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Uso del aprendizaje automático en psiquiatría: la necesidad de establecer un marco que fomente la confiabilidad

  • Autor/autores: Chelsea Chandler, Peter W Foltz y Brita Elvevåg



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Artículo | 03/03/2020

La inteligencia artificial en psiquiatría es un enfoque multidisciplinario que es muy técnico y complejo, pero parece producir resultados que resuenan. Estos estudios son difíciles de revisar, ya que los métodos a menudo son opacos y es difícil encontrar la combinación adecuada de revisores. Este problema solo se volverá más complejo en aus...

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La inteligencia artificial en psiquiatría es un enfoque multidisciplinario que es muy técnico y complejo, pero parece producir resultados que resuenan.


Estos estudios son difíciles de revisar, ya que los métodos a menudo son opacos y es difícil encontrar la combinación adecuada de revisores. Este problema solo se volverá más complejo en ausencia de un marco riguroso para evaluar tales estudios y así fomentar la confiabilidad.


Por lo tanto, nuestro trabajo discute la urgencia del campo para desarrollar un marco con el cual evaluar la metodología compleja de manera que el proceso se realice de manera honesta, justa, científica y precisa. Sin embargo, la evaluación es un proceso complicado, por lo que nos centramos en tres cuestiones, a saber, la explicabilidad, la transparencia y la generalización, que son fundamentales para establecer la viabilidad del uso de la inteligencia artificial en psiquiatría.


Discutimos cómo la definición de estos tres temas ayuda a construir un marco para garantizar la confiabilidad, pero mostramos cuán difícil puede ser la definición, ya que los términos tienen diferentes significados en medicina, informática y derecho. Llegamos a la conclusión de que es importante comenzar la discusión de tal manera que pueda haber un llamado a una política sobre esto y que la comunidad tenga especial cuidado al revisar las aplicaciones clínicas de dichos modelos.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://academic.oup.com/


 

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