Actualidad Deep Learning

https://healthexec.com/topics/ai-emerging-tech/6-featuresideal-healthcare-ai "Los pacientes y los médicos se enfrentan a tareas de toma de decisiones clínicas compartidas mientras están bajo restricciones de tiempo y altas cargas cognitivas por los altos volúmenes de información", explicaron los autores. "Con este fin, proponemos un marco para los algoritmos ideales que consta de seis datos deseados", añadieron después. Para que un algoritmo funcione clínicamente, deben ser: 1. Explicables: Muchos algoritmos son incapaces de "mostrar su trabajo", lo que se conoce como el problema de la caja negra. Pero las herramientas de calidad deben aclarar los rasgos de un paciente y su condición médica al hacer un diagnóstico. Separar la asociación de la causalidad también es crucial. 2. Dinámica: Las herramientas digitales deben captar y ajustarse a los pacientes en tiempo real. Por ejemplo, la presión de perfusión intracraneal y cerebral puede cambiar rápidamente tr...

https://www.healthevolution.com/insider/ai-in-health-care-four-challenges-preventing-wider-clinical-adoption/ La atención sanitaria tiene la fiebre de la IA. Según un informe de CB Insights, las empresas de IA en el sector de la salud obtuvieron un récord de 2.500 millones de dólares en inversiones en el primer trimestre de 2021 a través de 111 acuerdos, lo que supone un aumento del 140% respecto al primer trimestre de 2020. Además, una encuesta de Intel a los líderes de la atención médica encontró que el 84% dice que su organización está utilizando actualmente, o lo hará, la IA, en comparación con el 37% en 2018. La encuesta encontró que los principales usos potenciales de la IA incluyen el análisis predictivo para la intervención temprana, el apoyo a la decisión clínica y la colaboración entre múltiples especialidades. No solo los proveedores están interesados en el uso de la IA. Los pagadores están utilizando cada vez más la IA para reducir los gastos e identificar a los miembros cu...

https://www.healthcareitnews.com/news/machine-learning-can-revolutionize-healthcare-it-also-carries-legal-risks A medida que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se han hecho omnipresentes en la atención sanitaria, han surgido preguntas sobre sus posibles repercusiones. Y como señaló Matt Fisher, consejero general de la plataforma de atención virtual Carium, esos impactos potenciales pueden, a su vez, dejar a las organizaciones abiertas a posibles responsabilidades.   "Todavía es un área emergente", explicó Fisher en una entrevista con Healthcare IT News. "Hay un montón de preguntas diferentes sobre dónde pueden surgir los riesgos y las responsabilidades".  Fisher, que está moderando un panel sobre el tema en el evento HIMSS Machine Learning & AI for Healthcare este diciembre, describió dos áreas principales de preocupación legal: ciberseguridad y sesgo. (HIMSS es la organización matriz de Healthcare IT News). Cuando se trata de ciberseguridad,...

https://ajp.amjpathol.org/article/S0002-9440(21)00303-5/fulltext El aprendizaje profundo ha hecho avanzar rápidamente los paradigmas de la inteligencia artificial (IA) y la toma de decisiones algorítmica (ADM), afectando a muchos campos tradicionales de la medicina, incluida la patología, que es una especialidad de la medicina muy centrada en los datos. La naturaleza estructurada de los repositorios de datos de patología hace que sea muy atractivo para los investigadores de IA entrenar modelos de aprendizaje profundo para mejorar la prestación de atención médica. Además, existen enormes incentivos financieros que impulsan la adopción de la IA y la ADM debido a la promesa de aumentar la eficiencia del proceso de prestación de asistencia sanitaria. La IA, si se utiliza sin ética, puede exacerbar las desigualdades existentes en la atención sanitaria, especialmente si no se aplica correctamente. Hay una necesidad urgente de aprovechar el enorme poder de la IA de una manera ética y moralmen...

https://hbr.org/2021/09/for-patients-to-trust-medical-ai-they-need-to-understand-it La IA promete aumentar la calidad y reducir el coste de la asistencia sanitaria en los países desarrollados y en desarrollo. Pero un obstáculo para su uso es que los pacientes no confían en ella. Una de las razones principales es que perciben la IA médica como una caja negra y creen saber más del proceso de toma de decisiones de los médicos de lo que realmente saben, según la investigación de los autores. Un remedio: Ofrecer a los pacientes una explicación de cómo toman las decisiones ambos tipos de profesionales sanitarios.

