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#8:
Los radiologos son de los especialistas que mas estudian, y le dan muchas vueltas a los casos asi que no es cuestión de estudiar mas, simplemente este software es demasiado bueno, como en su dia cuando se hicieron IA que jugaban mejor al ajedrez o al Go que los mejores campeones. Precisamente las especialidades de diagnóstico médicas son las que más facil pueden ser reemplazadas por IA a corto-medio plazo (análisis clinicos, patología, radiolgía...), no en todas sus facetas xo si en algunas. ¿Significa esto que dejara de haber radiólogos? Por ahora no creo, esto será una herramienta más, por el momento precisará de revisión humana, no olvidemos que esta IA no sabe realmente lo que está haciendo ni viendo, puede cometer un gazapo de niño de cuatro años y el cirujano no se puede fisr de lo que le dice un programa que carece de razón. Si que es posible que disminuya el numero de radiólogos necesarios porque la velocidad de trabajo del robot imagino que será muy superior.
#64:
#3 #7 #8 A ver, voy a intentar explicar un poco estos resultados, que veo que hay un poco de lío. El problema del diagnóstico de imágenes es que los médicos, por general, no están totalmente de acuerdo en el diagnóstico. Por tanto, salvo que se haya podido realizar algún tipo de prueba a mayores, se toma como resultado correcto aquel que haya tenido más consenso entre todos los especialistas implicados.
La idea de estos métodos, en principio, no es el de ser un mejor método de detección que un humano, lo que trata es de 'homogeneizar' los resultados, esto es, que todos tengan un criterio parecido en la toma de decisiones. Parece fácil de decir, pero es bastante complicado en la práctica. Por poner un ejemplo, en un campo de imagen médica, habiendo 3 especialistas para validar el sistema, nos habíamos encontrado que dos de ellos coincidían en menos de un 40% de los casos.
La idea de estos métodos, en principio, no es el de ser un mejor método de detección que un humano, lo que trata es de 'homogeneizar' los resultados, esto es, que todos tengan un criterio parecido en la toma de decisiones. Parece fácil de decir, pero es bastante complicado en la práctica. Por poner un ejemplo, en un campo de imagen médica, habiendo 3 especialistas para validar el sistema, nos habíamos encontrado que dos de ellos coincidían en menos de un 40% de los casos.
#58:
#53 Una IA no trabaja con un algoritmo de "si pasa esto haz aquello". La IA consiste en una complicada red de cálculos matemáticos que mediante aprendizaje se adaptan para dar un resultado concreto ante una entrada de datos.
Básicamente, la alimentas con miles de datos sobre pacientes junto con los diagnósticos correctos (comprobados ya sea mediante cirugía o autopsias). La red neural se entrena para que con los datos recibidos responda con la respuesta que sabemos que es correcta.
Una vez hecho el entrenamiento se la alimenta con datos nuevos y el resultado tiene una alta probabilidad de ser correcto.
No hay ningún algoritmo específico en eso más allá de los ya conocidos que implementan las redes neurales. Si hay algo que "piratear", sería es el estado de las redes neurales después del aprendizaje.
Es lo que tiene la "magia" de las IAs. Hacen su trabajo pero nadie sabe bien cómo.
Básicamente, la alimentas con miles de datos sobre pacientes junto con los diagnósticos correctos (comprobados ya sea mediante cirugía o autopsias). La red neural se entrena para que con los datos recibidos responda con la respuesta que sabemos que es correcta.
Una vez hecho el entrenamiento se la alimenta con datos nuevos y el resultado tiene una alta probabilidad de ser correcto.
No hay ningún algoritmo específico en eso más allá de los ya conocidos que implementan las redes neurales. Si hay algo que "piratear", sería es el estado de las redes neurales después del aprendizaje.
Es lo que tiene la "magia" de las IAs. Hacen su trabajo pero nadie sabe bien cómo.
#5:
#2 hay niveles de percepción que un humano nunca alcanzará, en eso ya estamos y estaremos superados en muchos más campos. El resto de tu comentario para calzar tu opinión política.
Cuando el 90% de abogados, inversores, analistas, asesores, economistas, notarios, documentaristas etc sean sustituidos por IAs ya me dirás dónde metes toda esa gente. Ahi ya nadie ayudará a nadie, las máquinas ayudarán a alguien.
Explícame eso de una RBU con solidas bases capitalistas.
Y explícame por qué un profesional va a rendir menos dedicando tiempo a la política, te dejarías en manos de una élite de estadistas? Bienvenida la dictadura.
Cuando el 90% de abogados, inversores, analistas, asesores, economistas, notarios, documentaristas etc sean sustituidos por IAs ya me dirás dónde metes toda esa gente. Ahi ya nadie ayudará a nadie, las máquinas ayudarán a alguien.
