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Por décadas las ciencias de la salud han sido percibidas y aprendidas por métodos convencionales en los cuales la práctica clínica desde un punto de vista de una disciplina es el eje central inamovible.1,2 Sin embargo, el aumento de patologías complejas y múltiples en muchos casos ha rebasado la capacidades físicas e intelectuales del personal médico.3 La combinación de patologías y múltiples factores asociados han obligado a los médicos a realizar diagnósticos personalizados y no comunitarios, en dichos diagnósticos es necesario que el medico cuente con la capacidad para poder integrar el conocimiento multidisciplinario y de herramientas que les permitan responder oportuna y asertivamente en pro de la salud del paciente.4 Aunado a esto después de la pandemia por COVID-19 las primeras lecciones fueron, que no estamos lo suficientemente preparados para afrontar pandemias devastadoras y segundo que debemos de integrar cada vez más los desarrollos y avances científicos como la inteligencia artificial (IA) a la área de la salud para poder contar de manera eficiente con el análisis de datos, diagnósticos, procesos, procedimientos, tratamientos y monitorizar en tiempo real futuras amenazas como lo son los virus, bacterias y hongos.5,6 En la actualidad el uso constante y desarrollo de la IA ha destacado por su amplia aplicabilidad en diferentes áreas y disciplinas de las ciencias de la salud.7 La IA inicialmente fue desarrollada como un mecanismo o herramienta rápida para analizar y resolver problemas cotidianos como enviar un mensaje de texto escrito correctamente o para seleccionar preferencias en la búsqueda de canciones, videos o imágenes, pero actualmente se ha expandido su aplicación a otras áreas y disciplinas.8,9 Se tiene registro de que las primeras aplicaciones de IA fueron registradas en la aplicación para el test de Turing en 1950,10 seguidamente en 1956 John McCarthy acuño el termino de inteligencia artificial,10-12 después en el año 2000 se produjo el algoritmo de Deep learning,13,14 aunado a esto en 2007, 2011 y 2014 las empresas de IBM, Apple y Amazon, produjeron software y productos que incorporan IA7,10 de manera comercial, en 2017 se cuenta con el registro de la primera IA autorizada por la FDA para su uso en el análisis de imagen.15

En el área de la Salud existe la actual tendencia del uso de la IA durante la formación académica y la práctica profesional para aumentar la eficiencia de la prevención, diagnóstico, tratamiento, seguimiento y difusión de todo tipo de enfermedades y sus complicaciones particulares.4 Sin embargo, en cada sección están involucrados factores diferenciales que a menudo suelen tomarse a la ligera.3

Por ejemplo, en la sección de prevención podemos destacar las aplicaciones de Modelos predictivos8,16 mientras que en la sección de diagnóstico es muy relevante el uso de aplicaciones en el celular17,18 así como en el tratamiento, en el cual la mayoría del uso de IA se basa en el diseño de fármacos,19,20 en el seguimiento21,22 y difusión en el cual se centra en la generación y distribución de conocimiento de información médica relevante.23-25 (Figura 1).

Finalmente, las aplicaciones de la IA han avanzado a tal nivel que ahora es parte esencial del monitoreo de las tendencias de infecciones epidemiológicas, un ejemplo concreto de esto es la aplicación PABLO IA, desarrollada por el Instituto Traslacional de Singularidad Genómica (ITRASIG), la cual realiza un colección y análisis de datos de vigilancia epidemiológica utilizando el modelo de Random Forest.26 

Aunado al desarrollo evidente de la IA y su incorporación en la práctica clínica la incorporación de datos personales como el DNA y el conocimiento de las ciencias ómicas ayudarán a que en los siguientes 15 años veamos una migración del esquema actual de atención y aplicación de la medicina comunitaria hacia una medicina que permita realizar diagnósticos específicos, lo cual nos llevará a el ejercicio constante de aplicación del modelo P4 (Predictivo, preventivo, personalizado, participativo) de la medicina personalizada.2,27-29 Finalmente, es necesario sumar esfuerzos para que en el mediano plazo todos los trabajadores de la salud puedan apoyarse del uso de la IA y sus aplicaciones para eficientar todas las secciones de las ciencias de la salud, pero deberemos cuidar el uso de las IA de manera éticamente responsable.30

En nuestra revista INVESMED, nos comprometemos a brindarles contenidos de vanguardia y de aplicación del uso de tecnología entre ellas la inteligencia artificial, queremos inspirar a los trabajadores, estudiantes, profesores, investigadores y comunidad del área de la salud en general para que incorporar la IA a la práctica clínica del día a día.

Estimados lectores, los alentamos a realizar una reflexión y análisis de las ventajas que podemos tener al incorporar la IA en diferentes etapas de la formación en el área de la salud. Por lo cual les invitamos a leer el presente número de INVESMED, en donde encontrarán nuestra sección de videos educativos con los cuales podrán reforzar destrezas en la aplicación de aplicación de vendaje de Robert Jones y Toma de muestra para detección de Vibrio cholerae en medio de transporte Cary-Blair los cuales fueron grabadas en (CESAMA) nuestro Centro de Simulación y Adiestramiento Médico Avanzado. 

En esta ocasión en centrarán artículos de interés para toda la comunidad del área de la salud: 
Artículo original: Comportamiento de la demanda atendida de la consulta de rehabilitación del Centro de Salud Los Barriles, febrero a Julio del 2023. Por parte de la jurisdicción 3 de Baja California Sur. 
Artículo original: Perfil epidemiológico de la detección temprana de cáncer de mama con técnica de autoexploración mamaria, de la Unidad de Medicina Familiar 47. 
Artículo original: Prevalencia de estreñimiento en adultos mayores en una estancia geriátrica permanente, enviado por la Universidad de Guanajuato.  
Artículo especial: PABLO; nueva herramienta de IA para la vigilancia y monitoreo epidemiológico, detección de posibles brotes pandémicos y generación de diagnósticos moleculares de qPCR, del Instituto Traslacional de Singularidad Genómica (ITRASIG).
Artículo de educación médica: Educación médica del futuro: un modelo humanista. 

Para finalizar, nos gustaría invitarles a aprovechar este espacio para aprender juntos y realizar conciencia de la incorporación de la IA en la práctica clínica como profesionales de la salud, así como para contribuir al bienestar de la sociedad a la que serviremos con pasión y compromiso.
 

Palabras clave: Inteligencia artificial IA genómica medicina personalizada epidemiología.

2024-08-01   |   604 visitas   |   1 valoraciones

Vol. 3 Núm.1. Enero-Abril 2024 Pags. 4-6. Rev INVESMED 2024; 3(1)