
Sign up to save your podcasts
Or
En este episodio de Digitalmente Olvidadas, exploramos cómo la inteligencia artificial está transformando la medicina y qué implicaciones tiene para la equidad de género en la salud. ¿Pueden los algoritmos mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, o están perpetuando sesgos que afectan la atención médica?
Hablamos sobre casos concretos como el uso de IA en el análisis de radiografías, el impacto de los datos sesgados en el desarrollo de modelos médicos y la falta de perspectiva de género en investigaciones científicas. Además, discutimos cómo estos problemas pueden afectar a millones de personas, especialmente a mujeres y personas de género diverso, en el acceso a diagnósticos y tratamientos precisos.
📌 Referencias mencionadas en el episodio:
🔗 Publicación de Women at the Table sobre la brecha de datos en salud:
https://www.womenatthetable.net/wp-content/uploads/2024/01/Gender-Data-Health-Gap_compressed.pdf
🔗 Datos de la OMS sobre la artritis reumatoide (2019):
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/rheumatoid-arthritis
🔗 Estudio del University College of London sobre sesgos de género en IA médica:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.24315519v1.full.pdf
🔗 Investigación del MIT sobre IA y radiografías de tórax:
https://www.rsna.org/news/2023/september/ai-chest-x-ray-reveals-bias
https://news.mit.edu/2024/study-reveals-why-ai-analyzed-medical-images-can-be-biased-0628
En este episodio de Digitalmente Olvidadas, exploramos cómo la inteligencia artificial está transformando la medicina y qué implicaciones tiene para la equidad de género en la salud. ¿Pueden los algoritmos mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, o están perpetuando sesgos que afectan la atención médica?
Hablamos sobre casos concretos como el uso de IA en el análisis de radiografías, el impacto de los datos sesgados en el desarrollo de modelos médicos y la falta de perspectiva de género en investigaciones científicas. Además, discutimos cómo estos problemas pueden afectar a millones de personas, especialmente a mujeres y personas de género diverso, en el acceso a diagnósticos y tratamientos precisos.
📌 Referencias mencionadas en el episodio:
🔗 Publicación de Women at the Table sobre la brecha de datos en salud:
https://www.womenatthetable.net/wp-content/uploads/2024/01/Gender-Data-Health-Gap_compressed.pdf
🔗 Datos de la OMS sobre la artritis reumatoide (2019):
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/rheumatoid-arthritis
🔗 Estudio del University College of London sobre sesgos de género en IA médica:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.24315519v1.full.pdf
🔗 Investigación del MIT sobre IA y radiografías de tórax:
https://www.rsna.org/news/2023/september/ai-chest-x-ray-reveals-bias
https://news.mit.edu/2024/study-reveals-why-ai-analyzed-medical-images-can-be-biased-0628