Inteligencia Artificial y medicina: la necesidad de modelos interpretables
DOI:
https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v9.2814Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Ciencias de la salud, Sistemas de Diagnóstico, Modelos Predictivos, Caja negra, IA Interpretable, Covid-19Resumen
La pandemia ha proporcionado ejemplos claros del potencial de la IA para el sector de la salud, así como algunos de sus problemas, en buena parte derivados del uso de modelos de caja negra. En algunos casos, no existen alternativas razonables a los modelos de caja negra, como en tratamiento de imagen y voz. Sin embargo, en muchas otras situaciones resultaría más provechoso intentar centrar los desarrollos en la línea de la IA interpretable, que podrían ser aprovechados de manera directa para la confirmación de conocimiento o para la generación de hipótesis nuevas que puedan comprobarse con experimentos posteriores.
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