Explícame eso de una RBU con solidas bases capitalistas.
Y explícame por qué un profesional va a rendir menos dedicando tiempo a la política, te dejarías en manos de una élite de estadistas? Bienvenida la dictadura.
#26:
#8 efectivamente, es una herramienta más. Y todo lo que ayude a evitar diagnósticos erróneos debería ser bienvenido, que no es plan de putear al paciente con tratamientos chungos como el dr House.... Lo que está claro es que en medicina diagnostica hay recorrido aún, ahí está el caso por ejemplo de los perros, que con entrenamiento adecuado (y a veces hasta sin él) son capaces de "oler" el cáncer y hasta de detectar ataques epilépticos o de otro tipo segundos antes de que se produzcan y nadie sabe aún cómo lo hacen...
#6:
Bueno, sí. Pero esa IA ha aprendido a partir de la experiencia humana acumulada durante años. El día que exista una técnica mejor para obtener los datos de entrada (y, por ello, cambie su estructura signicativamente) será necesario reentrenar el modelo de nuevo. Y sólo los seres humanos capaces de entender realmente lo que es un tumor, podrá proporcionar los datos de los que la IA se nutre durante el entrenamiento.
A ver si ahora vamos a detener la investigación científica porque las IAs no son capaces de adaptarse a los cambios.
A ver si ahora vamos a detener la investigación científica porque las IAs no son capaces de adaptarse a los cambios.
#1:
Vaya mierda de médicos tienen los chinos
Comentarios
Los radiologos son de los especialistas que mas estudian, y le dan muchas vueltas a los casos asi que no es cuestión de estudiar mas, simplemente este software es demasiado bueno, como en su dia cuando se hicieron IA que jugaban mejor al ajedrez o al Go que los mejores campeones. Precisamente las especialidades de diagnóstico médicas son las que más facil pueden ser reemplazadas por IA a corto-medio plazo (análisis clinicos, patología, radiolgía...), no en todas sus facetas xo si en algunas. ¿Significa esto que dejara de haber radiólogos? Por ahora no creo, esto será una herramienta más, por el momento precisará de revisión humana, no olvidemos que esta IA no sabe realmente lo que está haciendo ni viendo, puede cometer un gazapo de niño de cuatro años y el cirujano no se puede fisr de lo que le dice un programa que carece de razón. Si que es posible que disminuya el numero de radiólogos necesarios porque la velocidad de trabajo del robot imagino que será muy superior.
#8 la opinión más lógica de las vistas hasta ahora. Será una herramienta más, acelerará trabajo y mejorará resultados. No se trata de eliminar puestos de trabajo, se trata de mejorar resultados y que dediquen menos tiempo a esa tarea y más a otras, que las tendrán a miles.
#8 Y como este caso, lo mismo con todos los casos de éxito de los últimos años en cuestión de inteligencia artificial.
#8 efectivamente, es una herramienta más. Y todo lo que ayude a evitar diagnósticos erróneos debería ser bienvenido, que no es plan de putear al paciente con tratamientos chungos como el dr House.... Lo que está claro es que en medicina diagnostica hay recorrido aún, ahí está el caso por ejemplo de los perros, que con entrenamiento adecuado (y a veces hasta sin él) son capaces de "oler" el cáncer y hasta de detectar ataques epilépticos o de otro tipo segundos antes de que se produzcan y nadie sabe aún cómo lo hacen...
#26 "nadie sabe aún como lo hace"
Un gato que se tumbaba encima de los ancianos con fiebre y que fallecían en 1 o 2 días. El gato solo quería una cama calentita.
El perro huele o ve diferencias de pigmentación.
Que no sepamos replicarlo no quiere decir que no se tengan explicaciones muy probables. La ciencia nunca es 100% y siempre hay un hueco para una excepción o reprobación.
En la Fé, el que duda va a la hoguera.
#8 Me imagino que esto permitirá tener un primer diagnóstico instantáneo y según el resultado ya te pasan a la "cola rápida" para ver a un radiólogo y o la lenta (si no te fías de la máquina). Es una buena noticia, la verdad. Si te puedes hacer todas las pruebas posibles una vez al año sin que sea un peregrinar por médicos, pedir autorizaciones, volantes, citas y que se yo y tener resultados 95% fiables... bien que vale la pena. Mucho mejor que no tener resultados de ningún tipo porque a nadie le apetece hacerse pruebas si se encuentra bien.
#46 No había pensado en esa manera de emplear esta tecnología, me paerece muy buena idea en serio, sería una especie de triaje, así se evitaría que espere lo mismo por los resultados una persona que no tiene nada o una que tiene un tumor xej.
