Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para la atención sanitaria

El aprendizaje automático (AM) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas informáticos aprender y mejorar su rendimiento en tareas sin programación explícita. En esencia, el aprendizaje automático implica la utilización de datos para reconocer patrones, hacer predicciones y fundamentar la toma de decisiones. Abarca diversas técnicas, desde el aprendizaje supervisado, en el que los modelos se entrenan con datos etiquetados, hasta el aprendizaje no supervisado, en el que los algoritmos identifican patrones ocultos en datos no etiquetados. Las aplicaciones del ML abarcan diversos ámbitos, como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural, el diagnóstico sanitario y el análisis predictivo, y están cambiando radicalmente la forma en que los ordenadores pueden adquirir conocimientos de forma autónoma y adaptarse a entornos cambiantes.