La integración de la inteligencia artificial (IA) en la salud promete transformar el sector, pero su éxito depende de una implementación que aporte valor tangible a los usuarios. Es crucial entender las necesidades de pacientes y profesionales, y evaluar continuamente el impacto de la IA en eficiencia y equidad, cerrando las brechas de desigualdad y demostrando viabilidad económica.
OpenAI presentó GPT4-o en 2024, un modelo de lenguaje capaz de interactuar con texto, imagen y audio, facilitando la comunicación en diferentes idiomas. Aunque esta tecnología plantea preguntas sobre la necesidad de aprender lenguas, existen dos perspectivas: una catastrofista, que ve la IA como una amenaza para la enseñanza de idiomas, y otra integradora, que la ve como una herramienta que enriquecerá el aprendizaje de lenguas.
Herramientas como HireVue, Braintrust AIR, y Pymetrics, entre otras, están siendo implementadas por corporaciones líderes para optimizar la búsqueda y evaluación de candidatos mediante el análisis de video, juegos neurocientíficos y algoritmos avanzados.
La consciencia implica la disponibilidad global de la información y la capacidad de autovigilancia (metacognición). Estos rasgos permiten un comportamiento flexible y controlado, observable en animales y bebés. Aunque se teoriza que las máquinas podrían simular estos rasgos, carecen de la interacción entre cerebro y organismo que genera experiencias subjetivas en seres vivos.
Investigaciones recientes indican que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de incrementar considerablemente la eficiencia en la interpretación de imágenes médicas, lo que podría transformar los servicios de radiología en un futuro cercano. Además de optimizar significativamente los diagnósticos y reducir los tiempos de espera para los pacientes, la IA puede asistir a los radiólogos en la identificación de patrones complejos o sutiles en las imágenes, lo cual mejora la detección temprana de enfermedades.