La noticia hace un poco aguas: esos % no se sabe a qué corresponden #15 (falso positivo, falso negativo) ni sabemos el % "base" de acierto en el diagnóstico, ni qué tipos de cáncer, hematomas, precocidad... yendo un poco más allá (y esto no es culpa de la noticia), falta el diseño del experimento (tipos de cáncer, población, aleatorización de la muestra...).
#24 todo análisis tiene una especifidad (la tasa de que una persona sana dé un resultado negativo/sano) y una sensibilidad (la tasa de que una persona enferma dé un resultado positivo/enfermo)
A nivel general, si es cierto, pues una alegría. A diferencia de los humanos, las máquinas son mucho mejores a la hora de procesar datos e imágenes. Pero no porque tengan una habilidad mejor, sino porque lo que hacen es intentar aproximar una función de n variables a un resultado. Es imposible que ajuste al 100% porque para ello necesitarías todos los casos (toda la población) pero puede ser suficientemente buena si la muestra está bien construida. #35 no, no razona. Aproxima una función.
#18 la realidad. Al final es darle al algoritmo los mismos datos que al médico y luego comparar si lo que ha predicho es lo que realmente pasó. No están prediciendo enfermos actuales.
#6 #13 #40 no necesariamente hay que entender. Lo que pasa es que puedes darle tantos datos (el número de pie del paciente, el color de la pupila, horas de TV...) que hay que discriminar cuales son relevantes - contribuyen de forma estadísticamente significativa a la mejora de la predicción - y cuales no. Al final es un problema de tiempo/espacio (tiempo necesario de computación y espacio ocupado por los datos).
Los especialistas tienen que investigar relaciones entre parámetros que no se hayan considerado que puedan contribuir al dianóstico. Eso la máquina no lo va a poder hacer.
#8 puede cometer un gazapo, al igual que un médico. Estás suponiendo que el médico es "mejor" que la máquina. A ver si la máquina va a tener que revisar el diagnóstico de los médicos porque tiene mejor tasa de acierto...
#48 Por supuesto, no he dicho lo contrario, por eso estos robots son bienvenidos, disminuirán mucho el error humano, pero imagino que siempre habra alguien que supervise el diagnóstico final al menos hasta que la IA sea capaz de razonar y entender realmente lo que ve. Yo no me dejaría hoy en día poner quimio o radioterapia segun un diagnóstico realizado únicamente por una maquina a dia de hoy, igual dentro de 50 o 100 años es lo normal.
#61 ¿Como va a supervisar un humano el diagnóstico de una máquina? Según la noticia - vamos a simplificar los tipos de error - la IA diagnosticó cancer correctamente donde los humanos lo descartaron erróneamente.
Esto querría decir que si la IA dice que hay cáncer (con un 87% de acierto) y el médico dice que no (con un 66% de acierto), ¿te fiarías del médico?
Y al revés, si la IA dice que no hay cáncer con un 87 y el médico dice que sí con un 66, ¿te fiarías del médico?
#66 No dudo que la IA lo haga mejor. Pero es la caja china, no sabe realmente lo que ve ni lo entiende. No dudo que en el futuro posiblemente lo entienda y el radiólogo será prescindible, pero hoy por hoy yo desde luego no me podría en manos de un diagnóstico hecho por IA al igual que no iría en un coche autónomo todavía.
#3 #7 #8 A ver, voy a intentar explicar un poco estos resultados, que veo que hay un poco de lío. El problema del diagnóstico de imágenes es que los médicos, por general, no están totalmente de acuerdo en el diagnóstico. Por tanto, salvo que se haya podido realizar algún tipo de prueba a mayores, se toma como resultado correcto aquel que haya tenido más consenso entre todos los especialistas implicados.
La idea de estos métodos, en principio, no es el de ser un mejor método de detección que un humano, lo que trata es de 'homogeneizar' los resultados, esto es, que todos tengan un criterio parecido en la toma de decisiones. Parece fácil de decir, pero es bastante complicado en la práctica. Por poner un ejemplo, en un campo de imagen médica, habiendo 3 especialistas para validar el sistema, nos habíamos encontrado que dos de ellos coincidían en menos de un 40% de los casos.
Vaya mierda de médicos tienen los chinos
#1 O vaya maravilla de algoritmo, dentro de poco nos pelearemos por él, y se pirateará en torrents.
#7 Parece que no es un algoritmo. Es una IA.
#51 wot?
#53 Una IA no trabaja con un algoritmo de "si pasa esto haz aquello". La IA consiste en una complicada red de cálculos matemáticos que mediante aprendizaje se adaptan para dar un resultado concreto ante una entrada de datos.
