Reforma a la salud: Los pros y los contra

En los últimos años, los modelos de inteligencia artificial han demostrado un potencial increíble para transformar industrias, desde la salud hasta las finanzas. Sin embargo, también han expuesto un problema preocupante: el sesgo algorítmico.

Los modelos de aprendizaje automático se han convertido en herramientas esenciales para la toma de decisiones en sectores críticos como la salud, las políticas públicas y las finanzas. Sin embargo, su aplicación práctica enfrenta dos grandes desafíos: el sesgo de selección en los datos y la cuantificación adecuada de la incertidumbre.

Este blog es un resumen extendido del articulo Riascos, A. (2025).1 Desde el inicio de la llamada tercera ola de redes neuronales (Goodfellow et al., (2016)), en la primera década de este siglo, se ha generado una gran esperanza en las posibilidades de la inteligencia artificial para transformar todas las actividades humanas. Asimismo, se han levantado alertas sobre los riesgos que conlleva la introducción de esta nueva tecnología (Bengio et al., (2024)).

Los asentamientos informales son definidos como áreas residenciales cuyos habitantes no poseen tenencia legal de las tierras, los barrios carecen de servicios básicos e infraestructura urbana y no cumplen con requisitos de planificación, así como se pueden encontrar en zonas de peligro ambiental y geográfico (ONU, 2015).

En el contexto de los mercados financieros, la optimización de portafolios consiste en identificar la combinación óptima de activos para maximizar la relación retorno-riesgo. No obstante, esta toma de decisiones se realiza en un entorno de incertidumbre, ya que el comportamiento de los activos no es estacionario a lo largo del tiempo.

La secuenciación de RNA es una técnica que permite analizar la actividad de los genes en una muestra, como sangre, cerebro u otro tejido animal. Actualmente, es una de las herramientas más utilizadas en biología computacional y medicina, ya que facilita el estudio del impacto de las enfermedades en la expresión génica, lo que, a su vez, afecta la síntesis de proteínas y, en consecuencia, el funcionamiento celular.