MANUAL PRACTICO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ENTORNOS SANITARIOS

DESCRIPCIÓN

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) a losentornos sanitarios está transformando la asistencia, la investigación y lagestión clínicas. La implantación de algoritmos para apoyo predictivo,pronóstico y diagnóstico se sustenta en un ecosistema tecnológico que integrael análisis de grandes volúmenes de datos, la computación en la nube, laconectividad de dispositivos (internet of things), lasensorización y la gestión de información en tiemporeal. En el centro de esta transformación se sitúa el aprendizaje automático y,más recientemente, la IA generativa y los agentes de IA. Esta tercera ediciónrevisa y actualiza los conocimientos en este campo de evolución vertiginosa,pero manteniendo el vocabulario claro y accesible y el enfoque práctico deediciones anteriores. También aborda y contextualiza la IA generativa -capaz deproducir y transformar texto, imágenes y otros contenidos- y los agentes de IA-que pueden planificar y ejecutar tareas en flujos de trabajo definidos-. Ambasherramientas amplían notablemente las posibilidades de interacción yautomatización en el ámbito clínico. El objetivo es facilitar una comprensiónsólida de los fundamentos y las aplicaciones actuales y futuras de la IA a losprofesionales sanitarios y de otras áreas tecnológicas (ingeniería informáticay biomédica) que deseen adquirir conocimientos para evaluar soluciones,participar en proyectos de implementación y utilizar herramientas de apoyo conrigor y seguridad, y a los estudiantes de Ciencias de la Salud interesados enunas competencias que serán imprescindibles en su práctica futura.

Revisada y actualizada para incorporar los avances másrecientes y su aplicación en la práctica, la investigación y la gestiónclínicas.

Incluye cinco capítulos nuevos sobre IA generativa, queabordan sus fundamentos, casos de uso, elaboración de instrucciones (prompts) y limitaciones (errores, sesgos y verificación),entre otros temas.

Explora la utilidad de los agentes de IA y los asistentes("copilotos"), así como los requisitos de gobernanza, supervisión yseguridad para estas herramientas.

Incorpora un capítulo nuevo sobre monitorización cutánea noinvasiva.

Refuerza aspectos esenciales de validación, calidad deldato, interpretabilidad, ciberseguridad, privacidad, normativa y ética.

Expone conceptos clave, tipos de algoritmos y principios deentrenamiento y evaluación, con ejemplos prácticos en distintas especialidades.

Incluye un glosario actualizado (inglés-español) con laterminología más utilizada.

ÍNDICE

1. Introducción. 2. Conceptos. 3. Algoritmosdisponibles en la práctica sanitaria. 4. Tipos de algoritmos. 5. Elalgoritmo: ¿cómo se entrena? 6. Descripción individual de algunosalgoritmos. 7. IA generativa (I). Procesamiento del lenguaje naturaly modelos de lenguaje: perspectiva histórica. 8. IA generativa (II).Qué es, cómo funciona y cómo se evalúa. 9. IA generativa (III).Alucinaciones. Fine-tuning. RAG. 10. IAgenerativa (IV). Agentes de IA y casos de uso en salud. 11. IAgenerativa (V). Modelos generativos multimodales. 12. Chatbots. 13. Clasificación de imágenes ensalud. 14. Internet de las Cosas (Médicas). 15. Internet delas Cosas Médicas en la UCI. 16. Inteligencia artificial endermatología. 17. Monitorización cutánea no invasiva: parches ytatuajes. 18. Inteligencia artificial en radiología: de losfundamentos conceptuales a la implantación comercial. 19. Protecciónde datos. 20. Ideas complementarias. 21. Claves del éxitode un programa de inteligencia artificial en salud. 22. Conclusión. Apéndice1. Resumen práctico: 12 claves para evaluar críticamente un algoritmo deinteligencia artificial aplicado a la salud. Apéndice 2. Traducciónde términos clave del inglés al español. Índice alfabético.