Básicamente, la alimentas con miles de datos sobre pacientes junto con los diagnósticos correctos (comprobados ya sea mediante cirugía o autopsias). La red neural se entrena para que con los datos recibidos responda con la respuesta que sabemos que es correcta.
Una vez hecho el entrenamiento se la alimenta con datos nuevos y el resultado tiene una alta probabilidad de ser correcto.
No hay ningún algoritmo específico en eso más allá de los ya conocidos que implementan las redes neurales. Si hay algo que "piratear", sería es el estado de las redes neurales después del aprendizaje.
Es lo que tiene la "magia" de las IAs. Hacen su trabajo pero nadie sabe bien cómo.
#58 Aunque una red neuronal no deja de ser una concatenación de operaciones simples, sigue siendo un algoritmo. Hasta podríamos discutir el tema de que nadie sabe cómo funcionan internamente. Hay trabajos bastante interesantes sobre ese tema (las primeras versiones de saliency, por ejemplo).
#60 En Westworld están de acuerdo.
#70 Me he atascado en la primera temporada, jeje. ¿Es recomendable?
#71 Yo he visto la segunda por el cariño que le tengo al personaje de la madame. La primera temporada fue mejor.
#60 #58 En lo de que no se sabe cómo funcionan... Yo creo que la pregunta correcta es por qué funcionan los algoritmos de aprendizaje. Los cálculos que se llevan a cabo al usar la red son bastante simples. Los cuestión es cómo hacen los algoritmos de aprendizaje para separar la paja del grano, generalizando y sin caer en el sobre-aprendizaje, sólo a partir de datos de entrenamiento.
#85 Bueno, en sobre-aprendizaje caen, por eso que hay que utilizar 'regularizadores' (penalizar valores altos, dropout, etc). La separación se hace por la definición de la función de coste, donde le dices que de un coste alto cuando se equivoca, y cercano a 0 cuando acierta. Mediante la minimización de esa función de coste se obtiene el entrenamiento.
Si no eres experto en el tema y te gustaría aprender, te recomiendo el curso de Machine Learning de Coursera, de Andrew Ng. Es gratuito, salvo que quieras un diploma acreditativo, y muy didáctico. Es un gran profesor.
#97 Gracias por la respuesta. Sí, he hecho ese curso y otros sobre deep learning, pero aún sigo fascinado por los algoritmos montados sobre el back-propagation para optimizar el aprendizaje.
#99 No deja de ser un cálculo del gradiente, paso a paso. Lo curioso es que realmente converja, dado que la función de coste de una red neuronal no es convexa. Si fuera así, sólo bastaría con seguir la pendiente de la función de coste hacia abajo, y tendríamos la solución más óptima. En las redes neuronales esto no ocurre (dicen que es 'pseudo-convexa'), y sin embargo, utilizando la misma técnica, se obtienen muy buenos resultados.
#58 Y todo esto que explicas bastante bien, tambien es un algoritmo a fin de cuentas, aunque nadie haya programado los pesos de las conexiones a mano.
#58 Entones es un algoritmo y una base de datos con resultados anteriores
#58 Aunque sea mas complejo o se ajuste internamente las redes neuronales siguen siendo algoritmos.
- De aprendizaje
- De Entrada-Salida
Los algoritmos genéticos también lo son, la logica difusa etc.
A veces se piratean los datos (ajustes) y no el procedimiento (ejemplo: 09 F9 11 02 9D 74 E3 5B D8 41 56 C5 63 56 88 C0)
La magia del mp3 es que el 99% de los que lo escuchan no saben que es una Transformada discreta de Fourier.
#7 Suena a cuento chino.
#1 Pero que dices, si dicen que es maravillosa y milenaria.
Bueno, sí. Pero esa IA ha aprendido a partir de la experiencia humana acumulada durante años. El día que exista una técnica mejor para obtener los datos de entrada (y, por ello, cambie su estructura signicativamente) será necesario reentrenar el modelo de nuevo. Y sólo los seres humanos capaces de entender realmente lo que es un tumor, podrá proporcionar los datos de los que la IA se nutre durante el entrenamiento.
A ver si ahora vamos a detener la investigación científica porque las IAs no son capaces de adaptarse a los cambios.
#6 Totalmente cierto. Pero solo necesitamos entre 500 y 1000 seres humanos superespecialistas en "entender realmente" lo que es un tumor. El resto de los miles de oncólogos en el mundo tendrán que competir contra esa AI, y parece que pierden.
#13 el resto podrán especializarse en otros menesteres y el medico de cabeza usando esa AI será la encargada de diagnosticar esos tumores. con lo que todo el mundo gana. medicos especializandose en diferentes campos, personas diagnosticadas rapidamente.
