La inteligencia artificial se está haciendo cada vez más útil en el cuidado de la salud. Sin embargo, el potencial está lejos de su punto máximo. La IA en el cuidado de la salud aún necesita pasar por aros, especialmente cuando se trata de privacidad, seguridad y confidencialidad de datos. Y a pesar de los casos de éxito que definieron una era, estos obstáculos han estado obstaculizando la adopción holística.
En esta discusión, cubrimos esos puntos mientras nos enfocamos en el argumento que favorece la implementación de IA específica para el cuidado de la salud. Una vez allí, también hablaremos sobre cómo la IA puede beneficiar a la industria de la salud establecida de otro modo centrándose principalmente en la parte de cumplimiento de las cosas:
Aquí están los tres puntos clave:
- El éxito de la IA en el cuidado de la salud está determinado por la disponibilidad de datos de entrenamiento precisos y voluminosos. Una vez que los conjuntos de datos son abundantes, los algoritmos y los modelos posteriores resultan mejores.
- Los modelos de IA, incluso en el cuidado de la salud, deben entrenarse para eliminar el sesgo predominante. La idea sería acceder a diversos conjuntos de datos, aumentando el tamaño de la muestra. Además, la diversidad de datos también se encarga de los cuellos de botella de licencias localizados.
- Las empresas que planifican modelos de IA para el cuidado de la salud deben considerar la desidentificación de los datos para eliminar las medidas de protección de PHI (Información de salud personal) y PII (Información de identificación personal).
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