Actualmente, las aplicaciones más co- munes de la IA en salud incluyen her- ramientas que facilitan el diagnóstico a través de imágenes como resonancias magnéticas o tomografías, y sistemas que proporcionan recomendaciones basadas en datos para el tratamiento de pacientes. Además, durante la pan- demia de COVID-19, muchas organi- zaciones de salud empezaron a exper- imentar con tecnologías basadas en IA para monitorear y evaluar a los pacien- tes de manera más eficiente. HITOS QUE HAN MARCADO LA IA EN SALUD El camino hacia la integración de la tec- nología en la medicina comenzó en 1714, cuando Daniel Fahrenheit inventó el ter- mómetro de mercurio. A pesar de la re- sistencia inicial de la comunidad médi- ca, este dispositivo representó un gran avance en la medición de la temperatura corporal. No fue hasta mediados del si- glo XIX que Carl Wunderlich logró esta- blecer una base científica para el uso del termómetro, ayudando a diagnosticar la fiebre de manera más precisa. Sin embargo, el verdadero punto de inflexión en la evolución tecnológica ocurrió en 1956, cuando el término “In- teligencia Artificial” fue acuñado for- malmente durante la conferencia de Dartmouth. En ese mismo periodo, el psicólogo Frank Rosenblatt introdujo el concepto de "perceptrón" en 1958, sentando las bases para lo que hoy conocemos como redes neuronales, fundamentales para el aprendizaje au- tomático que posteriormente transfor- maría la medicina. Durante los años 80, las redes neuro- nales resurgieron gracias a la técni- ca de retropropagación, que permitió avances significativos en áreas como el reconocimiento de patrones visuales y el diagnóstico médico. A partir de los años 90, la digitalización de los regis- tros médicos marcó una nueva era para la administración de la información clíni- ca, facilitando la recopilación y análisis de datos a gran escala.
En las últimas décadas, el uso de la IA ha ganado terreno, especialmente en el 2010, con la aplicación de algo- ritmos capaces de procesar lenguaje natural y predecir desenlaces clínicos. Estos avances han permitido diagnósti- cos más precisos, mejor gestión de los datos médicos y la personalización de tratamientos, aunque también han planteado desafíos éticos, como el ses- go en los algoritmos y la privacidad de los pacientes. Hoy en día, la IA sigue revolucionando la atención médica, enfrentando sus propios retos, pero con un gran poten- cial para mejorar la salud de las perso- nas en todo el mundo. RELEVANCIA DE LA CONVERGENCIA La convergencia de la inteligencia arti- ficial en el sector salud es crucial para mejorar la calidad, eficiencia y accesib- ilidad de la atención médica en Améri- ca Latina. Esta integración permite no sólo personalizar los tratamientos en función de datos específicos de cada paciente, sino también optimi- zar la gestión de recursos y reducir las brechas en el acceso a servicios de sa- lud. Al combinar la capacidad de proc- esamiento de la IA con los avances en interoperabilidad y análisis de datos, se pueden desarrollar soluciones más eq- uitativas y efectivas, beneficiando tan- to a los profesionales médicos como a los pacientes, independientemente de su ubicación geográfica o nivel socio- económico. Esta convergencia tiene el potencial de transformar los sistemas de salud y generar un impacto positivo a largo plazo en la región. INNOVACIÓN Y CONVERGENCIA DE LA IA EN EL SECTOR SALUD El sector salud está experimentando una transformación acelerada gracias al uso de la inteligencia artificial (IA). Sin em- bargo, en América Latina, la adopción masiva de estas soluciones enfrenta una serie de desafíos únicos. La región pre- senta barreras tecnológicas, regulatorias y de formación, lo que dificulta que un
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