#6 ¿Descartamos un modelo en el que las muestras se obtengan de IAs?
#6 Bueno, sí. Pero esa IA ha aprendido a partir de la experiencia humana acumulada durante años.
No estoy seguro pero diría que la IA ha aprendido no de experiencia humana sino de diagnósticos confirmados (mediante cirugía o autopsias).
No es lo mismo: Alpha Go, aprendió viendo jugadas humanas. Alpha Zero aprendió por sí sola jugando contra sí misma. ¿Diferencia? Alpha Zero aprendió muchísimo más rápido y aplastó a Alpha Go (y a cualquier humano). En ajededrez, Alpha Zero realiza jugadas nunca vistas que los humanos no entienden pero le permiten ganar las partidas.
#54 No es equivalente. El Go, por muy complicado que sea, no deja de tener una serie de jugadas permitidas. Se puede entrenar una red peleando consigo misma para mejorar, pero no en un dominio de campo abierto como la detección de tumores. Cómo creas datos que sean reales para ayudar a entrenar la red? No es un campo tan sencillo como el Go.
Ahora bien, hablo de la actualidad. Tampoco voy a decir que nunca se va a conseguir.
#62 Es cierto, pero para jugar al GO o al ajedrez, la máquina utiliza el mismo método que usa para analizar una foto y determinar si se trata de un gato, una flor, o un tumor.
Cómo creas datos que sean reales para ayudar a entrenar la red?
No los creas. Simplemente buscas casos de gente real con diagnósticos confirmados. La clave está en el "confirmados". No es que le enseñes a la máquina a especular sobre radiografías como lo hace una persona. A la máquina no le dieron interpretaciones humanas de las que aprender sino resultados confirmados (de autopsias por ejemplo).
De esa forma la máquina no tiene la oportunidad de copiar errores humanos como ocurre cuando le enseñas a jugar un juego observando jugadas humanas.
#63 El problema es que, para entrenar un sistema por sí mismo (máquinas entrenando entre ellas), necesitas que se cumpla uno de estos dos criterios: que tenga un conjunto de reglas cerrado (Como el ajedrez o el Go), o que seas capaz que generar datos de entrada que sean muy parecidos a los datos reales (son las llamadas Generative Adversarial Networks, el hot topic en Visión Artificial ahora mismo.
Si sólo te dan resultados confirmados, es imposible mejorar a la percepción humana, básicamente porque está aprendiendo lo mismo que saben los especialistas. Lo que puedes mejorar es su consenso: que sus resultados sean lo más cercano al consenso de los diferentes especialistas. Ahí es cuando se dice que el sistema 'mejora' al humano.
#68 A ver, cuando digo resultados confirmados, no me refiero a resultados que dieron especialistas humanos. Me refiero a datos de verdad reales y confirmados fuera de toda duda.
O sea, no quiero decir que se el enseña a la IA una radiografía y se le dice lo que interpretó un radiólogo. Se le enseña la radiografía y se le dice lo que al final resultó al analizar un cadáver o después de una cirugía.
La máquina aprende de información real y completamente confirmada. No de interpretaciones de un especialista.
#72 No estoy tan seguro. Yo he trabajado en el campo y nunca he tenido tanta suerte. Es muy, pero que muy difícil, obtener datos médicos de pacientes. Y esa metodología tiene un problema, que es el confirmar la evaluación en la imagen (radiografía en este caso). Que una persona tenga cáncer no implica que éste sea visible en la imagen. Usar información extra a veces es contraproducente.
Pero bueno, como decía al principio, es un campo muy complicado, y sin ver exactamente su modelo, sólo podemos conjeturar lo que han hecho.
#74 Es muy, pero que muy difícil, obtener datos médicos de pacientes
Bueno, imagino que siendo China (donde la privacidad es algo secundario) y siendo un proyecto así de importante, tendrán a su disposición la información necesaria.
Que una persona tenga cáncer no implica que éste sea visible en la imagen.
Será por eso que tuvo un 87% de aciertos en lugar de un 99%...
#76 aunque tenga cáncer, si no aparece en una imagen y lo marcas como cáncer, es un error. De lo contrario, sería jugar con las cartas marcadas.
El error yo lo achacaría a la dificultad, y a lo que comentaba que me imagino que han utilizado el consenso de los médicos para su entrenamiento.
#20 gilipollas es un adjetivo y no por eso es menos insultante.
Patán acomplejado son dos adjetivos y siguen siendo insultos.
"Un robot chino vence a 15 médicos "
Pues nada, se le corta el cable de la corriente y problema solucionado
Este "robot" es una maravilla, aunque seguramente ese 13% que fue diagnosticado de cáncer sin tenerlo, seguro que no opina lo mismo.
