Así, por ejemplo, la FDA (agencia estadounidense de certificación farmacológica y alimentaria) ha dado su aprobación este año a la primera IA diseñada para realizar diagnósticos médicos: un test para la detección de retinopatías diabéticas, capaz de ofrecer diagnósticos sin intervención humana.

Sin embargo, esto no es más que el principio. El sector sanitario está a las puertas de una gran transformación, impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y por una gran cantidad de fuentes de datos: historiales electrónicos, genomas secuenciados, dispositivos móviles, sensores integrados y hasta el historial de facturación de cada paciente.

Miles de compañías utilizan ya soluciones de IA y ML con el fin de mejorar la experiencia para el paciente. Zocdoc, por ejemplo, utiliza un sistema de IA para algo que puede parecer sencillo, pero que con frecuencia representa una fuente de frustración los pacientes: la compañía ha creado una aplicación para escanear las tarjetas de los pacientes que les indica qué seguros médicos cubren qué especialista. Partiendo de un modelo de Aprendizaje Profundo o Deep Learning y conformando una red neural a partir de un gran conjunto de tarjetas sanitarias, Zocdoc ha creado un sistema que extrae los datos necesarios de una tarjeta y los contrasta con las bases de datos de los seguros sanitarios en tiempo real para determinar si la visita de un paciente de un seguro concreto quedará cubierta o no.

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