El aprendizaje automático (machine learning [ML]) es una rama de la inteligencia artificial que está transformando la práctica clínica al proporcionar herramientas capaces de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y generar predicciones útiles para la toma de decisiones médicas. Este artículo ofrece una introducción práctica y accesible a los conceptos clave de ML para internistas, abordando su aplicación en tareas como diagnóstico, pronóstico y gestión clínica. Se describen los principales tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado y por refuerzo), la importancia de la calidad de los datos y el proceso sistemático para desarrollar proyectos de ML en medicina. También se exploran enfoques avanzados, como las redes neuronales y la explicabilidad de los modelos. Al integrar estas herramientas, los clínicos pueden mejorar la precisión diagnóstica, personalizar tratamientos y optimizar recursos, siempre con un enfoque crítico que respete la ética médica.
Machine learning (ML) is a branch of artificial intelligence that is transforming clinical practice by providing tools capable of analyzing large volumes of data, identifying complex patterns, and generating predictions useful for medical decision-making. This article offers a practical and accessible introduction to key ML concepts for internists, addressing its application in tasks such as diagnosis, prognosis, and clinical management. The main types of learning (supervised, unsupervised, and reinforcement learning), the importance of data quality, and the systematic process for developing ML projects in medicine are described. Advanced approaches, such as neural networks and model explainability, are also explored. By integrating these tools, clinicians can improve diagnostic accuracy, personalize treatments, and optimize resources, always with a critical approach that respects medical ethics.
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