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English to Spanish: Article on artificial intelligence / Artículo sobre inteligencia artificial General field: Marketing Detailed field: Advertising / Public Relations
Source text - English What's Most Compelling About Artificial Intelligence (AI)
The panelists saw AI as a “companion to interpret data” that can increase efficiency and accuracy relative to humans. John Doe highlighted AI's power to personalize interactions with patients. For example, through playing a game similar to virtual hopscotch, ABC's software learns a person's unique strengths and weaknesses and is able to tailor the game in real-time to strengthen the player's balance.
Meanwhile, Jane Smith explained that XYZ uses AI to enrich every touchpoint of a patient's health journey. With multiple data points on its 13 million members, XYZ is able to analyze population health, which enables predictive analytics in addition to more personalized interactions with a particular individual.
The panel agreed that the sheer growth in the number of data points potentially available for analysis is staggering and exciting. As a society, we are still learning how best to make use of the data points we already have, even as their volume continues to grow exponentially, opening the door to possibilities we haven't even thought of.
Downsides and Risks of AI
One of the challenges inherent in data analysis is the quality of the underlying data. Inaccurate data undermines any interpretation. Building on these data quality concerns, XXX from Company 123, which incorporates AI into most of its products, highlighted the importance of data context. For example, an unusually high heart rate could signal a problem if a person is at rest, but if he or she is running, it makes perfect sense.
Another issue is bias; while we tend to assume that quantitative data is more accurate and precise than qualitative information, the collection and/or interpretation of data can be biased in ways that are only amplified if they are baked into AI algorithms. For example, a drug trial based disproportionately on tests run on white men may be dangerous or inappropriate for members of other racial or gender groups.
And, as the panel pointed out, data is most useful if it can be widely shared and combined, which, in health care it often isn't, an issue encompassing both a willingness among data holders to share it (“data blocking” by health care providers and EHR vendors is an issue so pervasive that Congress required the Department of Health and Human Services to address it) and semantic operability — ensuring that data formats are compatible.
Translation - Spanish Las características más fascinantes de la inteligencia artificial (IA)
Los miembros del panel consideraron a la IA como una “compañera para interpretar datos” que puede aumentar la eficiencia y la precisión de los humanos. John Doe destacó la capacidad de la IA para personalizar las interacciones con los pacientes. Por ejemplo, mediante un juego similar a una rayuela virtual, el programa ABC aprende las fortalezas y debilidades únicas de una persona y es capaz de adaptar el juego en tiempo real para fortalecer el equilibrio del jugador.
Jane Smith, por su parte, explicó que XYZ utiliza la IA para optimizar cada punto de contacto en el proceso de recuperación del paciente. Al contar con múltiples datos sobre sus 13 millones de afiliados, XYZ puede analizar la salud de la población, lo que permite realizar análisis predictivos así como interactuar de manera más personalizada con cada persona en particular.
El panel coincidió en que el vertiginoso crecimiento del número de datos potencialmente disponibles para su análisis es asombroso y emocionante. Como sociedad, aún estamos aprendiendo la mejor forma de utilizar los datos con los que ya contamos, a la vez que su volumen continúa aumentando de manera exponencial, abriéndonos la puerta a posibilidades que ni siquiera habíamos imaginado.
Inconvenientes y riesgos de la IA
Una de las dificultades inherentes al análisis de los datos es la calidad de los datos subyacentes. Los datos imprecisos socavan cualquier interpretación. Basándose en estas preocupaciones sobre la calidad de los datos, XXX, de la empresa 123 (que incorpora la IA en la mayor parte de sus productos) destacó la importancia de considerar el contexto de los datos. Por ejemplo, una frecuencia cardíaca inusualmente alta podría indicar un problema si una persona está en estado de reposo, pero sería perfectamente normal si la persona está corriendo.
Otra cuestión a considerar es el sesgo; si bien tendemos a suponer que los datos cuantitativos son más exactos y precisos que la información cualitativa, pueden producirse sesgos en la recopilación y/o interpretación de los datos, que, si se integran en algoritmos de IA, pueden agravar aún más este problema. Por ejemplo, un ensayo clínico basado desproporcionadamente en pruebas realizadas en hombres blancos puede resultar peligroso o inadecuado para personas de otros grupos raciales o de género.
Como señaló el panel, los datos son más útiles si pueden compartirse y combinarse ampliamente, lo que a menudo no ocurre en el ámbito de la salud, un problema que abarca tanto la operatividad semántica (es decir, garantizar que los formatos de datos sean compatibles) como la predisposición de los poseedores de datos a compartirlos (el “bloqueo de datos” por parte de los proveedores de servicios de salud y de quienes comercializan historias clínicas electrónicas (EHR, por su sigla en inglés) es un problema tan generalizado que el Congreso le ordenó al Departamento de Salud y Servicios Humanos que lo tratara).
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