#15 Lo del 13%... Bueno a mi abuelo le diagnosticaron sida tras unos análisis... Obviamente no lo tenía 😅 , menudo subidón buen rollo nos dió cuando cambiaron el diagnóstico 😅 , aún siendo el médico todos pensaron se lo había pegado alguna prostituta,
, menuda tela 
los diagnósticos errados .
#24 VIH.
#15 Nadie ha diagnosticado a nadie "de verdad", es una prueba con limite de tiempo, obviamente ese 13% dudoso (y seguramente una gran proporcion mas) necesitaria pruebas extras antes de dar el diagnostico final
Todos hemos visto la rápida evolución de la tecnología en los últimos años, en cierta manera comprensible cups mas rápidas internet mas veloz, móviles que hacen mas cosas, pero esta tecnología que razona como nosotros o mejor en nuestros puestos de trabajo y que aprende de sus errores y con una extructura exponencial como la instalación de un software, reconozcámoslo no tenemos ni idea hacia donde nos va a llevar en unos años.
#35 Tampoco teniamos ni idea de a donde nos iba a llevar la máquina de vapor, o la informática con tarjeta perforada, o el motor de combustión, o la teoria de la relatividad, o la fisión nuclear. El tema no es que vengan cambios, eso no es bueno o malo per se, lo bueno o malo es que hacemos con ello.
#35 Después de lo leído me queda claro que no tenemos ni idea de hace donde nos encamina esta tecnología y aun cuando estemos ya en el camino que ya lo estamos, ni idea de lo que estamos pisando.
Nos comen los robots chinos, nos comen!
Haceros camareros o cosas que sean realmente complicadas de resolver mediante algoritmos matemáticos, los trabajos de médico, ingeniero y demás que exijan únicamente aplicar de forma estructurada un montón de conocimientos previos para resolver problemas están acabados.
#59 ¿Cuando dices camareros como cosas complicadas de resolver, te refieres al que tuve el sábado tardándome un montón en traerme la comanda?
#59 Ser camarero es dificil mediante un algoritmo?
http://www.lasexta.com/tecnologia-tecnoxplora/gadgets/robot-camarero-sevillano-barra-incorporada-que-sirve-copas_2015120157fd2bb40cf2a2e945bb17ff.html
Lo que hay que hacer no es elegir carreras que no sean sustituibles por robots, lo que hay que hacer es dejar de pensar en que hay que trabajar para merecer comer. Si dentro de X un robot será mejor médico, ingeniero, camarero y mozo de almacen, pues genial, joder, de puta madre! tendremos en nuestras manos, por primera vez en la historia, la capacidad de librarnos de la condena de tener que trabajar para sobrevivir.
Pero sin El diagnóstico lo hace una máquina, que pasará con las pizzaras donde se van apuntando los síntomas?que sucederá con los casos resueltos en loa últimos cinco min gracias a una revelación divina? Quien gritar a a los médicos sera maleducado con los pacientes.?
#16 Cambiarán los capítulos de House por una barra de "procesando" que se vaya lenando y un icono de reloj de arena
Me acuerdo hace unas semanas cuando estaba discutiendo con un amigo las profesiones que harían desaparecer los robots... obviamente éste es uno de los campos donde sería más difícil pero él me ponía ejemplos mil veces más sencillos que este y no se creía que se podrían sustituir
#82 Pues macho, es tan facil como tirar de google. Camareros, conductores, recepcionistas, vendedores, etc, todos esos ya son factibles de sustituir por robots, cadenas de montaje, mozos de almacen, fabricación, etc ya están más que implantados, y médicos, abogados, ingenieros, etc, al menos como asistentes, queda mas bien poco. Pero vamos, que de los primeros es que es tan facil como enseñarle links de google
Ya pero el trato humano y tal...
Cuando haya máquinas en lugar de personas haciendo diagnósticos y operando, me fiaré de ir a un hospital.
#36 Tenemos que seguir haciendo máquinas, porque lo que nunca van a hacer las máquinas es al vecino.
Ya solo falta inventar otro que lo cure.
#44 De diagnosticar a curar hay un trecho muy largo.
#44 el diagnóstico precoz es la mejor herramienta que hay para el tratamiento.
Si a mi cuñado lo hunieran diagnosticado en fase 1 y no en 4 aún seguiría vivo.
#67 Para estas cosas cualquier pequeño avance es bienvenido.
Se acabaron las listas de espera!
En el gremio de la justicia también harían mucha falta IAs así de preparadas.... Pero mucha falta eh.
En hora buena por el avance tu.
La humanidad es ya algo obsoleto, pero era de esperar dado el horror de su periplo. Máquinas y élites son sus herederos.
