medicina

Imagen de una tableta y un estetoscopio en un escritorio de un médico.

¿Médico o algoritmo? Luces y sombras de la inteligencia artificial en la sanidad

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Valencia - Última actualización: 23 de diciembre de 2025, 15:21 (Europe/Madrid)

La automatización sanitaria, impulsada por la inteligencia artificial, presenta riesgos como diagnósticos erróneos y sesgos de datos. Aunque expertos destacan sus ventajas, como en el caso de Alex, que recibió un diagnóstico correcto mediante IA, la falta de filtros médicos plantea peligros. La regulación y ética en este ámbito son temas cruciales a discutir.

imagen de una consulta médica entre una paciente un una doctora

Entrevista al doctor Valter Merighi sobre diagnósticos y futuro clínico de la IA en medicina

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Valencia - Última actualización: 23 de diciembre de 2025, 14:16 (Europe/Madrid)

El neumólogo Valter Merighi discute el papel y los riesgos de la inteligencia artificial en la medicina. Tras una inicial desconfianza, reconoce su potencial en el análisis de datos médicos, aunque advierte sobre el peligro del «doctor Google». Merighi enfatiza la necesidad de supervisión profesional y formación continua en el uso de estas herramientas.

Imagen de una doctora trabajando con máquinas en un hospital.

Las ventajas reales de la IA en medicina

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Valencia - Última actualización: 23 de diciembre de 2025, 15:04 (Europe/Madrid)

Este artículo explora los beneficios de la inteligencia artificial en medicina, destacando su capacidad para mejorar diagnósticos y optimizar procesos hospitalarios. La IA apoya a los profesionales de la salud analizando imágenes médicas y gestionando datos, lo que permite una atención más centrada en el paciente y tratamiento personalizado, como el gemelo digital.

Imagen de un robot que mira a un humano a través de una red de datos

El reverso del algoritmo: riesgos, sesgos y falsas certezas de la IA médica

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Valencia - Última actualización: 23 de diciembre de 2025, 12:35 (Europe/Madrid)

La integración de la inteligencia artificial en la sanidad presenta riesgos de seguridad pública, diagnóstico erróneo y problemas de privacidad. Estudios revelan que los algoritmos pueden perder precisión al aplicarse en diferentes contextos, mientras que la protección de datos sigue siendo un reto. La responsabilidad legal de los errores algorítmicos es incierta, subrayando la necesidad del juicio clínico humano.