Evaluación de IA generativa en salud: de benchmarks a evidencia clínica

Disertante: Julián Acosta
Fecha: 8/10
Track: Simposio de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años, y su aplicación en medicina exige estándares de calidad sumamente altos. Hoy contamos con evaluaciones sólidas para tareas clínicas específicas usando datos estáticos, pero la validación de sistemas más complejos y multimodales que redactan documentación clínica, conversan por voz, interpretan múltiples hallazgos por imágenes y apoyan decisiones médicas en situaciones dinámicas todavía se encuentra en una etapa temprana. Para abordar estos retos, discutiremos métodos de evaluación que incluyen verificadores automáticos, evaluación manual por expertos, rankings de desempeño y simuladores de entornos clínicos. Cerraremos analizando los estudios clínicos necesarios para validar estos sistemas en la práctica, midiendo desempeño del sistema, impacto en los profesionales y equipos de salud, y en los resultados de los pacientes.

Links relacionados:
   • TANA: Estrategia y portafolio institucional  
   • TANA Copiloto Asistencial: cuando la IA se...  
   • TANA: Experiencias extra HIBA  
   • AI Agents al servicio de la coordinación d...  
   • Chatbots en salud reproductiva: diseño, de...  
   • ACOUSLIC-AI (Abdominal circumference opera...  
   • Transformando el cuidado de los pacientes ...  
   • Ecos de Inteligencia: Revolucionando la At...  
   • Evaluación del rendimiento de sistemas de ...  
   • Estudio de acuerdo interobservador en la v...  
   • Видео  
   • IA aplicada a la predicción de dengue y pr...  
   • Humanos + Empleados Digitales: la nueva fu...  
   • GeNERalize: enfoque sistematizado y escala...  
   • Necesidades de los profesionales de la sal...