La incorporación de la inteligencia artificial (IA) a los entornos sanitarios está transformando la asistencia, la investigación y la gestión clínicas. La implantación de algoritmos para apoyo predictivo, pronóstico y diagnóstico se sustenta en un ecosistema tecnológico que integra el análisis de grandes volúmenes de datos, la computación en la nube, la conectividad de dispositivos (internet of things), la sensorización y la gestión de información en tiempo real. En el centro de esta transformación se sitúa el aprendizaje automático y, más recientemente, la IA generativa y los agentes de IA. Esta tercera edición revisa y actualiza los conocimientos en este campo de evolución vertiginosa, pero manteniendo el vocabulario claro y accesible y el enfoque práctico de ediciones anteriores. También aborda y contextualiza la IA generativa -capaz de producir y transformar texto, imágenes y otros contenidos- y los agentes de IA -que pueden planificar y ejecutar tareas en flujos de trabajo definidos-. Ambas herramientas amplían notablemente las posibilidades de interacción y automatización en el ámbito clínico. El objetivo es facilitar una comprensión sólida de los fundamentos y las aplicaciones actuales y futuras de la IA a los profesionales sanitarios y de otras áreas tecnológicas (ingeniería informática y biomédica) que deseen adquirir conocimientos para evaluar soluciones, participar en proyectos de implementación y utilizar herramientas de apoyo con rigor y seguridad, y a los estudiantes de Ciencias de la Salud interesados en unas competencias que serán imprescindibles en su práctica futura.
1. Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios - p. i 2. Cubierta - p. i 3. Portada - p. iii 4. Índice de capítulos - p. iii 5. Página de créditos - p. iv 6. Autores - p. v 7. Prefacio - p. vii 8. Agradecimientos - p. ix 9. Capítulo 1: Introducción - p. 1 10. Capítulo 2: Conceptos - p. 9 11. Capítulo 3: Algoritmos disponibles en la práctica sanitaria - p. 21 12. Capítulo 4: Tipos de algoritmos - p. 45 13. Capítulo 5: El algoritmo: ¿cómo se entrena? - p. 51 14. Capítulo 6: Descripción individual de algunos algoritmos - p. 71 15. Capítulo 7: IA generativa (I). Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje: perspectiva histórica - p. 83 16. Capítulo 8: IA generativa (II). Qué es, cómo funciona y cómo se evalúa - p. 91 17. Capítulo 9: IA generativa (III). Alucinaciones. Fine-tuning. RAG - p. 103 18. Capítulo 10: IA generativa (IV). Agentes de IA y casos de uso en salud - p. 115 19. Capítulo 11: IA generativa (V). Modelos generativos multimodales - p. 125 20. Capítulo 12: Chatbots - p. 133 21. Capítulo 13: Clasificación de imágenes en salud - p. 147 22. Capítulo 14: Internet de las Cosas (Médicas) - p. 165 23. Capítulo 15: Internet de las Cosas Médicas en la UCI - p. 177 24. Capítulo 16: Inteligencia artificial en dermatología - p. 189 25. Capítulo 17: Monitorización cutánea no invasiva: parches y tatuajes - p. 199 26. Capítulo 18: Inteligencia artificial en radiología: de los fundamentos conceptuales a la implantación comercial - p. 209 27. Capítulo 19: Protección de datos - p. 215 28. Capítulo 20: Ideas complementarias - p. 229 29. Capítulo 21: Claves del éxito de un programa de inteligencia artificial en salud - p. 237 30. Capítulo 22: Conclusión - p. 245 31. Apéndice 1: Resumen práctico: 12 claves para evaluar críticamente un algoritmo de inteligencia artificial aplicado a la salud - p. 247 32. Apéndice 2: Traducción de términos clave del inglés al español - p. 249 33. Índice alfabético - p. 251
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) a los entornos sanitarios está transformando la asistencia, la investigación y la gestión clínicas. La implantación de algoritmos para apoyo predictivo, pronóstico y diagnóstico se sustenta en un ecosistema tecnológico que integra el análisis de grandes volúmenes de datos, la computación en la nube, la conectividad de dispositivos (internet of things), la sensorización y la gestión de información en tiempo real. En el centro de esta transformación se sitúa el aprendizaje automático y, más recientemente, la IA generativa y los agentes de IA. Esta tercera edición revisa y actualiza los conocimientos en este campo de evolución vertiginosa, pero manteniendo el vocabulario claro y accesible y el enfoque práctico de ediciones anteriores. También aborda y contextualiza la IA generativa -capaz de producir y transformar texto, imágenes y otros contenidos- y los agentes de IA -que pueden planificar y ejecutar tareas en flujos de trabajo definidos-. Ambas herramientas amplían notablemente las posibilidades de interacción y automatización en el ámbito clínico. El objetivo es facilitar una comprensión sólida de los fundamentos y las aplicaciones actuales y futuras de la IA a los profesionales sanitarios y de otras áreas tecnológicas (ingeniería informática y biomédica) que deseen adquirir conocimientos para evaluar soluciones, participar en proyectos de implementación y utilizar herramientas de apoyo con rigor y seguridad, y a los estudiantes de Ciencias de la Salud interesados en unas competencias que serán imprescindibles en su práctica futura.
1. Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios - p. i 2. Cubierta - p. i 3. Portada - p. iii 4. Índice de capítulos - p. iii 5. Página de créditos - p. iv 6. Autores - p. v 7. Prefacio - p. vii 8. Agradecimientos - p. ix 9. Capítulo 1: Introducción - p. 1 10. Capítulo 2: Conceptos - p. 9 11. Capítulo 3: Algoritmos disponibles en la práctica sanitaria - p. 21 12. Capítulo 4: Tipos de algoritmos - p. 45 13. Capítulo 5: El algoritmo: ¿cómo se entrena? - p. 51 14. Capítulo 6: Descripción individual de algunos algoritmos - p. 71 15. Capítulo 7: IA generativa (I). Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje: perspectiva histórica - p. 83 16. Capítulo 8: IA generativa (II). Qué es, cómo funciona y cómo se evalúa - p. 91 17. Capítulo 9: IA generativa (III). Alucinaciones. Fine-tuning. RAG - p. 103 18. Capítulo 10: IA generativa (IV). Agentes de IA y casos de uso en salud - p. 115 19. Capítulo 11: IA generativa (V). Modelos generativos multimodales - p. 125 20. Capítulo 12: Chatbots - p. 133 21. Capítulo 13: Clasificación de imágenes en salud - p. 147 22. Capítulo 14: Internet de las Cosas (Médicas) - p. 165 23. Capítulo 15: Internet de las Cosas Médicas en la UCI - p. 177 24. Capítulo 16: Inteligencia artificial en dermatología - p. 189 25. Capítulo 17: Monitorización cutánea no invasiva: parches y tatuajes - p. 199 26. Capítulo 18: Inteligencia artificial en radiología: de los fundamentos conceptuales a la implantación comercial - p. 209 27. Capítulo 19: Protección de datos - p. 215 28. Capítulo 20: Ideas complementarias - p. 229 29. Capítulo 21: Claves del éxito de un programa de inteligencia artificial en salud - p. 237 30. Capítulo 22: Conclusión - p. 245 31. Apéndice 1: Resumen práctico: 12 claves para evaluar críticamente un algoritmo de inteligencia artificial aplicado a la salud - p. 247 32. Apéndice 2: Traducción de términos clave del inglés al español - p. 249 33. Índice alfabético - p. 251
