Charla UNAB – Hospital El Pino aborda importancia de la IAG para la eficiencia en los hospitales

Inteligencia Artificial Generativa (IAG) 

En una charla realizada entre Hospital y CRS El Pino y la Universidad Andrés Bello se destacó la importancia de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para el área de la salud, y su potencial para optimizar los procesos de gestión.

La exposición a cargo del Doctor en Tecnologías Multimedia y director del Diplomado en Data Science UNAB, David Ruete, abordó las posibilidades que ofrece esta tecnología para automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en los hospitales.

El Dr. Ruete explica que “la IAG es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la creación de nuevos datos a partir de información existente. Hablamos de aplicaciones como ChatGPT, GEMINI, LLAMA2, etc.

A diferencia de otras áreas de la IA que se enfocan en el análisis de datos, la IAG se centra en la generación de nuevos datos, como imágenes, textos, audio, video e incluso código de programación”.

Aplicaciones relevantes en salud

Entre las aplicaciones para el ámbito de la salud se encuentran:

  1. Transcripción y generación de informes:
  • La IAG puede transcribir automáticamente las conversaciones en las reuniones médicas, liberando a los médicos de la tarea de tomar notas.
  • A partir de la transcripción, la IAG puede generar informes médicos en un formato predefinido por el hospital, ahorrando tiempo y esfuerzo a los médicos.

 

  1. Mejora de la atención al paciente:
  • La IAG puede ser utilizada para desarrollar chatbots que puedan responder a las preguntas de los pacientes y brindarles información y apoyo.
  • La IAG puede ayudar a los hospitales a personalizar la experiencia del paciente, por ejemplo, mediante la creación de planes de tratamiento personalizados.

 

  1. Análisis de imágenes médicas:
  • La IAG puede ayudar a los radiólogos a analizar imágenes médicas, como radiografías y tomografías, con mayor precisión y rapidez.
  • La IAG puede detectar automáticamente anomalías en las imágenes médicas, como tumores o fracturas, lo que ayuda a los médicos a realizar diagnósticos más precisos.

 

  1. Detección de enfermedades:
  • La IAG puede analizar grandes conjuntos de datos de pacientes para identificar patrones que podrían indicar la presencia de enfermedades en etapas tempranas.
  • La IAG puede ayudar a los médicos a personalizar los planes de tratamiento para los pacientes en función de su perfil genómico y de su historial médico.

 

  1. Desarrollo de nuevos medicamentos:
  • La IAG puede ser utilizada para identificar nuevos objetivos para el desarrollo de medicamentos.
  • La IAG puede ayudar a los científicos a predecir la eficacia y los efectos secundarios de los nuevos medicamentos antes de que se prueben en humanos.

 

Este tipo de aplicaciones necesita la interacción con profesionales del área, tanto de IA como del área de la salud.

De todas formas “Estos son solo ejemplos, pues deben haber muchas más aplicaciones específicas de la IAG en el área de la salud”, comenta Ruete.

En definitiva, las IAG, tienen un gran potencial para mejorar la eficiencia y la calidad de la atención médica.

Inteligencia Artificial Generativa: Una tecnología en contante desarrollo

Finalmente, la IAG es una tecnología en constante desarrollo que tiene un gran potencial para transformar el sector salud.

“Las posibilidades que ofrece son infinitas y es importante que los hospitales exploren y adopten esta tecnología para mejorar la eficiencia, la calidad de la atención médica y la experiencia del paciente”, concluyó el experto UNAB.

Esta charla fue un ejemplo del compromiso entre el Hospital El Pino y la UNAB con la innovación y la búsqueda de nuevas tecnologías que puedan mejorar la atención médica.

David Ruete - Director Diplomado en Data Science UNAB

 “La IAG es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar el sector salud y hacer que los hospitales sean más eficientes y productivos”.

David Ruete

Doctor en Tecnologías Multimedia y director del Diplomado en Data Science UNAB

 

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