Aprendizaje automático en salud: Aplicaciones, limitaciones e implicancias éticas

  • Victor Moquillaza-Alcántara Facultad de Salud Pública y Administración, Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú.
  • Paulo Vela-Anton Facultad de Salud Pública y Administración, Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú.
Palabras clave: Aprendizaje automático, Inteligencia artificial, Salud pública

Resumen

Gran parte de las decisiones que asumimos en las ciencias de la salud, desde la salud pública hasta la práctica asistencial, son respaldadas por información obtenida a partir de datos. En las últimas décadas, las instituciones han buscado aglomerarlos en amplias bases, con el objetivo de generar nuevos conocimientos. Sin embargo, el dato como tal es inútil, puesto que requieren un análisis mediante el uso de algoritmos para obtener resultados. Durante el siglo XXI estos algoritmos han tenido un notable desarrollo, siendo aún más potentes que la estadística clásica.

Publicado
2019-12-31
Sección
Editorial