Cirugía robótica: Apoyar a los cirujanos en la aplicación de técnicas de cirugía robótica, proporcionando un mejor control y optimizando el resultado del paciente mediante el análisis de los datos de cirugías realizadas como un esfuerzo de aprendizaje continuo.

Asistencia de enfermería: Proporciona la capacidad de detectar patrones a tiempo que potencialmente justifiquen una intervención médica.

Imágenes médicas: La radiología y la patología están siendo interrumpidas por el etiquetado preciso de las imágenes 2D y 3D y los escaneos por algoritmos altamente entrenados.

Diagnóstico y análisis predictivo: Las decisiones médicas que requieren un análisis complejo tienen una oportunidad significativa de alcanzar su máximo potencial.

Supervisión humana: Los expertos médicos deben de tener el control final sobre el diagnóstico.

Reproducibilidad: Es crucial que los sistemas puedan ser verificados en cualquier etapa evolutiva.

Privacidad de datos: Hay que poner cuidadosas medidas de seguridad que no permitan la desanonimización de la información personalizada.

Qué decirles a los pacientes cuando la inteligencia artificial es parte del equipo de cuidados de salud

La inteligencia artificial en el cuidado de la salud puede ayudar a manejar y analizar datos, tomar decisiones y llevar a cabo conversaciones. Es clave que los médicos sean capaces de adaptarse a los cambios en el diagnóstico, la terapéutica y las prácticas de mantenimiento de la seguridad y privacidad del paciente.

Se han desarrollado aplicaciones de la tecnología de reconocimiento fácil en entornos de atención médica para identificar y controlar a los pacientes, así como para diagnosticar afecciones genéticas, médicas y conductuales. Se cree que la privacidad y la protección de datos presentan desafíos en aplicaciones sanitarias.

Escuchar y aprender

Los educadores pueden adaptarse a los rápidos cambios en el campo éticamente complejo y la atención de la salud.