La Inteligencia Artificial (IA) hace referencia a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural y la percepción visual. Los algoritmos de machine learning pueden aplicarse en una gran variedad de campos, como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, diagnóstico médico, pronóstico del tiempo, análisis financiero, entre otros. El rendimiento de un modelo de machine learning está fuertemente influenciado por la calidad y cantidad de datos de entrenamiento disponibles, así como por la elección adecuada del algoritmo y la configuración de parámetros. La Inteligencia Artificial (IA) ha dado grandes pasos en los últimos años y hoy en día estamos rodeados por sistemas que utilizan IA para mejorar la eficiencia en diversas áreas de la vida cotidiana y profesional. Sin embargo, es importante abordar de manera ética y responsable la implementación de la IA para asegurar sus beneficios y evitar posibles riesgos, especialmente conociendo lo sesgos que pueden limitar sus resultados.

Sus principales aplicaciones en la actualidad son:

• Traducción automática que puede facilitar la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas
• Conducción con vehículos autónomos que puede mejorar la seguridad vial y una mayor eficiencia en el transporte.
• Los algoritmos de recomendación pueden personalizar las experiencias de usuario, ofreciendo sugerencias de productos, servicios o contenido que se ajusten a los gustos y preferencias individuales.
• En la investigación científica y la ingeniería, la IA puede crear modelos y simulaciones complejas que ayuden a comprender fenómenos, prever resultados y optimizar procesos.
• Automatización de tareas repetitivas permitiendo a los humanos centrarse en actividades más creativas, estratégicas y significativas.
• Procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos a alta velocidad que facilita el análisis en campos como la investigación científica, el análisis financiero, y la medicina.
• Asistentes virtuales y chatbots pueden ayudar en la realización de tareas cotidianas, programar citas y responder preguntas, mejorando la eficiencia y el acceso a las consultas de gran número de personas.
• Diagnóstico médico: Los sistemas de IA pueden analizar datos médicos, imágenes y síntomas para ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades y en la personalización de tratamientos médicos. Esto se aplica en ámbitos de la salud gracias al reconocimiento de patrones como el diagnostico por imágenes, estudios de patrones dermatológicos mediante dermatoscopia, análisis de electrocardiograma y factores de riesgo cardiológico, estudios de obesidad, programación de tratamientos cosméticos en medicina estética, etc.

Sus aplicaciones son infinitas si bien es necesario reconocer sus sesgos, entre otros que, en los estudios cutáneos, solo se reconocen los fototipos claros según Fitzpatrick o que en el análisis de imágenes pueden utilizar patrones que no siempre tienen relevancia médica.

Autora: Emilce Insua Nipoti: Doctora en Medicina y Cirugía. Médico estético. Alumna del Diploma de Experto en Comunicación Pública, Divulgación de la Ciencia y Asesoramiento Científico de la Universidad Autónoma de Madrid curso 2023/24.