#42 Por suerte una IA puede ser genial jugando al ajedrez o diagnosticando enfermedades, pero no tiene delirios de grandeza. La máquina no quiere ni necesita dominar el mundo ni exterminar a la humanidad.
#57 No, pero el dueño de la maquina si
#90 Ah, claro. Pero eso ya es un asunto diferente.
Pa que si en China si no eres del partido político de turno te dejan morir... Te dejan la órganos
, bueno sí para alargar la vida de los amigos del líder... Muy al estilo español, no me extraña el PP les haya vendido el país a precio de coste, por cierto, que malos malísimos los médicos 👎
#22 buenos dias, caballero, se ha tomado usted la pastilla esta mañana?
#33 Na, yo no necesito Viagra ni nada para follar, cabeza y polla las conservo bien
#86 No, si eso está claro, sin pastilla ni nada a mi me has follado la mente! qué coño quieres decir en #22? No se entiende ni que pretendes, ni a que viene ni nada!
#87 Jajaja, el diccionario, que escribo en ptros idiomas
,lo he leido y no dice nada nada lógico, un mono del zoológico lo hubiera hecho mejor 🎵
#22 si no eres del partido político de turno
No hay partido político de turno. Hay un solo partido político.
#55 Puedes votar a quien quieras mientras quieras votar al partido comunista
#88 Si, aunque comunista es una palabra un poco vacía... tanto como socialista por aquí...
Campanazos de alerta a que debemos estar mejor preparados como humanos, es decir, estudiar más y menos dedicarse a temas inútiles como la obsesión por la política si no eres político.
Dejar de fantasear con la renta básica universal, hay que pensar cómo capitalista, no como socialista. Nadie quiere por lo general ayudar gratis a nadie. Así que la RBU debe venderse con sólidas bases capitalistas.
Y felicidades a los que inventaron esa IA. Que quede claro que el progreso científico y tecnológico no se va a detener por salvarle el trabajo anticuado de algunos.
#2 dudo que esos 15 prestigiosos médicos chinos estuviesen obsesionados con la política. Es decir, que esa IA gana a personas ultraespecializadas. No es descabellado pensar que haya IAs que venzan en diagnóstico a cualquier tipo de especialista humano por muy preparado que esté.
#3 #4 #5 #9 #10 #11 Don't feed the troll.
#12 gracias. Hay tantos que alguno se escapa al ignore.
#3 el problema no es que no estén preparados, que lo están, el problema es que están desbordados de trabajo por los escasos recursos que se dedican a la sanidad en general y al diagnóstico en particular.
Un equipo médico para hacer un diagnostico de calidad necesita tiempo y recursos,
a corto plazo lo ideal sería un sistema supervisado donde la IA desbrozara los casos mas simples y el médico tomara en base estas estimaciones preliminares la decisión final.
#3 Primero fue el diagnostico... después tratamientos y por último la implantación de un ánodo y un cátodo y a la central de producción de energía para alimentar la maquina
#2 Muy buena, metes un calzador sobre política, como quien no quiere la cosa, en una noticia sobre Medicina e IA. Tú a hablar de tu libro. ¿Cuánto dices que cobran los que donan sangre, plaquetas, médula, órganos...? ¿Y los que colaboran con ONGs? ¿Los que dejan propina en el bar?
#2 hay niveles de percepción que un humano nunca alcanzará, en eso ya estamos y estaremos superados en muchos más campos. El resto de tu comentario para calzar tu opinión política.
Cuando el 90% de abogados, inversores, analistas, asesores, economistas, notarios, documentaristas etc sean sustituidos por IAs ya me dirás dónde metes toda esa gente. Ahi ya nadie ayudará a nadie, las máquinas ayudarán a alguien.
Explícame eso de una RBU con solidas bases capitalistas.
Y explícame por qué un profesional va a rendir menos dedicando tiempo a la política, te dejarías en manos de una élite de estadistas? Bienvenida la dictadura.
#2 La política es necesaria para resolver los problemas de vivir en sociedad, lo que es humano. Y para parecerte inútil bien que has aprovechado para dejar tu postura aquí.
#2 tantas tonterías en tan pocas frases...
El ser humano es el único racional como para hacer algo sin esperar nada de nadie. Cuando un amigo te pide ayuda...¿luego le pasas la factura?
¡Pero que gran amigo eres!
#10 “Una cosa es ser solidario, y otra es serlo a cambio de nada"
#2 menudo paleto que estás hecho. El típico patán acomplejado que quiere convertir a los demás en robots para que dejen de perder el tiempo en disfrutar y hacer lo que les salga de las narices, eso sí muy liberal capitalista todo
.
