Resumen
La inteligencia artificial (IA) en salud pública ha demostrado su capacidad para mejorar la precisión diagnóstica y la eficacia del tratamiento mediante la recopilación eficiente de información. Este enfoque permite la identificación temprana de enfermedades con un margen de error reducido, ofreciendo beneficios significativos. No obstante, la implementación de la IA en el ámbito de la salud plantea desafíos sustanciales, especialmente en términos de adaptación en la atención al paciente. La adopción de la IA en medicina implica modificaciones estructurales en la prestación de servicios de salud. La automatización de tratamientos y la asignación remota de recomendaciones médicas destacan como avances clave que respaldan y alivian la carga del personal médico. Esta investigación tiene como objetivo principal explorar cómo se puede implementar de manera efectiva la IA en el ámbito de la salud pública. Se analizarán tanto las oportunidades inherentes como los desafíos significativos asociados. Además, se prestará atención a los riesgos potenciales, como errores tecnológicos que podrían afectar el diagnóstico y la seguridad de la información del paciente. La metodología propuesta abarcará un análisis exhaustivo de investigaciones previas, estudios de casos relevantes y entrevistas con expertos en la materia. Este estudio aspira no solo a brindar una visión integral de las aplicaciones actuales y potenciales de la IA en salud pública, sino también a proporcionar directrices prácticas para su desarrollo e implementación efectivos. La investigación contribuirá al entendimiento de cómo superar los desafíos cruciales para garantizar el éxito de la adopción de la IA en la salud pública.
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