https://www.bmj.com/content/374/bmj.n1872 Objetivo Examinar la precisión de la inteligencia artificial (IA) para la detección del cáncer de mama en la práctica del cribado mamográfico.

https://www.healthcareitnews.com/news/john-halamka-4-big-challenges-ai-adoption-healthcare La promesa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la prestación de servicios de salud es brillante, pero todavía es necesario abordar los desafíos significativos en torno a la parcialidad, la equidad y el desarrollo y la entrega de información para que la promesa de la IA se haga realidad. En su intervención del lunes en HIMSS21 Digital, el Dr. John Halamka, presidente de Mayo Clinic Platform, compartió sus ideas sobre la capacidad de la IA para mejorar la eficiencia del sistema sanitario, los resultados de los pacientes y los flujos de trabajo de los médicos. Además, abordó la creciente preocupación por el sesgo de la IA y discutió las salvaguardias necesarias para garantizar la equidad en la atención sanitaria apoyada por la IA. Halamka ve un entorno en el que la IA proporciona grandes y diversos conjuntos de datos de información de pacientes anteriores que los médicos p...

https://www.theguardian.com/commentisfree/2021/aug/03/therapy-zoom-mental-healthcare-remote-treatment Ya sea con un terapeuta privado en Zoom, a través de una aplicación que nos recuerda diariamente que debemos registrar nuestras emociones, o en un ida y vuelta con un chatbot, la teleterapia se ofrece a menudo como un bálsamo para nuestra actual crisis de salud mental. El tratamiento a distancia se promociona como una forma eficaz de llegar a más pacientes en un momento de extrema dificultad, una intervención íntima que puede ampliarse. Durante el distanciamiento social obligatorio que ha marcado los últimos 18 meses de la pandemia, la teleterapia ha dejado de ser una forma menor de atención para convertirse, a veces, en lo único que se ofrece. La popularidad de las sesiones terapéuticas a distancia se ha disparado en Estados Unidos y los "usuarios" a los que antes llamábamos pacientes se sienten cada vez más cómodos con estas prácticas y, en algunos casos, incluso las prefie...

https://www.technologyreview.com/2021/07/30/1030329/machine-learning-ai-failed-covid-hospital-diagnosis-pandemic/ Cuando el covid-19 asoló Europa en marzo de 2020, los hospitales se vieron inmersos en una crisis sanitaria que aún no se comprendía bien. "Los médicos no tenían ni idea de cómo tratar a estos pacientes", dice Laure Wynants, epidemióloga de la Universidad de Maastricht (Países Bajos), que estudia las herramientas de predicción. Pero había datos procedentes de China, que llevaba cuatro meses de ventaja en la carrera para vencer la pandemia. Si se pudieran entrenar algoritmos de aprendizaje automático con esos datos para ayudar a los médicos a entender lo que estaban viendo y tomar decisiones, se podrían salvar vidas. "Pensé: 'Si hay algún momento en que la IA puede demostrar su utilidad, es ahora'", dice Wynants. "Tenía muchas esperanzas". Historia relacionada La IA médica de Google fue súper precisa en un laboratorio. La vida real fue u...

https://hai.stanford.edu/news/de-identifying-medical-patient-data-doesnt-protect-our-privacy Cuando visitamos a un médico en Estados Unidos, firmamos una declaración de privacidad en la que reconocemos que, aunque nuestro estado de salud y nuestros problemas de salud mental son privados, nuestra información sanitaria puede compartirse para diversos fines legítimos, como la salud pública y la investigación. Lo que la declaración de privacidad no explica es que, cuando nuestros datos sanitarios se utilizan para estos fines específicos, deben ser "desidentificados" en cumplimiento de la Ley Federal de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA). Es decir, hay que eliminar información clave como nombres, fechas de nacimiento, sexo y otros factores. Pero eso no significa que nuestros registros se mantengan realmente privados. "Hay un desajuste entre lo que pensamos que ocurre con nuestros datos sanitarios y lo que realmente ocurre con ellos", afirma Nigam Sh...

https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200 Las orientaciones de la OMS sobre Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial para la Salud son el resultado de dieciocho meses de deliberaciones entre destacados expertos en ética, tecnología digital, derecho y derechos humanos, así como expertos de los ministerios de salud.  Aunque las nuevas tecnologías que utilizan la inteligencia artificial son muy prometedoras para mejorar el diagnóstico, el tratamiento, la investigación sanitaria y el desarrollo de fármacos y para apoyar a los gobiernos en el desempeño de las funciones de salud pública, incluida la vigilancia y la respuesta a los brotes, dichas tecnologías, según el informe, deben situar la ética y los derechos humanos en el centro de su diseño, despliegue y uso. El informe identifica los retos y riesgos éticos que conlleva el uso de la inteligencia artificial de la salud, seis principios de consenso para garantizar que la IA funcione en beneficio público de todos lo...

