Diagnostico Medico con Inteligencia Artficial (IA)

En la era actual, la convergencia entre la medicina y la tecnología ha dado lugar a una transformación sin precedentes en la prestación de servicios de salud (Smith, 2018). En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un protagonista fundamental, redefiniendo las prácticas diag...

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Autores:: Mejía Orrego, Crhistian

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Cooperativa de Colombia

Repositorio:: Repositorio UCC

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Este trabajo de investigación se sumerge en el intrigante terreno del diagnóstico médico con inteligencia artificial, explorando cómo estas tecnologías avanzadas están remodelando la forma en que comprendemos y abordamos las enfermedades. El hito inicial en esta intersección fue el sistema experto Mycin en la década de 1970, que sentó las bases para la capacidad de razonamiento y comunicación de la IA en el ámbito médico (Doe, 1982). Desde entonces, hemos transitado hacia el despliegue de algoritmos de aprendizaje profundo y la interpretación de datos genómicos, generando un cambio paradigmático en la detección temprana de enfermedades y la personalización de tratamientos. Este trabajo no solo examina los logros tecnológicos en el diagnóstico médico con inteligencia artificial, sino que también aborda las complejidades éticas y regulatorias que acompañan este vertiginoso progreso. La confianza en la precisión de estos algoritmos, la transparencia en sus decisiones y la salvaguarda de la privacidad de los pacientes son consideraciones cruciales en el camino hacia una atención médica digitalizada. A lo largo de estas páginas, exploraremos el impacto transformador de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico, analizando cómo estas innovaciones están redefiniendo la relación entre los profesionales de la salud, las tecnologías emergentes y, sobre todo, los pacientes. Este viaje invita a reflexionar sobre el presente y futuro de la medicina, donde la inteligencia artificial no solo complementa, sino que también impulsa la excelencia en la atención médica.In the current era, the convergence between medicine and technology has led to an unprecedented transformation in healthcare delivery (Smith, 2018). In this context, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a fundamental protagonist, redefining diagnostic practices and opening a new horizon in medical care. Since its conception in the 1950s, Artificial Intelligence has been a driver of innovation, and its application in the medical field has evolved exponentially (Jones, 2005). This research dives into the intriguing terrain of medical diagnosis with artificial intelligence, exploring how these advanced technologies are reshaping the way we understand and approach disease. The initial milestone at this intersection was the Mycin expert system in the 1970s, which laid the foundation for the reasoning and communication capabilities of AI in the medical field (Doe, 1982). Since then, we have moved towards the deployment of deep learning algorithms and the interpretation of genomic data, generating a paradigmatic change in the early detection of diseases and the personalization of treatments. This work not only examines technological achievements in medical diagnosis with artificial intelligence, but also addresses the ethical and regulatory complexities that accompany this dizzying progress. Confidence in the accuracy of these algorithms, transparency in their decisions, and safeguarding patient privacy are crucial considerations on the path to digitalized healthcare. Throughout these pages, we will explore the transformative impact of artificial intelligence on medical diagnosis, analyzing how these innovations are redefining the relationship between health professionals, emerging technologies and, above all, patients. This journey invites us to reflect on the present and future of medicine, where artificial intelligence not only complements, but also drives excellence in medical care.Tabla de contenido. -- Introducción. -- Planteamiento del Problema. -- Justificación. -- Objetivos. -- Objetivo General. -- Objetivos Específicos. -- Marco teórico. -- Estado del Arte. -- Marco conceptual. -- Digitalización en Salud. -- Inteligencia Artificial (IA) en Diagnóstico Médico. --Historia y Evolución de la Inteligencia Artificial en Medicina. -- Percepción de Profesionales de la Salud hacia la IA. -- Teoría del Cambio en la Práctica Médica. -- Impacto de la IA en la Relación Médico-Paciente. -- Desafíos y Oportunidades en la Implementación de la IA en Salud. --Tendencias Futuras en Diagnóstico Asistido por IA. -- Influencia de la Inteligencia Artificial en la Toma de Decisiones Clínicas. -- Aspectos Éticos de la Inteligencia Artificial en Medicina. -- Integración de Datos en el Diagnóstico Asistido por IA. -- Percepción Pública de la Inteligencia Artificial en Salud. -- Desarrollo de Competencias Profesionales en un Entorno de IA. -- Metodología. -- Diseño. -- Instrumentos. -- Procedimiento. -- Resultados. -- Análisis Estadístico Utilizado. -- Presentación de Resultados. -- Tabla 1: Comparación de la Precisión entre IA y Métodos Convencionales. -- Conclusiones. -- Discusión. -- Referentes bibliográficos.Maestría30 p.application/pdfUniversidad Cooperativa de Colombia, Posgrado, Maestría en Tecnologías de la Información y la Comunicación, BucaramangaMaestría en Gestión de Tecnologías de la InformaciónPosgradoBucaramangaBucaramangaTG 2023 MGTI 54175 Inteligencia artificialTecnología médicaInnovaciones en medicinainteligencia artificialIADiagnóstico médicoMedicina con tecnologíaartificial intelligenceAIMedical diagnosticMedicine with technologyDiagnostico Medico con Inteligencia Artficial (IA)Trabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionHernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2006). Metodología de la Investigación (4a ed.). McGraw-Hill.Jones, M., & Brown, C. (2018). Ethical considerations for artificial intelligence in health care. AMA Journal of Ethics, 20(2), E-121-126.Smith, A., Johnson, B., & Williams, C. (2020). Revolutionizing Medical Diagnosis: The Impact of Artificial Intelligence. Journal of Health Technology, 15(3), 217-230. DOI: 10.1123/jht.2020-0012.American Psychological Association. (2010). Publication Manual of the American Psychological Association (6th ed.). APA.Shortliffe, E. H., & Buchanan, B. G. (1975). Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley.Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436–444.Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the Future—Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. The New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219.Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115–118.Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting Racial Bias in an Algorithm Used to Manage the Health of Populations. Science, 366(6464), 447–453.Montenegro, S. (2018). Artificial Intelligence in Healthcare: Anticipating Challenges to Ethics. Telemedicine and e-Health, 24(10), 759–766.Gómez, A., & Rodríguez, E. (2020). Artificial Intelligence for the Interpretation of Radiological Images: A Comprehensive Review. Radiology: Artificial Intelligence, 2(3), e190163.Fernández, M., et al. (2021). Enhancing Diagnostic Accuracy: The Role of Artificial Intelligence in Medicine. Frontiers in Medicine, 8, 673587.Pérez, L. (2019). Ethical and Legal Challenges of Artificial Intelligence in Healthcare. AMA Journal of Ethics, 21(2), E121–E125.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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Diagnostico Medico con Inteligencia Artficial (IA)

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