En 2011, Watson —el sistema de inteligencia artificial de IBM— deslumbró al mundo al vencer a los mejores humanos en Jeopardy. Poco después, esa misma tecnología fue llevada a un terreno mucho más delicado: la medicina.Watson for Oncology prometía ayudar a médicos a tratar el cáncer. Pero lo que parecía ser el futuro de la salud digital terminó convertido en una advertencia silenciosa.En este episodio, narramos la historia de Watson: su ascenso, su promesa y su caída. Y a través de ella, exploramos una pregunta fundamental en el desarrollo de IA médica:¿Por qué no basta con que un modelo funcione bien en un hospital?Hablamos de generalización, contexto clínico, flujos de trabajo reales y los riesgos de asumir que lo que funciona en un lugar… funcionará en todos.Porque en salud, como en la vida real, un buen modelo no es suficiente.
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07. Procesamiento de Lenguaje Natural
Conversación con Michael Andrés García Rivera (QF, MSc en Epidemiología y apasionado por la IA) y Juan Pablo Botero Aguirre sobre una publicación reciente que demuestra la utilidad del procesamiento de lenguaje natural para ayudar a prevenir errores de prescripción cuando no se tiene antecedentes alérgicos codificados en los sistemas de historia clínica electrónica.Linkedin de Michael: https://www.linkedin.com/in/michael-andres-garcia-riveraLink al artículo: https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(25)00051-3/fulltext
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07. Procesamiento de Lenguaje Natural
Nuestro invitado Michael Andrés García Rivera presenta un resumen del artículo Natural Language Processing for Enhanced Clinical Decision Support in Allergy Verification for Medication Prescriptions, publicado en Mayo Clinic Proceedings Digital Health, disponible en: https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(25)00051-3/fulltextEl artículo demuestra la utilidad del procesamiento de lenguaje natural en aplicaciones en salud. Linkedin de Michael: https://www.linkedin.com/in/michael-andres-garcia-rivera
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06. El paradigma MLOps
En este episodio, exploramos qué es MLOps, una disciplina clave que ayuda a llevar los modelos de inteligencia artificial desde el laboratorio hasta las aplicaciones del día a día. Si alguna vez te has preguntado cómo una app puede reconocer tu rostro, predecir el clima o recomendarte música, hay mucho más detrás que solo “inteligencia artificial”.Nuestro invitado (Ing. Juan Carlos Chaverra) explica, en lenguaje sencillo, cómo MLOps combina herramientas, procesos y buenas prácticas para que los modelos de IA funcionen correctamente, se actualicen sin problemas y sean seguros y confiables.Ya seas curioso, profesional de tecnología o simplemente un usuario habitual de apps inteligentes, este episodio te dará una nueva perspectiva sobre lo que ocurre "detrás del telón" de la inteligencia artificial moderna.
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05. Los escribas: de Mesopotamia a la iA
Hace más de 5.000 años, en las antiguas ciudades de Mesopotamia, surgió una figura clave para el desarrollo de la civilización: el escriba. Ellos no solo escribían; registraban leyes, historias, diagnósticos médicos, transacciones comerciales. Eran los guardianes del conocimiento, los intermediarios entre la palabra hablada y la memoria colectiva."Durante siglos, el conocimiento escrito pasó de tablillas de arcilla a papiros, de pergaminos a libros, de máquinas de escribir a computadoras. Pero hoy estamos viviendo una transformación radical: el nacimiento de una nueva generación de escribas… digitales. Modelos de inteligencia artificial capaces de transcribir, resumir, traducir, redactar y hasta interpretar textos médicos con una velocidad y precisión sorprendentes.En este episodio vamos a recorrer esa evolución: desde los escribas de la antigüedad hasta los sistemas de IA que hoy asisten a profesionales de la salud en la documentación clínica. ¿Qué hemos ganado? ¿Qué estamos dejando atrás? Y sobre todo… ¿quién escribe la historia ahora?
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