Reseña

La sinergia de la Inteligencia Artificial (IA) y el cuidado de la salud impacta en aspectos como diagnósticos más precisos y medicina personalizada. Este libro explora algunas soluciones en donde los algo- ritmos inteligentes y el bienestar convergen derivando beneficios en la salud del ser humano.
El libro aborda en el Capítulo 1, un panorama de aplicaciones y aportaciones de la IA en el área de la salud. Asimismo, se plantean algunas consideraciones éticas de la IA con oportunidades y retos presentes. En la parte final, se aborda el tema del futuro de la IA en medicina.
Los capítulos del 2 en adelante, están compuestos por una serie de trabajos con casos de estudio muy específicos en los que diversas estrategias de la IA son aplicadas a la solución de problemas de salud.
El Capítulo 2 aborda el tema de las ontologías, las cuales son representaciones formales de conceptos y relaciones que modelan un do- minio. El capítulo presenta una sinopsis de los sitios web Linked Open Vocabularies y BioPortal, recursos que permiten acceder a cientos de vocabularios y ontologías validadas que pueden ser reutilizadas por estudiantes y profesionales del área de la salud para especificar tareas, fortalecer el aprendizaje, consultar términos clínicos o gestionar datos. Así mismo, se expone la estructura de la ontología para tecnologías digitales de salud (Ontology of Digital Health Technologies) y se ejemplifica su reutilización para dotar de contexto y significado a un conjunto de datos médicos.
Dados los servicios digitales tan popularizados hoy día y la alta conectividad disponible, la humanidad se encuentra inmersa en lo que hoy se conoce como el Internet de las Cosas (IoT). En IoT los dispositivos almacenan información personal por lo que la seguridad es fundamental. Al respecto, los ciberatacantes buscan explotar estas vulnerabilidades, por lo que proteger la privacidad de los usuarios es crucial. Teniendo esto en mente, el Capítulo 3 describe las estrategias existentes para proteger los dispositivos médicos IoT, proponiendo soluciones para enfrentar las amenazas, destacando el uso, cada vez más frecuente, de tecnologías portátiles para mejorar diagnósticos médicos.
A poco más de 3 años de la pandemia por COVID-19, una de las áreas que brindó alternativas de solución para el análisis, manejo y diagnóstico oportuno fue la IA. Al respecto, el capítulo 4 brinda un panorama general de cómo la IA ha sido pieza clave en la lucha contra esta enfermedad, permitiendo la detección temprana de casos, el monitoreo de la propagación del virus, el desarrollo de tratamientos y vacunas, así como la optimización de recursos y la toma de decisiones informadas. Un caso de estudio, en donde se propone un modelo matemático para el diagnóstico de casos positivos en pacientes mexicanos, así como determinación del pronostico de supervivencia a la enfermedad se incluye en el capítulo 5.
En el capítulo 6 se aborda un panorama general de los métodos de clustering en la medicina. Su aplicación en el ámbito de las ciencias de la salud y la biomedicina adquiere una importancia crítica, puesto que proporciona un medio efectivo para agrupar a los pacientes en distintas categorías mediante la extracción del conocimiento de los conjunto de datos, con ello mejorar la atención médica y apoyar el desarrollo de tratamientos personalizados, respondiendo así a los desafíos únicos de cada paciente.
El capítulo 7 presenta una introducción al análisis de imágenes médicas mediante una perspectiva de Ciencias de la Computación. Es decir, el análisis de imágenes médicas utilizando métodos de procesamiento digital de imágenes en conjunto con métodos de aprendizaje computacional tradicional y aprendizaje profundo. Además, se ilustran las metodologías utilizadas mediante aplicaciones clásicas y no convencionales. Por último, en el capítulo 8 se presenta el desarrollo de un sistema computacional que permite diagnosticar la presencia o ausencia de una fractura en seres humanos, en particular, en los huesos de radio y cúbito. Para el desarrollo del sistema, se realizó la recolección de radiografías las cuales fueron procesadas y utilizadas como datos de entrenamiento para el modelo basado en redes neuronales artificiales.
El contenido del libro, las referencias incluidas, así como la actualidad de los temas, pone de manifiesto su pertinencia para estudiantes de nivel licenciatura y posgrado, así como para investigadores de distintas disciplinas interesados en la aplicación de algoritmos de IA a la solución de problemas de ámbito médico.