¿Necesito saber código como profesional de la salud para usar inteligencia artificial?

¿Por qué tanto drama con la Inteligencia Artificial en la Salud?

Es innegable que la inteligencia artificial está ganando la mayor atención en todos los aspectos de la vida humana. Desde las actividades más comunes como la selección de tu mejor foto del mes o la recomendación de nuevas series en las plataformas de streaming, hasta situaciones que parecen sacadas de los cómics como los coches autoconducidos y los chatbots que suenan exactamente igual que los humanos, la IA se está fusionando tan suavemente dentro de nuestra vida que apenas nos damos cuenta de que está aquí. Y, por supuesto, el sector sanitario no es la excepción. El rendimiento de la IA en la atención sanitaria es tan rompedor que algunos algoritmos, como el DLAD desarrollado por el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl, están incluso superando a los especialistas de todo el mundo.

Sin embargo, si somos justos, el sector sanitario no sólo “no es la excepción”, sino que es quizá uno de los aspectos más significativos que la IA está revolucionando. En términos sencillos, la IA está ayudando a médicos, hospitales, compañías de seguros y a la industria farmacéutica a tomar mejores decisiones para el bienestar de los pacientes. Todas estas aplicaciones sólo han sido posibles gracias a la rápida digitalización del ecosistema sanitario. De hecho, en el último informe de la International Data Corporation (IDC), se estima que los datos médicos crecerán incluso más rápido que los datos de las industrias de servicios financieros o de fabricación. Con este crecimiento, la cantidad de datos disponibles para que los expertos en IA los aprovechen ha sido impensable, lo que convierte al sector sanitario en el escenario ideal para aplicar las herramientas tecnológicas.

Pero desarrollar un algoritmo de Inteligencia Artificial (hasta ahora) no es una tarea fácil. Cloud Moyo, socio de Microsoft para aplicar la IA y el cloud computing en las empresas, ha identificado 10 problemas a la hora de trabajar con la IA. De ellos, me gustaría destacar tres que son de gran relevancia para la sanidad: “Falta de conocimientos técnicos”, “Adquisición y almacenamiento de datos” y “Mano de obra escasa y cara”. Ahora bien, supongamos que dejamos de lado las dificultades de recopilación, almacenamiento y etiquetado de los datos. En ese caso, sigue existiendo una enorme barrera para que los médicos y los profesionales de la salud trabajen con la IA: ESCRIBIR CÓDIGO.

El problema de escribir código es bastante importante. Según nuestra experiencia, los médicos, enfermeras, bacteriólogos o cualquier profesional sanitario cualificado para escribir código correctamente son bastante pocos. Es más, los que están preparados para escribir un algoritmo de IA siguiendo los más altos estándares se pueden contar con una mano. Por supuesto, contratar a todo un equipo técnico para que se encargue de la parte de desarrollo es siempre una opción, pero es un proceso caro y que requiere mucho tiempo, ya que las habilidades técnicas necesarias para desarrollar algoritmos de IA son relativamente raras en el mercado actual.

Entonces, ¿los profesionales de la salud deberían aprender a programar para desarrollar soluciones de IA?

La respuesta corta es: Definitivamente no. Aunque varios programas de pregrado están destacando la importancia de la programación en el mundo moderno, hay tantas habilidades que los profesionales sanitarios deben desarrollar para llevar a cabo correctamente todas las tareas de su trabajo diario que añadir la programación a ellas es casi una falta de respeto. Desde hace años, el personal sanitario ha comprendido el papel vital de los datos en la evolución de la medicina. Por ello, muchos de ellos han comenzado a recopilar datos relevantes para condiciones específicas, anticipando el día en que la IA sea tan fácil de usar que se conviertan en los desarrolladores de los algoritmos. En realidad, en Arkangel, creemos que sólo cuando los profesionales de la salud se conviertan en diseñadores y desarrolladores podremos ver el impacto real de la IA en la salud de los pacientes.

Por eso, en los últimos años, hemos trabajado en el desarrollo de una plataforma que permite a los médicos crear sus modelos sin necesidad de saber escribir código.

¿Y si te digo que no necesitas escribir ni una sola línea de código para entrenar, validar y probar un algoritmo de inteligencia artificial?

Pues eso es precisamente lo que pretende hacer Hippocrates, el último desarrollo del equipo tecnológico de Arkangel AI. Hippocrates es una plataforma tecnológica que recibe datos sanitarios y automáticamente entrena, valida y prueba un algoritmo de IA para una tarea médica específica. Toda la plataforma está construida para funcionar precisamente como un grupo de ingenieros expertos en IA abordaría el desarrollo de un nuevo algoritmo, pero sin necesidad de que el usuario escriba una sola línea de código. Es decir:

• Hippocrates ayuda a estructurar los datos.
• Hippocrates recibe los datos previamente preparados.
• Hippocrates divide los datos en los conocidos conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
• Hippocrates ajusta la arquitectura del modelo de manera que se adapte mejor a la tarea específica requerida por el usuario.
• Hippocrates entrena el modelo de forma que maximice las métricas de rendimiento
• Hippocrates devuelve el modelo al usuario mostrando las métricas obtenidas.
• Los usuarios pueden distribuir sus modelos en la plataforma de Arkangel o/y en su infraestructura local.

Todo este proceso puede tener lugar on-premise o en el servicio en la nube de Arkangel. “Hemos estado utilizando Hippocrates para desarrollar algunos de nuestros algoritmos y evaluando su rendimiento con algunos aliados, mostrando resultados bastante sorprendentes. José Zea, CEO de Arkangel Ai”_

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Contacta con nosotros sin dudarlo, seguro que tienes en mente una innovación importante y relevante para la humanidad, si es así Hippocrates estará en tus manos y tus ideas se convertirán en tu legado.