"Nadie quiere por lo general ayudar gratis a nadie. "
Cree el ladrón...
Sí tú crees que no eres diferente de un perro salvaje, no es problema de los demás, hay seres más sociales.
PD: espero que tú seas político, campeón. Ridículo un rato, eso desde luego.
#11 Los insultos, en general, definen más al que los emite que al que los recibe. Independientemente de que lo merezca o no aquel a quien te diriges.
#14 insultos? Son meros adjetivos.
#2 quién ha corregido los errores a la máquina?
#18 El artículo no lo dice pero lo lógico es que tuvieran los resultados de antemano mediante autopsia... el test sería revisando imágenes anteriores a la muerte de los pacientes.
#45 es decir: personas
#65 Sí, claro. La IA por ahora no hace descubrimientos propios, pero es capaz de mejorar los resultados de humanos si se le dan suficientes muestras para aprender.
#2 OK
#2 "Campanazos de alerta a que debemos estar mejor preparados como humanos, es decir, estudiar más y menos dedicarse a temas inútiles como la obsesión por la política si no eres político."
Dijo el trol metiendo la política en una noticia de medicina e inteligencia artificial...
#2 Premio a la idiotez del mes. Pasa a recogerlo por la sede del PP.
#2 O dejar de meter panfletos capitalistas radicales.
#2 trooooooll
#2 No sé, cuando haya robots que hagan mejor que tú lo que quiera que sea que hagas, además de ser un troll de mierda, a ver qué piensas.
#2 debemos estar mejor preparados como humanos, es decir, estudiar más y menos dedicarse a temas inútiles como la obsesión por la política si no eres político
No es culpa de ellos. La inteligencia artificial ha ido superando al ser humano en cada campo donde ha podido aplicarse. No es raro que en diagnóstico por imágenes también nos supere. Nuestra inteligencia es muy general y no puede competir con una especializada.
#2 Yo estoy en contra también respecto a muchos aspectos de la RBU, pero por razones distintas a las tuyas. Lo que planteas tú es reducir aún más los aspectos igualitarios de la economía por los términos competitivos, claro, porque precisamente, nos ha ido muy bien potenciando la competencia entre las personas: en la escuela por la obsesión por las notas, en los deportes, en la ostentación de la riqueza, en el trabajo, en la belleza... Sí, seguro que todo eso no tiene nada que ver con las actitudes tóxicas del acoso escolar, del laboral, del parasitismo aristócrata y de las desigualdades económicas y sociales entre ricos y pobres. Dices de dejar de pensar como socialista y empezar a pensar como capitalista... pues que quieres que te diga ni lo uno ni lo otro. Ya lo que nos faltaba, darle más peso a actitudes capitalistas que no hacen más que acumular y acumular dinero a costa del esfuerzo del resto.
#2 Por otro lado, ese maravilloso progreso científico y técnológico que celebras, efectivamente no se va a parar porque unas cuantas personas no deseen perder su trabajo. Pero como parece que eso no te va a afectar una mierda a ti ni a nadie que te importe, pues como vas a comprender que a las personas que despidan porque las sustituya una máquina no vuelvan a encontrar empleo jamás porque necesitan años de preparación y especialización que no tienen. Relegando a las capas más pobres de la población a vender su fuerza de trabajo de la forma más barata posible para que siga siendo más rentable contratar a trabajadores esclavos por encima de una eficiente máquina. Fomentando la autoexplotación de las personas, la autoesclavitud.
#2 Ah y que tú no tengas ni un ápice de empatía ni altruismo no significa que el resto no tenga preocupación por intentar evitar que la gente no se muera de hambre por las calles ni que las echen de sus casas.
Y si tú no tienes ningún interés por la política, ese es tu problema y yo lo agradezco, porque ya hay demasiada gente como tú que piensa así en las altas esferas de poder. Como consideras que para "obsesionarse" por la política hay que ser político, no dudaré en considerarte un neoclasista casposo, que considera que lo más revolucionario y progresista es que las clases trabajadoras se autoexploten y las exploten más todavía, y que la peña corriente no puede opinar sobre nada. Te voto negativo pero me guardo este comentario en favoritos. Enhorabuena, así me recordarás porque me dedico a "obsesionarme" con la política.
#2 Seguramente la robótica también entren en política y en derechos de autor con la IA. Hay dos formas: Cobrar por el esfuerzo (sistema capitalista) o ayudar con el esfuerzo (sistema beneficiario para todos. Incluso para los capitalistas).
Como elijamos el cobrar por el esfuerzo (sistema capitalista), los robots se llevarán todo el dinero. Pues nada se antepondrán al desarrollo y a la tecnología como bien dices. Un gran problema.