MISIÓN 3 · Lección 2

Inteligencia Artificial en el Sector Salud

La IA está revolucionando la medicina moderna al mejorar diagnósticos, personalizar tratamientos y optimizar la gestión hospitalaria. En esta lección exploraremos sus principales aplicaciones.

Aplicaciones de la IA en salud

• Diagnóstico asistido: modelos de visión por computadora para detectar tumores y enfermedades.
• Medicina personalizada: análisis de datos genómicos para terapias adaptadas al paciente.
• Gestión hospitalaria: optimización de recursos y predicción de ingresos hospitalarios.
• Descubrimiento de fármacos: aceleración de investigaciones con modelos predictivos.

Ejemplo: diagnóstico por imágenes médicas

# Ejemplo simplificado con red neuronal convolucional
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(128,128,3)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ejemplo: predicción de riesgo de enfermedad

# Dataset con variables clínicas
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

ensamblador = VectorAssembler(
    inputCols=["edad", "colesterol", "presion", "glucosa"], 
    outputCol="features")
datos = ensamblador.transform(df)

modelo = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="enfermedad")
modelo = modelo.fit(datos)

predicciones = modelo.transform(datos)
predicciones.select("edad", "prediction").show(5)

Beneficios de la IA en salud

• Diagnósticos más rápidos y precisos.
• Tratamientos personalizados según el perfil del paciente.
• Optimización de recursos hospitalarios.
• Avances acelerados en investigación médica.

Retos de la IA en salud

• Privacidad y seguridad de datos sensibles.
• Necesidad de interpretabilidad de los modelos.
• Regulación y aprobación ética.
• Resistencia del personal médico al cambio.

Casos de éxito

• Google DeepMind: detección de enfermedades oculares con precisión de expertos.
• IBM Watson Health: apoyo en diagnósticos oncológicos.
• PathAI: algoritmos para análisis de biopsias.
• Babylon Health: asistentes virtuales de salud.

Impacto en el futuro

• Mayor accesibilidad a diagnósticos en regiones con pocos especialistas.
• Reducción de costos en tratamientos.
• Avances en medicina preventiva.
• Posible integración de IA con robótica quirúrgica.

Reflexión final

La IA en salud no busca reemplazar a los médicos, sino potenciar sus capacidades. El reto es combinar innovación tecnológica con ética, seguridad y confianza en los modelos.