MÚNICH – Estamos ingresando en un período de transformación para la ciencia médica, con la combinación entre las técnicas de investigación tradicionales, un poder de cálculo enorme y la profusión de nuevos datos. Google anunció recientemente que ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los radiólogos humanos en la detección del cáncer de mama. Y ese es tan solo el último ejemplo de la forma en que el aprendizaje automático y los macrodatos están conduciendo a nuevos diagnósticos, tratamientos y descubrimientos médicos. Para hacer realidad el enorme potencial de la IA, sin embargo, debemos desarrollar un enfoque pragmático y globalmente consensuado que gobierne la obtención y el uso de «datos del mundo real».
MÚNICH – Estamos ingresando en un período de transformación para la ciencia médica, con la combinación entre las técnicas de investigación tradicionales, un poder de cálculo enorme y la profusión de nuevos datos. Google anunció recientemente que ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los radiólogos humanos en la detección del cáncer de mama. Y ese es tan solo el último ejemplo de la forma en que el aprendizaje automático y los macrodatos están conduciendo a nuevos diagnósticos, tratamientos y descubrimientos médicos. Para hacer realidad el enorme potencial de la IA, sin embargo, debemos desarrollar un enfoque pragmático y globalmente consensuado que gobierne la obtención y el uso de «datos del mundo real».