La IA o la Inteligencia artificial se refiere a la creación de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la comprensión del lenguaje. Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la IA que se enfoca en el desarrollo de sistemas y algoritmos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, en lugar de seguir instrucciones programadas. El objetivo es desarrollar sistemas que puedan realizar tareas sin ser explícitamente programados para hacerlo.
CÓMO FUNCIONA EL MACHINE LEARNING
Existen varios tipos de aprendizaje en el campo del Machine Learning, que se clasifican de acuerdo con la naturaleza de los datos y al objetivo del aprendizaje. Algunos de los tipos más comunes son:
- Aprendizaje supervisado: El sistema aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados, donde cada ejemplo tiene una entrada y una salida deseada. El objetivo es aprender a generalizar a partir de los datos de entrenamiento para poder hacer predicciones precisas sobre datos nuevos.
- Aprendizaje no supervisado: El sistema aprende a partir de un conjunto de datos no etiquetados, donde no se proporciona una salida deseada. El objetivo es encontrar patrones o estructuras en los datos, como agrupamientos o relaciones.
- Aprendizaje semisupervisado: El sistema aprende a partir de un conjunto de datos parcialmente etiquetados, donde solo algunos ejemplos tienen una salida deseada. El objetivo es aprender a generalizar a partir de los datos etiquetados y usarlos para etiquetar los datos no etiquetados.
- Aprendizaje por refuerzo: El sistema aprende a través de la retroalimentación en forma de recompensas o castigos. El objetivo es que el algoritmo sea capaz de tomar decisiones y realizar acciones para maximizar la recompensa. Las recompensas y castigos, en este contexto, son señales numéricas como una medida de lo bien o mal que está haciendo en relación con un objetivo o tarea específica.
EJEMPLOS DE USO DE LOS TIPOS DE APRENDIZAJE DE MACHINE LEARNING EN ENFERMERÍA
- Aprendizaje supervisado: Por ejemplo, el desarrollo de un modelo de clasificación para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una determinada enfermedad o complicación a partir de un conjunto de datos históricos de pacientes con características similares. El modelo podría ser entrenado con datos etiquetados de pacientes que desarrollaron o no la enfermedad, y luego se utilizaría para hacer predicciones precisas sobre nuevos pacientes.
- Aprendizaje no supervisado: Un ejemplo de uso sería el uso de algoritmos de agrupamiento para identificar patrones y similitudes entre pacientes con una determinada enfermedad. Los datos de los pacientes podrían ser agrupados automáticamente en subgrupos con características similares, lo que podría ayudar a los enfermeros y médicos a entender mejor la enfermedad y mejorar el tratamiento.
- Aprendizaje por refuerzo: Empleo de un agente (algoritmo) de aprendizaje por refuerzo para controlar la administración de medicamentos a pacientes crónicos. El agente podría ser entrenado para tomar decisiones sobre la dosificación de medicamentos basadas en la retroalimentación en forma de recompensas o castigos para mantener los niveles de medicamentos en un rango deseado y evitar efectos secundarios.
BENEFICIOS DEL MACHINE LEARNING EN ENFERMERÍA
Uno de los principales beneficios es la mejora del diagnóstico. El Machine Learning permite analizar grandes cantidades de datos clínicos y detectar patrones y similitudes que podrían pasar desapercibidos para los profesionales de la salud humanos. Esto puede ayudar a mejorar la precisión del diagnóstico y a identificar riesgos y problemas de salud antes de que se conviertan en problemas graves. Otro beneficio importante es la personalización del tratamiento. El Machine Learning permite analizar datos individuales de pacientes y adaptar el tratamiento de acuerdo con las necesidades específicas de cada paciente. Esto puede ayudar a mejorar la eficacia del tratamiento y reducir el riesgo de efectos secundarios. Además, el Machine Learning también puede ayudar a automatizar tareas administrativas y de seguimiento, lo que permite a los enfermeros y otros profesionales de la salud dedicar más tiempo a las necesidades de los pacientes y mejorar la eficiencia en general.
DESAFÍOS Y PROBLEMAS DEL USO DE MACHINE LEARNING EN ENFERMERÍA
- Sesgos de datos: El Machine Learning se basa en datos para tomar decisiones, pero si los datos están sesgados o incompletos, también lo serán las decisiones. Los sesgos en los datos pueden ser causados por una variedad de factores, como la representación desproporcionada de ciertos grupos de pacientes o la falta de datos para pacientes con características específicas.
- La complejidad de los algoritmos: El Machine Learning utiliza algoritmos complejos para analizar datos y tomar decisiones, lo que puede dificultar el entendimiento y la interpretación de los resultados. Esto puede dificultar la toma de decisiones por parte de los profesionales de la salud y la comunicación de resultados a los pacientes.
- Falta de transparencia: El Machine Learning puede ser difícil de entender para los profesionales de la salud y los pacientes, lo que puede generar desconfianza y dificultad para aceptar las decisiones tomadas por la IA.
- Problemas éticos: El uso del Machine Learning en enfermería también plantea preguntas éticas, como cómo garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de los pacientes, y cómo asegurar que las decisiones tomadas por la IA sean justas e imparciales.
- La necesidad de la supervisión de expertos: Los algoritmos de Machine Learning son solo una herramienta, por lo que es importante contar con profesionales de la salud experimentados que puedan supervisar su uso y tomar decisiones informadas sobre su implementación.
CONCLUSIÓN
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a los profesionales de la salud a mejorar su trabajo diario y fortalecer su conocimiento. Sin embargo, para lograr esto es esencial contar con la colaboración de todos los servicios involucrados, incluyendo el departamento de sistemas, la dirección, los comités de ética y los propios profesionales. Esto ayudará a diseñar herramientas que eviten sesgos, identificar los datos adecuados para entrenar la herramienta y formar a los profesionales en el uso de las respuestas generadas por estas.
RESUMEN
El Machine Learning es una rama de la IA que se enfoca en el desarrollo de sistemas y algoritmos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Existen varios tipos de aprendizaje en el campo del Machine Learning, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo. Cada uno de estos tipos de aprendizaje tiene sus propias aplicaciones y ventajas en enfermería, como el desarrollo de modelos de clasificación para predecir la probabilidad de una enfermedad o el uso de algoritmos de agrupamiento para identificar patrones entre pacientes. A pesar de los beneficios, es importante tener en cuenta los problemas y sesgos potenciales asociados con el uso del Machine Learning en enfermería.
PUNTUALIZACIONES
Este post ha sido escrito con apoyo de la herramienta de inteligencia artificial desarrollada por la empresa OpenAI.
BIBLIOGRAFÍA
OpenAI. (2021). ChatGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Language. Recuperado de https://openai.com/blog/chatgpt/
Autoría: María García-Puente. Editor responsable: Sendoa Ballesteros.
Artículo con revisión editorial. No existen conflictos de interés en relación con el presente artículo. Las opiniones expresadas son responsabilidad exclusiva de los/las autores/as y no reflejan, necesariamente, los puntos de vista de los/las editores/as. Artículo bajo licencia de Creative Commons: Reconocimiento 4.0 Internacional.
Este documento debe citarse como: “García-Puente, M. IA generativa en Enfermería: beneficios, desafíos y perspectivas [Internet]. Enfermería Activa del Siglo XXI: blog abierto; 3 de abril de 2023. Disponible en: www.enfermeriaactiva.com”