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A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados críticos y alertar a los médicos si ciertos factores de riesgo aumentan. Si admisiblemente los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede resumir los datos de esos dispositivos y despabilarse afecciones más complejas, como la sepsis.
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Debemos destacar que la calidad de la formación y la calidad de la atención son interdependientes; si el estudiante no maneja la metodología de la investigación y no está plenamente involucrado en la mejora continua de la calidad, no habrá un enseñanza verdadero. Alumnos y profesores deben trabajar codo con codo en mejorar incesantemente la atención y en realizar investigación. La enseñanza de habilidades fijas deviene en obsolescencia programada y ello es inaceptable en la era de la ataque del conocimiento. Todo este proceso no puede darse en un entorno totalitario, basado en acertar órdenes verticales, sino en equipos horizontales y colaborativos que suman sus conocimientos, se apoyan y redistribuyen tareas y generan conocimiento, para constituir organizaciones que aprenden de guisa muebleriaking.com.mx incesante. Los currículos deben ser abiertos, flexibles y dinámicos. La educación médica debe ser profundamente democrática, pues la democracia y la engendramiento del conocimiento están ligados de modo indisoluble.
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Beneficios de la IA en la oncología Atención informada al paciente La integración de la IA médica en los flujos de trabajo de los médicos puede proporcionar a los proveedores un contexto valioso mientras toman decisiones sobre la atención.
Ejemplos como Abarrotes y Más Candil muestran cómo una tienda de abarrotes puede prosperar en el entorno digital.
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