Estamos al borde de una gran transformación, la cuarta revolución industrial. Se describe como una gama de nuevas tecnologías que están fusionando los mundos físico, digital y biológico, esta revolución está alterando la forma en que la raza humana vive, trabaja y se relaciona entre sí. Una parte central de esta transformación la constituye los asombrosos avances que se han dado al interior de la inteligencia artificial, potenciados por tres factores:

Estamos al borde de una gran transformación, la cuarta revolución industrial. Se describe como una gama de nuevas tecnologías que están fusionando los mundos físico, digital y biológico, esta revolución está alterando la forma en que la raza humana vive, trabaja y se relaciona entre sí. Una parte central de esta transformación la constituye los asombrosos avances que se han dado al interior de la inteligencia artificial, potenciados por tres factores:

1.            las cantidades masivas de datos disponibles

2.            los avances en el procesamiento computacional

3.            los avances en los algoritmos para el aprendizaje automático

El área del cuidado de la salud, y en especial la medicina, no se ha quedado por fuera de esta realidad. La inmensa capacidad de sus algoritmos para reconocer, mediante patrones no lineales, los comportamientos de los diferentes sistemas y procesos, ha permitido mejorar las condiciones para su modelado e intervención.

Así es que en la medida en la que el aprendizaje automático, como la herramienta principal de la inteligencia artificial, se incorpora más a la práctica clínica, desde la medicina se tiene la inmensa obligación de garantizar que esta tecnología se aproveche para el bien social e individual, cumpliendo las bases éticas de la profesión. El carácter disruptivo de la inteligencia artificial tendrá un comportamiento similar, o superior, que el de algunos componentes de la estadística, siendo los epidemiólogos clínicos quienes, dentro del área de la salud, tendrían la necesidad de estar familiarizados con los aspectos metodológicos alrededor de este campo.

En este sentido se vuelve prioritario el reconocer los aspectos metodológicos básicos de estos tipos de sistemas: a) cómo aprenden y sus principales algoritmos, b) cuáles son los parámetros que se ajustan en cada herramienta, c) las diferentes arquitecturas, d) qué problemas se pueden solucionar con cada una de ellas, y, e) las fortalezas y debilidades. Este conocimiento se convierte en un paso fundamental para conducir luego trabajos en los que se desarrollen o validen herramientas de aprendizaje automático en diversas poblaciones estructurando un marco robusto de experimentos que sean suficientes para generar la confianza necesaria en el personal de salud para su potencial aplicabilidad y permitir el logro de su inclusión en guías o protocolos de atención.

El estudio de los conceptos relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial a la medicina se alinea con los ejes del proyecto educativo institucional desde diferentes contextos, a saber: a) al buscar la formación personal desde diferentes frentes tanto el académico como en los valores y aptitudes que se hacen necesarias para la práctica profesional de la medicina, b) integrar aspectos científicos, tecnológicos y de investigación, c) propender por un comportamiento ético desde la práctica habitual del médico.