Sinopsis

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) a los entornos sanitarios está transformando la asistencia, la investigación y la gestión clínicas. La implantación de algoritmos para apoyo predictivo, pronóstico y diagnóstico se sustenta en un ecosistema tecnológico que integra el análisis de grandes volúmenes de datos, la computación en la nube, la conectividad de dispositivos (internet of things), la sensorización y la gestión de información en tiempo real. En el centro de esta transformación se sitúa el aprendizaje automático y, más recientemente, la IA generativa y los agentes de IA. Esta tercera edición revisa y actualiza los conocimientos en este campo de evolución vertiginosa, pero manteniendo el vocabulario claro y accesible y el enfoque práctico de ediciones anteriores. También aborda y contextualiza la IA generativa -capaz de producir y transformar texto, imágenes y otros contenidos- y los agentes de IA -que pueden planificar y ejecutar tareas en flujos de trabajo definidos-. Ambas herramientas amplían notablemente las posibilidades de interacción y automatización en el ámbito clínico. El objetivo es facilitar una comprensión sólida de los fundamentos y las aplicaciones actuales y futuras de la IA a los profesionales sanitarios y de otras áreas tecnológicas (ingeniería informática y biomédica) que deseen adquirir conocimientos para evaluar soluciones, participar en proyectos de implementación y utilizar herramientas de apoyo con rigor y seguridad, y a los estudiantes de Ciencias de la Salud interesados en unas competencias que serán imprescindibles en su práctica futura.

Revisada y actualizada para incorporar los avances más recientes y su aplicación en la práctica, la investigación y la gestión clínicas.
Incluye cinco capítulos nuevos sobre IA generativa, que abordan sus fundamentos, casos de uso, elaboración de instrucciones (prompts) y limitaciones (errores, sesgos y verificación), entre otros temas.
Explora la utilidad de los agentes de IA y los asistentes ("copilotos"), así como los requisitos de gobernanza, supervisión y seguridad para estas herramientas.
Incorpora un capítulo nuevo sobre monitorización cutánea no invasiva.
Refuerza aspectos esenciales de validación, calidad del dato, interpretabilidad, ciberseguridad, privacidad, normativa y ética.
Expone conceptos clave, tipos de algoritmos y principios de entrenamiento y evaluación, con ejemplos prácticos en distintas especialidades.
Incluye un glosario actualizado (inglés-español) con la terminología más utilizada.

Índice

1. Introducción. 2. Conceptos. 3. Algoritmos disponibles en la práctica sanitaria. 4. Tipos de algoritmos. 5. El algoritmo: ¿cómo se entrena? 6. Descripción individual de algunos algoritmos. 7. IA generativa (I). Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje: perspectiva histórica. 8. IA generativa (II). Qué es, cómo funciona y cómo se evalúa. 9. IA generativa (III). Alucinaciones. Fine-tuning. RAG. 10. IA generativa (IV). Agentes de IA y casos de uso en salud. 11. IA generativa (V). Modelos generativos multimodales. 12. Chatbots. 13. Clasificación de imágenes en salud. 14. Internet de las Cosas (Médicas). 15. Internet de las Cosas Médicas en la UCI. 16. Inteligencia artificial en dermatología. 17. Monitorización cutánea no invasiva: parches y tatuajes. 18. Inteligencia artificial en radiología: de los fundamentos conceptuales a la implantación comercial. 19. Protección de datos. 20. Ideas complementarias. 21. Claves del éxito de un programa de inteligencia artificial en salud. 22. Conclusión. Apéndice 1. Resumen práctico: 12 claves para evaluar críticamente un algoritmo de inteligencia artificial aplicado a la salud. Apéndice 2. Traducción de términos clave del inglés al español. Índice alfabético.