La inferencia: el siguiente paso en inteligencia artificial
En la última década, el entrenamiento de modelos ha sido el motor que ha impulsado el avance de la inteligencia artificial (IA). Millones de parámetros, potentes clústeres de cómputo y enormes volúmenes de datos han marcado toda una era. Sin embargo, hoy la atención de la innovación y la adopción tecnológica comienza a desplazarse hacia otra...
Dragon Copilot, IA para la salud
La utilización de asistentes con inteligencia artificial (copilotos) es cada vez más frecuente en todos los ámbitos, incluido el cuidado de la salud. Y si bien los de uso general pueden funcionar razonablemente bien, la atención sanitaria requiere de soluciones especializadas. Una de ellas de Dragon Copilot. Se diseñó específicamente para el sector médico y se...
Dispositivos de la IoMT: 5G, borde y ciberseguridad
La Internet de las Cosas Médicas (Internet of Medical Things, IoMT), las redes 5G y la computación en el borde tendrán un impacto cada vez mayor en la atención de la salud. Por supuesto, conforme más y más clínicas y hospitales adoptan el borde e integran dispositivos de la IoMT y conectividad 5G a sus infraestructuras,...
Inteligencia artificial para el cuidado de la salud
La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías incipientes que podrían tener mayor impacto este año en el cuidado de la salud. Si bien existe el temor de que las máquinas remplacen a los humanos, en realidad la tecnología ayudará a compensar el déficit mundial de profesionales especializados (enfermeras, médicos y parteras),...
IA privada: conveniente para el sector salud
Mantener a seguridad y privacidad de los datos es un objetivo prioritario ante el acelerado ascenso de la inteligencia artificial (IA). Una manera de alcanzarlo es mediante el uso de la IA privada. Esto es, los usuarios construyen sus propios modelos de IA, los alojan en una infraestructura privada y utilizan sólo datos propios para entrenarlos....
Los modelos de lenguaje grande potencian la IA
Los modelos de lenguaje grande (Large Language Models, LLM) permiten entrenar de manera más eficiente a los algoritmos de inteligencia artificial. Esto beneficia a empresas y organizaciones de todos los campos, incluido el sanitario. Un modelo de lenguaje es un algoritmo capaz de determinar qué tan probable es que una secuencia de palabras...
Nube con IA en 2025
A medida que nos adentramos a 2025, la nube sigue evolucionando. En los años más recientes, ha empezado a integrar soluciones que tienen inteligencia artificial (IA). Eso revolucionar las prácticas empresariales y las experiencias cotidianas en los diversos sectores, como la atención sanitaria. El panorama de la nube con IA va a experimentar cambios significativos, con...
Inteligencia artificial para diagnosticar el cáncer de mama
La inteligencia artificial (IA) puede ser una efectiva herramienta al diagnosticar el cáncer de mama. La muestra: una IA desarrollada por Google Health consiguió mayor precisión que los radiólogos al examinar mastografías (también llamadas mamografías), según se reportó el pasado 1° de enero en la revista Nature. El estudio fue hecho en colaboración...
Datos de calidad para la IA
Las organizaciones de atención a la salud buscan aprovechar de manera eficaz las herramientas analíticas que ofrece la inteligencia artificial (IA). Esta tendencia se fortaleció con la llegada de la IA generativa (GenAI). Para ello, se requieren datos claros y organizados. Es decir, las organizaciones deben asegurarse de alimentar datos de calidad a la IA. De...
Infraestructura de TI para la IA
Se suponía que la tecnología lo simplificaría todo: decisiones más rápidas, sistemas más inteligentes, operaciones más eficientes. Pero para muchos líderes la realidad es muy distinta: aumento de costos, creciente riesgo cibernético, complejidad y una multinube progresivamente más difícil de gestionar. La inteligencia artificial ahora promete ayudar a resolver esto, pero en realidad queda mucho trabajo...
