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Lunes a Viernes: 8:00am - 17:00pm
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¿Qué es la IA en salud?
Conjunto de métodos (machine learning, deep learning, NLP) que extraen patrones de datos clínicos para apoyar tareas como diagnóstico, pronóstico, triaje y automatización de procesos.
¿Cuáles son los casos de uso más comunes?
¿Qué colores se utilizan?
¿Riesgos y cómo mitigarlos?
¿La IA reemplaza al médico?
Co-diseño, formación práctica, flujos simples, feedback continuo y mostrar beneficios concretos (menos clicks, menos tareas repetitivas).
No. Es apoyo a la decisión. El criterio clínico y la responsabilidad final siguen en el profesional.
Imagenología (detección en RX/TC/RM), apoyo diagnóstico, triaje, predicción de riesgos, monitoreo remoto, resumen de historias clínicas, asistentes clínicos, codificación y facturación,
Errores/“alucinaciones”, sesgo, ciberseguridad, drift de datos, mala integración. Mitigación: supervisión humana, límites de uso, monitoreo continuo, alertas, actualización de modelos y planes de contingencia.
