Predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM

Abstract

El presente estudio trata sobre una revisión documental relacionada con la predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM, el cual tiene como objetivo principal “conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico con Watson de IMB “se ha utilizado un diseño no experimental de corte cualitativo donde las técnicas de recolección de datos han sido la revisión documental y el análisis de datos provenientes de estudios realizados por expertos que validan el uso de este tipo de tecnología, de acuerdo a los documentos consultados y en función de la opinión de los expertos se puede referir que la hipótesis planteada “el conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IMB contribuye a su implementación en el diagnóstico de enfermedades de orden oncológico” se cumple y como parte de algunas de las conclusiones las cuales refiere que el uso de este tipo de tecnología aporta a la prontitud en la generación de diagnósticos más certeros y con un nivel de predictibilidad media – alta, al igual que es una oportunidad para el trabajo colaborativo entre profesionales de la salud y representa la necesidad imperante de actualizar sus conocimientos para proporcionar datos de calidad que faciliten una mayor predictibilidad del diagnóstico.

One Health y las nuevas herramientas para promover la salud desde una perspectiva holística y medioambiental

“…Junto con el uso del big data, el uso de la IA se está generalizando cada vez más. El proyecto Watson Health de IBM, por ejemplo, combina la capacidad informática (un archivo de millones de artículos científicos y datos clínicos) con IA que, a través de una vinculación de síntomas e información del paciente, puede brindar al médico del paciente consejos de diagnóstico precisos (Ventura et al, 2021).…”