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Las personas, las empresas y la tecnología hacen de la IA una realidad

24 de May del 2019 Bronx
Incluso hoy, con todos los avances tecnológicos, ocurren cirugías innecesarias. Se descubre que alrededor del 90 por ciento de las extracciones de tumores mamarios son innecesarias. La buena noticia es que ahora existe tecnología como la inteligencia artificial (IA) para ayudar a resolver estos problemas. Médicos como Manisha Bahl del Hospital General de Massachusetts han demostrado que estas cirugías innecesarias podrían reducirse en casi un tercio mediante el uso del aprendizaje automático.

Es cierto. La IA es real y está muy extendida

La innovación en IA está ocurriendo en todas partes, no solo en la atención médica. Aproximadamente el 71 por ciento de las empresas dijeron que ya habían implementado IA o estaban planeando implementar IA en los próximos 12 meses. El gráfico muestra las respuestas de 2,106 tomadores de decisiones sobre tecnología de datos y análisis en organizaciones globales.

Queríamos comprender mejor cómo la IA afecta a las empresas, sus líneas de negocio y el departamento de TI. Por lo tanto, encargamos a Forrester Consulting que nos ayude a responder estas preguntas con una investigación primaria. Los detalles y hallazgos formaron la base de un documento de liderazgo intelectual de Forrester Consulting sobre el tema como la Industria 4.0.

Lo que está claro es que el mundo ya no está esperando que Silicon Valley desarrolle una solución todo en uno para resolver sus problemas. Las personas y las organizaciones están utilizando una nueva tecnología fundamental para innovar con IA por su cuenta. La tecnología fundamental, como la impresión 3D, está democratizando la fabricación y mejorando el desarrollo de productos. Los dispositivos de IoT conectados ahora son omnipresentes y generan una gran cantidad de datos sin procesar. Se utilizan nuevos y potentes servidores de 4 sockets con procesamiento en serie y paralelo para digerir cantidades masivas de datos para calcular información en tiempo real. Estas tecnologías ahora son accesibles para todos, no solo para las grandes instituciones de investigación o las compañías Fortune 50.

Las organizaciones utilizan la inteligencia artificial para comprender mejor a sus clientes y desarrollar mejores productos. En los próximos 12 meses, el 54 por ciento de las empresas planea usar IA para brindar una mejor experiencia al cliente. En todo el mundo, en todas las verticales, las personas y las organizaciones están innovando con la IA y sus aplicaciones: aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

CUIDADO DE LA SALUD

¿Podría la IA reemplazar a su médico? Quizás. La IA no reemplaza todo lo que hace su médico. El hospital del futuro no va a funcionar solo. Al igual que en la fabricación, los avances en el cuidado de la salud parecen centrarse en tareas repetitivas y reducción de la variabilidad. Veamos un ejemplo.

El ojo humano es falible. Los médicos tienen ojos humanos. Incluso un puñado de los mejores médicos puede mirar la misma imagen médica y llegar a conclusiones diferentes. La pregunta es ¿con qué frecuencia sucede esto? En 1959, un artículo innovador citó que los radiólogos pasaron por alto aproximadamente el 30% de los hallazgos positivos. Más de cinco décadas después, numerosos estudios aún confirman la discrepancia de las interpretaciones radiológicas.

Ingrese al ojo digital impulsado por IA. El ojo digital ya es mejor que el ojo humano en muchas áreas. De hecho, se espera que la precisión del ojo digital amplíe aún más su ventaja sobre el ojo humano. Estas mejoras continuarán mejorando la precisión de la radiología, patología, dermatología y oftalmología.

En la Universidad de Stanford, los investigadores están utilizando el ojo digital. Han creado un algoritmo de inteligencia artificial para identificar el cáncer de piel. La piel humana está llena de lesiones que no son cancerosas. Las lesiones como pecas, lunares y papilomas cutáneos son muy comunes y benignas. Puede ser difícil detectar los cancerosos. Los investigadores de Stanford entrenaron su algoritmo de aprendizaje profundo con 130.000 imágenes. Lo que encontraron fue que la eficiencia de su algoritmo para diagnosticar el cáncer de piel es similar a la de un médico.

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