Claves del éxito de un programa de inteligencia artificial en salud

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Según destaca el Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios, se estima que entre un 30 y un 85% de los proyectos de inteligencia artificial fracasan. "Es paradójico el grandísimo interés que la inteligencia artificial ha generado entre los profesionales y gestores de la salud, frente a la incertidumbre sobre el retorno de una potencial inversión en un proyecto de inteligencia artificial", apunta Juan José Beunza, uno de los autores (junto a Enrique Puertas y Emilia Condés Moreno) de la obra.

Fases para alcanzar el éxito

Nos hemos valido de la experiencia del propio profesor Beunza para elaborar una infografía (arriba) con las fases de un proyecto de inteligencia artificial y algunas de las claves de su éxito.

A la hora de arrancar un proyecto de este tipo en un centro de salud, se puede comenzar de varios modos distintos. Tal y como apunta Juan José Beunza en el capítulo 8 del Manual, "uno de ellos es crear un buen equipo como punto de partida, para que se planteen la pregunta y valoren si se disponen de los datos necesarios para darle respuesta. Otro punto de partida es disponer de una fuente de datos y presentarla a un equipo para que valoren si se puede extraer información útil mediante técnicas de inteligencia artificial. Otra tercera opción es tener una necesidad (una pregunta) y crear un equipo para que nos ayude a responderla, buscando los datos necesarios". En cualquier caso, al final, comenta el autor, siempre necesitaremos disponer de los tres elementos clave del proyecto, aunque no son los únicos. Lo más frecuente es que se valoren los tres elementos en paralelo: listado de preguntas interesantes, listado de datos disponibles, y listado de personas de valor que podrían formar parte del equipo de desarrollo.

A continuación compartimos un resumen con esas claves del éxito:

  1. Partir de una pregunta muy concreta y específica (tarea) que dé respuesta a una necesidad.
  2. Usar preferiblemente datos duros.
  3. Que las variantes y características de la población final u objetivo estén incluidas en los datos de la población de entrenamiento.
  4. Incluir profesionales técnicos con conocimientos en ciencia de datos, más allá del desarrollo de algoritmos de machine learning.
  5. Incluir a los profesionales sanitarios desde las primeras fases del desarrollo.
  6. Incluir profesionales sanitarios con conocimientos de machine learning.
  7. Que la aplicación de inteligencia artificial aporte valor de manera evidente.
  8. Comenzar con proyectos piloto y diseñar un éxito prematuro.
  9. Definir el benchmark del algoritmo antes de comenzar el entrenamiento.
  10. Validar el algoritmo en la población sobre la que se va a aplicar en producción.

La obra

Manual IAEl Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios ha sido concebido para iniciar a los profesionales de la salud en el uso crítico de las herramientas de inteligencia artificial ofreciendo la base teórico-práctica de los algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación dentro del ámbito de la salud.

Proyecto innovador que coloca la primera piedra para la inmersión de los especialistas sanitarios en el ámbito de la inteligencia artificial en un momento en el que el desarrollo de estos conceptos promete la transformación en el futuro de la práctica profesional en este sector.

Describe los conceptos clave, explica los diferentes tipos de algoritmos y sus respectivos entrenamientos y muestra ejemplos prácticos del uso de algoritmos en diferentes especialidades sanitarias, y todo ello a través de un enfoque didáctico con explicaciones sencillas y de fácil comprensión.

Dirigido a profesionales de la salud de distintos ámbitos y especialidades y a estudiantes de grados en ciencias de la Salud interesados en conocer las nuevas herramientas de inteligencia artificial que formarán parte de sus entornos profesionales.

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