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Las técnicas de redes neuronales funcionan ahora generalmente como cajas negras, lo que las hace muy complejas desde el punto de vista ético: ¿quién se hace responsable por fallas de programación, de software, por fallas de sistemas, o por sesgos en el entrenamiento de una red neuronal digital?
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Los desafíos que la pandemia de COVID-19 creó para muchos sistemas de salud igualmente llevaron a muchas organizaciones de atención médica de todo el mundo a comenzar a probar en campo nuevas tecnologíGanador respaldadas por IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorear a los pacientes y herramientas impulsadas por IA para detectar pacientes con COVID-19.
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Proporcionar relevancia contextual Una de los principales beneficios del formación misjoyas.com.mx profundo es que los algoritmos de IA pueden emplear el contexto para distinguir entre diferentes tipos de información. Por ejemplo, si una nota clínica incluye una lista de los medicamentos actuales de un paciente adyacente con un nuevo medicamento que recomienda su proveedor, un algoritmo de IA perfectamente capacitado puede usar el procesamiento del lenguaje natural para identificar qué medicamentos pertenecen al historial médico del paciente.
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El golpe casi universal a la información ha transformado la forma en que la población entiende, aprende y se relaciona con el mundo inodoro. Las personas reciben la información de medicinas y tratamientos tradicionales y no tradicionales y las van mezclando de acuerdo mueblesgrande.com.mx con su cultura, llenando ese gran vano entre el cuidado casero, el “sentido global”, y la información especializada. Para los pacientes el espacio digital ha permitido hacerse de información y de ideas propias sobre tratamientos, intervenciones, derechos y medicamentos.
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