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El aprendizaje automático ha modificado nuestra vida como consumidores, con vehículos de conducción autónoma, asistentes digitales y servicios de traducción automática tan omnipresentes que corren el riesgo de no ser considerados durante mucho tiempo como especialmente inteligentes. ¿Los algoritmos subyacentes a estas tecnologías transformarán de manera similar el arte y la práctica de la medicina? Existe la esperanza de que las técnicas modernas de aprendizaje automático, en especial el resurgimiento de las redes neuronales artificiales en el aprendizaje profundo, fomenten un cambio radical en la práctica clínica que aumente tanto la sensibilidad como el diagnóstico de los médicos, y tal vez permita que los médicos pasen más tiempo con sus pacientes realizando tareas laboriosas.
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Desde el surgimiento de la inteligencia artificial en el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence en 1956 hasta los vehículos autónomos de hoy en día, los métodos y la teoría de aprendizaje automático se han desarrollado en simbiosis con conjuntos de datos cada vez más grande y con mayor potencia de cómputo. En este capítulo se analizan los fundamentos de los algoritmos modernos de aprendizaje automático y sus aplicaciones a la práctica clínica. Las técnicas modernas de aprendizaje automático son lo suficientemente amplias como para aprender representaciones flexibles y ricas de los datos clínicos y son notablemente útiles en explotar la estructura espacial y temporal de los datos sin procesar. Los nuevos modelos de aprendizaje automático funcionan a la par de médicos expertos o modelos de vanguardia anteriores en diversas tareas, como la interpretación de imágenes (p. ej., la clasificación de fotografías del fondo de la retina para el diagnóstico de retinopatía diabética), el análisis de texto no estructurado (p. ej., la predicción del reingreso hospitalario a partir de notas del expediente clínico electrónico) y procesamiento del lenguaje (p. ej., detección de depresión del habla del paciente). Sin embargo, muchas evaluaciones de modelos de aprendizaje automático ocurren en tareas que son limitadas y poco realistas y carecen del contexto clínico que un médico incorporaría. Los modelos en sí mismos a menudo no consideran la utilidad para el paciente. Para ayudar a asegurar que estos modelos beneficien a los pacientes, este capítulo pretende atraer a más médicos al diseño y análisis de modelos de aprendizaje automático, proporcionando una comprensión de cómo se desarrollan los modelos modernos de aprendizaje automático y cómo se relacionan con métodos más familiares provenientes de publicaciones médicas epidemiológicas.
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Hoy en día, los términos aprendizaje automático e inteligencia artificial evocan imágenes distintas de las que se conjugaron con los mismos términos en los decenios de 1950 y 1980 y es probable que signifiquen algo diferente en una década. El científico de la computación John McCarthy definió originalmente la inteligencia artificial en 1956 como “la ciencia y la ingeniería de creación de máquinas inteligentes”, que con frecuencia se encarna hoy en día como programas informáticos. El aprendizaje automático puede verse como la rama de la inteligencia artificial que abarca ...