IA de Google con muchísima precisión para analizar retinopatías derivadas de la diabetes, no mejora la situación cuando se implementa en el mundo real, incluso puede ser contraproducente:
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376718Este es uno de los problemas a los que se deben (deberían) enfrentar muchos algoritmos y como no se tome en serio, va a haber que lamentar muchas cosas. La FDA sólo exige que se haya validado centrándose en la precisión in silico, pero no que haya demostrado efectividad en clínica, mejora del pronóstico, reducción de costes o tiempo (y la UE es todavía menos estricta).
Si se llamara versiones beta a mucho de lo que se está implementando ya en hospitales, quizá perderíamos en hype, pero ganaríamos en veracidad.
Otro ejemplo
https://www.wired.com/2015/10/can-learn ... lu-trends/La IA ha llegado para quedarse, y aportará muchas virtudes, pero no nos dejemos llevar por la burbuja y tratémoslo como cualquier otro medio de diagnóstico, sin saltarnos pasos.