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Aunque el uso de la Inteligencia Artificial aportará grandes mejoras en el diagnóstico de enfermedades y manejo de información clínica, es muy importante establecer políticas y regulaciones que protejan la información personal de los pacientes, advirtió la investigadora del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la UNAM, Dania Nimbe Lima Sánchez.
La universitaria participó en el Seminario de Innovación, Tecnología y Emprendimiento. Salud y Telemedicina: Nuevos horizontes con la IA. En ese encuentro académico señaló que uno de los principales retos tiene que ver con la alfabetización digital, en donde es necesario intensificar la colaboración y la comunicación entre los expertos en el manejo del sistema de cómputo e ingeniería de datos con los profesionales de la salud; aún se observan resistencias para su empleo.
Al presentar la ponencia “¿Adoptar o morir? implementación de los modelos de IA en salud”, la investigadora destacó que dentro de un sistema debilitado en relación con la vigilancia en salud pública, existe el problema en materia de obtención y registro de datos, por lo que en la práctica la falta de digitalización y de interoperabilidad puede significar un obstáculo serio para su uso e implementación.
No estamos en condiciones de garantizar la precisión y confiabilidad de los algoritmos de inteligencia artificial aplicados en bases de datos de estos sistemas, precisamente por falta de acceso a datos propios y digitalizados, de interoperabilidad y de desarrollo de algoritmos basados en su integración con la práctica médica tradicional.
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