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Las industrias médicas que son más probable ser afectado por el Ai

El uso de la inteligencia artificial (AI) está creciendo en renombre en fijaciones de la atención sanitaria y del remedio. El AI debe poder por definición llegar la solución óptima dada un problema, y puede ser introducido la información en la cual basar decisiones inteligentes sobre diagnosis y pronósticos.

Haber de imagen: Panchenko Vladimir/Shutterstock
Haber de imagen: Panchenko Vladimir/Shutterstock

Inteligencia artificial

El AI abarca los sistemas que no son programados explícitamente por un algoritmo, pero aprende bastante de la exposición a los datos. El sistema debe llegar la solución óptima dada un problema, haciéndola más que un algoritmo humano-creado y en lugar de otro una más inteligencia de cómputo independiente. Las capas del AI analizan los datos independientemente y extraen una cierta forma de la información valiosa, con la cual final las ayudas él para hacerla una decisión exacta sobre el problema se hacen frente.

Hay dos tipos principales de AI, llamados aprendizaje de máquina y profundamente aprendizaje. El aprendizaje de máquina implica varias capas de las redes neuronales que tramitan los datos, mientras que profundamente el aprendizaje le toma una medida más lejos y permite que el sistema observe configuraciones en diversas capas.

Atención sanitaria

Cuando el AI era primer que era aplicado a la atención sanitaria, los usos para la proyección de imagen fueron encontrados para superar a radiólogos. Geoffrey Hinton, que se ha llamado el padre profundamente del aprendizaje, fue en cuanto declarar ese entrenamiento para los radiólogos debe ser interrumpido, porque esta clase llegó a ser obsoleta con la llegada del AI comercial en analizar imágenes del pecho y del corazón. Él rectificó más adelante esta declaración, clarificando que el papel de profesionales tales como radiólogos cambiará debido al AI, pero no desaparecer.

La investigación de Gartner, compañía consultiva, predice que el AI creará más trabajo que él elimina. Sin embargo, la eliminación se centrará principal en manufactura mientras que las industrias de la atención sanitaria hacen frente a incremento del AI.

Se espera que el AI podrá liberar hacia arriba la hora para la industria ocupada de la atención sanitaria realizando tareas repetidores y mundanas. Se prevee que combinen al ser humano y el tramitación del AI para llegar las soluciones óptimas. Por ejemplo, los volúmenes de datos grandes pueden ser de forma aplastante para que los seres humanos tamicen por pero son completo manejables para que un AI extraiga los resultados útiles para la interpretación de los seres humanos.

Artificial Intelligence in Healthcare – It’s about Time | Casey Bennett | TEDxNashville

En fijaciones clínicas, el paciente profundo es un programa de aprendizaje profundo que puede predecir enfermedades. El sistema fue entrenado en una base de datos de los archivos de 700.000 pacientes en un hospital de Nueva York. El paciente profundo podría encontrar la indicación de las configuraciones qué pacientes estaban en la manera de desarrollar condiciones tales como cáncer y esquizofrenia de hígado. Algunos predicen que tales programas, entrenados una vez en bastante un grande fijado de gente, se pueden utilizar para reemplazar a médicos en áreas geográficamente aisladas o para aliviar carga de trabajo a los doctores'.

Revelado de la droga

El revelado de la droga es una área donde las compañías están invirtiendo en el AI esperanzadamente para acelerar y para aminorar el costo del revelado de la droga.

Un gigante farmacéutico está utilizando IBM Watson, un sistema de aprendizaje de máquina, para encontrar las drogas inmunes de la oncología. Varias otras compañías están siguiendo el ejemplo.

IBM Watson
IBM Watson

La mayoría de los líderes en el campo médico creen que los trabajos y las habilidades requeridas relacionados con el descubrimiento de la droga cambiarán debido a esto, pero la manera del cambio se discrepa sobre. Algunos creen el entrenamiento, los cursos del estudiante y los cursos graduados necesitan generalizarse para incorporar un aprendizaje más de informática y máquinas. Otros creen que el sistema actual se debe adherir, donde una persona puede hacer un experto en una mutación específica, pero que los fundamentos de la necesidad de informática de ser agregado encima de eso. Algunos de estos cambios que estén ocurriendo como resultado del AI son ya visibles. Por ejemplo, algunas universidades han estado ofreciendo licenciaturas en el cómputo biomédico desde 2003.

MIT Quest for Intelligence Launch: AI-Driven Drug Discovery

El futuro del AI en remedio

Mientras que el AI es una prioridad para alguno, la mayoría de las compañías grandes no están activando para más AI en este momento. Mientras que la exactitud del AI se ha perfeccionado para permitir que prediga los objetivos para el revelado de la droga, hay problemas más grandes al ocuparse de la información paciente confidencial. Según un estudio en sistemas grandes de la salud de los E.E.U.U., los sistemas de la salud ponen más importancia en seguridad cibernética fuerte que el revelado del AI en este momento a tiempo.

Algunas organizaciones que están esperando ejecutar más AI todavía están haciendo frente a incremento lento. Aquí, el problema se convierte en la búsqueda para los nuevos profesionales que pueden adquirir el nueva papeles de los especialistas en computadoras del AI. Puesto que la necesidad del AIS de ser programado con los datos reales, éste es también probable abrir una gran cantidad de trabajos en un paso que pueda exceder el de la baja de trabajo.

Fuentes

  1. https://www.newyorker.com/magazine/2017/04/03/ai-versus-md
  2. https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-to-make-more-health-jobs-than-it-eliminates
  3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29849160
  4. https://content.yudu.com/web/tzly/0A42zdd/SCWAUGSEPT17/html/index.html?page=18
  5. https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark-secret-at-the-heart-of-ai/

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Last Updated: Nov 27, 2018

Sara Ryding

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Sara Ryding

Sara is a passionate life sciences writer who specializes in zoology and ornithology. She is currently completing a Ph.D. at Deakin University in Australia which focuses on how the beaks of birds change with global warming.

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Comments

  1. Jennifer Bradley Jennifer Bradley India says:

    Thank you for this very insightful read about how AI is benefiting healthcare and drug development - from disease prediction to cost-effective drug development, the myriads that AI brings to the table is huge and growing ever bigger with advancing technologies.

The opinions expressed here are the views of the writer and do not necessarily reflect the views and opinions of News Medical.