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Avances y desafíos en el uso de la inteligencia articial en
medicina
Avanços e desaos no uso da inteligência articial na medicina.
(a,b) Dirección Nacional de Sanidad de las Fuerzas Armadas, Departamento de Investigación y Docencia.
Montevideo, Uruguay.
(a) Dirección Nacional de Sanidad de las Fuerzas Armadas, Comisión de Evaluación de Tecnologías Médicas
(C.E.T.M.).Montevideo, Uruguay.
https://doi.org/10.35954/SM2024.43.1.3.e801
Advances and challenges in the use of articial intelligence in medicine.
Introducción: la inteligencia articial (IA) se
está utilizando cada vez más en la medicina para
mejorar la precisión del diagnóstico y el tratamien-
to, así como para reducir los costos y aumentar
la eciencia.
Realizamos una revisión sistemática de la literatu-
ra para explorar los avances y desafíos de su uso
en la medicina.
Avances en el uso de la inteligencia articial
en medicina: esta se utiliza en varios campos de
la medicina, como la radiología, la patología, la
oncología, la genómica y la farmacología.
En la radiología, los algoritmos de IA pueden
detectar anomalías en imágenes médicas como
rayos X, tomografías computarizadas y resonan-
cias magnéticas con mayor precisión que los
radiólogos humanos.
En la patología estos algoritmos pueden ayudar
a los patólogos a identicar células tumorales en
muestras de tejido.
En oncología, los algoritmos de IA pueden ayudar
Recibido para evaluación: octubre 2023.
Aceptado para publicación: enero 2024.
Correspondencia: Mataojo 2055. Casilla de correos 860. C.P. 11.400. Teléfonos (+598) 2525 0901 / 2525 0800, Fax: 2525 0895.
Montevideo, Uruguay.
E-mail de contacto: pabloc7@gmail.com
Cómo citar este artículo / Citation this article / Como citar este artigo
Cabral P, González CJ. Avances y desafíos en el uso de la inteligencia articial en medicina. Salud Mil [Internet]. 16 de
abril de 2024 [citado día de mes de año];43(1):e801. Disponible en: https://revistasaludmilitar.uy/ojs/index.php/Rsm/
article/view/417. DOI: 10.35954/SM2024.43.1.3.e801.
a los médicos a personalizar el tratamiento del
cáncer de acuerdo con la genética del paciente.
Además, en la genómica, se están utilizando para
analizar grandes conjuntos de datos genéticos y
contribuir al desarrollo de nuevas terapias.
En la farmacología, pueden ayudar a identicar
nuevos medicamentos y mejorar la eciencia del
desarrollo de nuevos fármacos.
Desafíos en el uso en medicina: aunque la IA
tiene el potencial de transformar la medicina, tam-
bién presenta desafíos signicativos. Uno de los
mayores desafíos es garantizar que los algoritmos
sean precisos y estén validados cientícamente.
Además, se requiere un gran volumen de datos
para entrenarlos lo que puede ser difícil en casos de
enfermedades raras donde el algoritmo de tomas de
decisiones puede llevar a un diagnóstico erróneo.
También existe la preocupación de que la IA pue-
da ser utilizada para tomar decisiones importantes
en la atención médica sin la supervisión adecuada
de los médicos.
https://orcid.org/0000-0001-7344-2027
Pablo Cabral a
Camila Joaquina González b https://orcid.org/0009-0003-8232-3849
Avances y desafíos en el uso de la inteligencia articial en medicina
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Salud Mil 2024; 43(1):1-2. https://doi.org/10.35954/SM2024.43.1.3.e801. e-ISSN 1688-0633.
En el campo de la ética hay que establecer fun-
damentos y deniciones claras y legislar en torno
a la propiedad y el uso de los datos de pacientes.
Conclusión: la IA tiene el potencial de revolucio-
nar la medicina, pero también presenta desafíos
signicativos, es importante abordar estos desa-
fíos y garantizar que los algoritmos se validen
adecuadamente. Esto podrá en un futuro cerca-
no cambiar signicativamente la atención médica
y mejorar la salud de los pacientes, y por tanto
lograr diagnósticos más precisos y terapias más
efectivas y ecaces.
DECLARACIÓN DE CONFLICTOS DE INTERESES
Los autores no reportan ningún conicto de interés.
El estudio se realizó con recursos propios de los
autores y/o la institución a la que representan.
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https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100857
CONTRIBUCIONES AL MANUSCRITO:
(a) Concepción, interpretación y discusión de
resultados, redacción, revisión crítica, apro-
bación de la versión nal.
(b) Adquisición de datos, análisis de datos y
redacción.
NOTA: este artículo fue aprobado por el
Comité Editorial.