En el mundo actual, donde la tecnología presenta cambios que nos obligan a explorar nuevas herramientas como la Inteligencia Artificial (IA), que son tan fascinantes como complejas y que poco a poco buscan un lugar en nuestra vida cotidiana, resulta importante para los profesionales de la Salud tener conceptos básicos sobre IA, conocer su utilización actual en el área de Dermatología, así como sus limitaciones y, por último, hacia dónde se proyecta.
Para definir la Inteligencia Artificial (IA) de forma práctica, se considera como una ciencia informática que implica la creación de programas con el objetivo de reproducir la cognición humana y los procesos involucrados en el análisis de datos complejos. Se divide en:
Analytics, training, confidence: El análisis es el inicio de la creación de modelos neuronales artificiales, que son algoritmos que buscan identificar relaciones lineales en un conjunto de datos, donde se producen errores, por lo cual requiere entrenamiento para autocorregirse y generar confianza con un modelo predictivo mejorado.
Machine learning: Este subtipo de IA se caracteriza por un aprendizaje automático a través de la experiencia (prueba y error) sin programación previa, la cual puede ser supervisada (introducción de problemas y respuestas), semisupervisada o no supervisada.
Artificial neural network: En las redes neuronales artificiales, la información ingresa (capa de entrada), se alimenta a través de múltiples capas (procesos de aprendizaje algorítmicos), se procesan y se obtienen (capa de salida).
Deep learning: El aprendizaje profundo «deep learning» se diferencia del aprendizaje automático «machine learning» por la existencia de una cantidad infinita de capas en la red neuronal que facilitan a los dispositivos o máquinas reconocer y aprender diversas características específicas para realizar tareas complejas. Existen aplicaciones o plataformas (lululab Inc.) basadas en deep learning en el diagnóstico de cáncer de piel, patología inflamatoria (dermatitis atópica, psoriasis) o reconocimiento de casos complejos mediante imágenes clínicas, dermoscópicas o histopatológicas, donde presentan superioridad en velocidad y precisión diagnóstica, siendo ya una herramienta en algunos hospitales, otras enfocadas a la accesibilidad del paciente en su teléfono digital para identificar enfermedades de transmisión sexual (AI penis checker, Hehealth).
En este momento, solo en la ciencia ficción, como en películas como «ATLAS», podemos ver una IA fuerte o evolucionada, es decir, aquella máquina que tiene conciencia, cognición ética y capacidad de realizar multitareas. Sin embargo, la realidad de la IA actual disponible es más limitada, ya que requiere la creación de programas para definir una tarea. Antes de ver este tipo de tecnología como una amenaza, debería ser una invitación a entenderla y considerarla en el futuro como un asistente o herramienta en la precisión diagnóstica y en el acceso a la atención o resolución de casos entre los diferentes niveles de atención de salud.
