticias al respecto. A pesar de ello, los avances tecnológicos detrás de estos algoritmos también podrían ser cruciales en la atención médica, la prevención y la seguridad, salvando miles de vidas por el camino.
El enorme impacto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning o ML) en la sociedad actual se está volviendo evidente. Generalmente, desde una perspectiva algo preocupante con imágenes confusas, deepfake y miedos a lo que ChatGPT pueda llegar a hacer y los supuestos puestos de trabajo que va a eliminar.
Sin embargo, tiene utilidades que seguramente gozarán más del beneplácito de la sociedad, como salvar vidas. IA y ML se están volviendo claves para detectar problemas médicos de forma temprana, ayudar en su diagnóstico y tratamiento, etc.
Aplicaciones médicas de la Inteligencia Artificial
Los errores en la medicina causan muchas muertes. El potencial de cómo la IA puede salvar vidas está principalmente en su capacidad para actuar como salvavidas dentro del sistema de salud. La IA y el personal médico se unen para corregir errores de medicina juntos. La IA es constante, evita fallos y elimina errores, a diferencia de los humanos.
Otra cosa interesante de la IA es la monitorización en tiempo real, que identifica las crisis en función de los signos vitales de los pacientes y predice eventos como ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares con anticipación.
La tecnología tiene el potencial de salvar vidas y mejorar la seguridad vial al mejorar tanto los vehículos autónomos como los impulsados por humanos. Los automóviles autónomos impulsados por IA tienen el potencial de reducir los accidentes al llevar el margen de error humano a cero.
La capacidad para salvar vidas fuera de los entornos de atención médica típicos es evidente en el reconocimiento de las crisis médicas. Por ejemplo, la IA de Corti detecta ataques cardíacos en llamadas a emergencias mediante el análisis de patrones y contenido de voz, lo que aumenta las tasas de supervivencia para condiciones sensibles al tiempo.