https://www.theguardian.com/us-news/2021/jun/04/therapy-session-artificial-intelligence-doctors-automated La computadora lo verá ahora: ¿su sesión de terapia está a punto de automatizarse? "La pregunta es, ¿puede la IA, o las herramientas digitales en general, ayudarnos a recopilar datos más precisos para que podamos ser médicos más eficaces?" Los expertos dicen que la IA crecerá rápidamente en psiquiatría y terapia, lo que permitirá a los médicos detectar las enfermedades mentales antes y mejorar la atención. Pero, ¿son las tecnologías efectivas y éticas? Apoyado por OSF (Automatización de la atención) Acerca de este contenido Ramin Skibba 4 de junio de 2021 11.00 BST En solo unos años, su visita a la oficina del psiquiatra podría verse muy diferente, al menos según Daniel Barron. Su médico podría beneficiarse al hacer que las computadoras analicen las interacciones registradas con usted, incluidos los cambios sutiles en su comportamiento y en la forma en que habla. "Cr...

https://www.statnews.com/2021/06/02/machine-learning-ai-methodology-research-flaws/ La loca carrera se aceleró tan rápido como la pandemia. Los investigadores corrieron para ver si la inteligencia artificial podía desentrañar los muchos secretos de Covid-19, y por una buena razón. Hubo una escasez de pruebas y tratamientos para un número vertiginoso de pacientes. Quizás la IA podría detectar la enfermedad antes en imágenes pulmonares y predecir qué pacientes tenían más probabilidades de enfermarse gravemente. Cientos de estudios llegaron a servidores de preimpresión y revistas médicas que afirman demostrar la capacidad de la IA para realizar esas tareas con gran precisión. No fue hasta muchos meses después que un equipo de investigación de la Universidad de Cambridge en Inglaterra comenzó a examinar los modelos, más de 400 en total, y llegó a una conclusión muy diferente: todos y cada uno de ellos tenía fallas fatales. "Fue una verdadera revelación y bastante sorprendente la canti...

https://onezero.medium.com/health-care-a-i-needs-to-get-real-4aba0ae1241c Estoy emocionado de hablar con Muhammad Aurangzeb Ahmad. Muhammad es el científico investigador principal de KenSci, inc., Una empresa especializada en A.I. en el cuidado de la salud y profesor afiliado en el departamento de informática de la Universidad de Washington Bothell. Conozco a Muhammad desde hace mucho tiempo. Cuando comencé a enseñar filosofía en el Instituto de Tecnología de Rochester, él fue uno de mis primeros estudiantes. A lo largo de los años, nos hemos mantenido en contacto a medida que Muhammad obtuvo su doctorado en ciencias de la computación y, finalmente, se convirtió en un notable científico de datos e inteligencia artificial. investigador. Los intereses de Mahoma en la filosofía nunca han vacilado. A menudo me dirijo a él cuando necesito una explicación holística de las tendencias y controversias tecnológicas. Nuestra conversación ha sido editada y condensada para mayor claridad. Evan Seli...

https://lab.imedd.org/en/a-conversation-with-one-of-the-founding-fathers-of-artificial-intelligence/ Unos meses antes de la participación de Yoshua Bengio en la Conferencia SNF Nostos el 24 y 25 de junio de 2021, sobre “Humanidad e Inteligencia Artificial”, discutimos con él el futuro de los sistemas informáticos “inteligentes”, el esfuerzo por enseñarle a la IA algo de sentido común, y las posibilidades y desafíos de usar tales tecnologías. Yoshua Bengio es reconocido como uno de los principales expertos en inteligencia artificial del mundo y pionero en el aprendizaje profundo. En 2019 recibió el premio Killam y el ACM A.M. Premio Turing, "el Premio Nobel de Computación", junto con Geoffrey Hinton y Yann LeCun por los avances conceptuales y de ingeniería que han hecho de las redes neuronales profundas un componente crítico de la computación. Laboratorio: ¿Puede decirnos en palabras simples qué es la inteligencia artificial para aquellos de nosotros que no estamos familiariza...

