De hecho, la inteligencia artificial (IA) ha adquirido protagonismo público actual con el lanzamiento de diseños de aprendizaje profundo que pueden crear cualquier cosa, desde arte hasta trabajos finales con un mínimo de tratamiento humano. De hecho, este desarrollo ha renovado el debate sobre las funciones existentes y potenciales de la IA en todas las facetas de la vida. Sin embargo, entre la amplia gama de áreas con posibles aplicaciones de la IA, la medicina destaca por ser una en la que existe un enorme potencial además de obstáculos igualmente importantes. Básicamente, no existe ningún ámbito en la medicina y la prestación de tratamientos que no esté siendo afectado actualmente por la IA. Por ejemplo, hay aplicaciones basadas en inteligencia artificial disponibles para captar el dictado de notas médicas; Muchas de estas aplicaciones intentan fabricar entrevistas con clientes y resultados de exámenes de laboratorio para tomar notas directamente, sin intervención médica. La IA está desempeñando un papel de impulso en la protección de los seguros médicos, ayudando a los cuidadores a presentar casos y a los pagadores a resolverlos. De hecho, ya hemos visto numerosos registros publicados que utilizan IA para traducir imágenes: radiografías, histología y fondo de ojo óptico. Las herramientas que utilizan IA en realidad han comenzado a impulsar su uso para examinar y traducir grandes bases de datos de investigación que incluyen información que va desde hallazgos de laboratorio hasta información médica. Todos estos dispositivos brindan el potencial de aumentar la eficiencia y, tal vez, puedan proporcionar conocimientos que son difíciles de lograr con enfoques de análisis de datos más típicos. Sin embargo, los nuevos enfoques de IA no siempre son una panacea; pueden ser frágiles, pueden funcionar con un nombre de dominio reducido y pueden tener sesgos incorporados que afecten desproporcionadamente a los grupos marginados. Esta serie de aplicaciones de IA requiere un equipo diverso de escritores, editores y revisores, a pesar de que el grupo de personas con los conocimientos adecuados es todavía relativamente pequeño. En segundo lugar, la competencia en el campo de la IA y el aprendizaje automático está estrechamente relacionada con las aplicaciones comerciales. La tecnología moderna subyacente se está transformando rápidamente y, a menudo, está siendo generada por empresas e investigadores académicos con intereses financieros en sus productos. Para un proceso en expansión de modelos masivos de IA, las empresas que tengan los recursos necesarios podrían ser las únicas capaces de superar la frontera de los sistemas de IA. Debido a que varios de estos modelos aún no están ampliamente disponibles, la experiencia práctica y una comprensión profunda de las cualidades operativas de un diseño frecuentemente recaen en sólo un pequeño puñado de desarrolladores de modelos. Para saber más sobre la IA en la medicina, consulte la página siguiente IA para medicos. A pesar del potencial de incentivos monetarios que podrían producir conflictos de tasas de interés, una comprensión profunda de la IA y el aprendizaje automático y sus usos en medicina requiere la participación de personas asociadas con su avance.