Buenas tardes, Carlotta.
He consultado el enlace que has citado y afirmo que es muy interesante. ¡Muchas gracias por compartirlo! Tu duda me ha generado curiosidad, así que he investigado un poco.
Un desafío bastante relevante al que se enfrenta el Machine Learning en el campo de la salud es la
calidad de los datos. Para un correcto funcionamiento, los datos analizados deben ser de gran calidad y precisos (no puede haber errores, deben formar parte de muestras representativas,...).
Otro desafío importante podría ser la
capacitación y adopción. El buen dominio del ML por parte de los profesionales es un gran factor, y toma inversión tanto de tiempo como económica.
Por otra parte, también debemos tener cuidado con la
privacidad y seguridad de los datos, evitando los ciberataques y asegurando el anonimato del paciente.
Citaré un último desafío: el
sesgo en los algoritmos. Se debe tener en cuenta las diferentes poblaciones estudiadas y el acceso desigual a estas tecnologías.
Adjunto los enlaces de los cuales he extraído esta información, por si alguien quiere profundizar más sobre los desafíos a los que se enfrenta el Machine Learning.
https://www.ciiia.mx/noticiasciiia/machine-learning-diagnostico-temprano-enfermedades https://www.aiu.edu/es/blog/la-inteligencia-artificial-en-la-salud-transformando-el-futuro-de-la-medicina/Muchas gracias,
Laia
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