https://jme.bmj.com/content/early/2021/03/18/medethics-2020-106820 El uso de algoritmos de caja negra en medicina ha suscitado preocupaciones entre los académicos debido a su opacidad y falta de confiabilidad. Las preocupaciones sobre el sesgo potencial, la rendición de cuentas y la responsabilidad, la autonomía del paciente y la confianza comprometida se transmiten con los algoritmos de caja negra. Estas preocupaciones conectan preocupaciones epistémicas con cuestiones normativas. En este artículo, describimos que los algoritmos de caja negra son menos problemáticos por razones epistémicas de lo que muchos estudiosos parecen creer. Al señalar que no siempre es necesaria una mayor transparencia en los algoritmos, y al explicar que los procesos computacionales son de hecho metodológicamente opacos para los humanos, argumentamos que la confiabilidad de los algoritmos proporciona razones para confiar en los resultados de la inteligencia artificial médica (IA). Con este fin, explicamos cóm...

Existe un interés creciente en la investigación de la salud de la población que utiliza métodos basados ​​en inteligencia artificial. Dicha investigación se basa en una variedad de datos clínicos y no clínicos para hacer predicciones sobre los riesgos para la salud, como identificar epidemias y monitorear la propagación de enfermedades. Gran parte de esta investigación utiliza datos de las redes sociales en el dominio público o datos de salud secundarios anónimos y, por lo tanto, está exenta del escrutinio del comité de ética. Si bien se ha discutido el uso ético y la regulación de la investigación basada en medios digitales, se ha prestado poca atención a la gobernanza ética de dicha investigación en las instituciones de educación superior en el campo de la salud de la población. Dicha gobernanza es esencial para la forma en que los académicos toman decisiones éticas y brinda seguridad al público de que los investigadores actúan de manera ética. Proponemos un proceso de gobernanza éti...

 Por ejemplo, los proponentes afirman con frecuencia que el objetivo de la salud digital es superar las desigualdades raciales y de género en los resultados de salud, así como proporcionar un acceso más amplio a la atención. Estas tecnologías —desde programas informáticos que hacen recomendaciones de tratamiento hasta auto-rastreadores que se llevan en la muñeca y aplicaciones para teléfonos inteligentes que registran los ciclos menstruales— prometen que podemos ir más allá de pasados ​​injustos y desiguales y distribuir mejor los recursos de atención médica en el futuro. Los impulsores de la industria nos harían creer que podemos lograr esto en un grado significativo con solo activar un algoritmo. De hecho, está sucediendo lo contrario: la salud digital está solidificando la brecha entre aquellos cuya salud se valora y aquellos cuya salud se ignora. Estas tecnologías revelan la importancia actual de lo que la socióloga Simone Browne podría llamar la "materia oscura" de la ec...

 El organismo de control de los derechos de la Unión Europea advirtió sobre los riesgos de usar inteligencia artificial en la vigilancia predictiva, los diagnósticos médicos y la publicidad dirigida a medida que el bloque reflexiona sobre las reglas el próximo año para abordar los desafíos planteados por la tecnología. Si bien los organismos encargados de hacer cumplir la ley utilizan ampliamente la inteligencia artificial, los grupos de derechos humanos dicen que los regímenes autoritarios también abusan de ella para una vigilancia masiva y discriminatoria. Los críticos también se preocupan por la violación de los derechos fundamentales de las personas y las reglas de privacidad de datos. https://venturebeat.com/2020/12/14/eu-watchdog-warns-of-using-ai-in-predictive-policing-medical-diagnoses-and-targeted-advertising/

 En los últimos años, los investigadores han desarrollado robots médicos y chatbots para monitorear a los ancianos vulnerables y ayudar con algunas tareas básicas. Las aplicaciones de terapia impulsadas por inteligencia artificial ayudan a algunas personas con enfermedades mentales; los sistemas de pedido de medicamentos ayudan a los médicos a evitar interacciones peligrosas entre diferentes recetas; y los dispositivos de asistencia hacen que la cirugía sea más precisa y segura, al menos cuando la tecnología funciona según lo previsto. Y estos son solo algunos ejemplos de cambio tecnológico en la medicina. La adopción gradual de la IA en la medicina también plantea una cuestión de responsabilidad crítica para la profesión médica: ¿quién debería ser responsable cuando estos dispositivos fallan? Acertar con esta pregunta sobre la responsabilidad será de vital importancia no solo para los derechos de los pacientes, sino también para proporcionar los incentivos adecuados para la econom...