Codificando el Futuro (eBook, PDF)
La Automatización del Codificado Médico mediante Inteligencia Artificial como Hito en la Gestión de la Información Sanitaria
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Ensayo del año 2025 en eltema Informática - Inteligencia artificial, Nota: 8,75, , Materia: 2024-2025, Idioma: Español, Resumen: La automatización del codificado médico mediante inteligencia artificial (IA) representa un avance transformador en la gestión de la información en salud, un tema de creciente relevancia en el ámbito académico debido a su impacto en la precisión, la eficiencia y la capacidad de manejar datos clínicos complejos en un contexto de digitalización masiva. Este ensayo explora cómo este proceso ha evolucionado desde los registros manuales del siglo XIX, impulsa...
Ensayo del año 2025 en eltema Informática - Inteligencia artificial, Nota: 8,75, , Materia: 2024-2025, Idioma: Español, Resumen: La automatización del codificado médico mediante inteligencia artificial (IA) representa un avance transformador en la gestión de la información en salud, un tema de creciente relevancia en el ámbito académico debido a su impacto en la precisión, la eficiencia y la capacidad de manejar datos clínicos complejos en un contexto de digitalización masiva. Este ensayo explora cómo este proceso ha evolucionado desde los registros manuales del siglo XIX, impulsados por pioneros como Florence Nightingale, hasta los sistemas electrónicos del siglo XX y los primeros intentos de automatización con herramientas como Computer-Assisted Coding (CAC) en los años 1990. El verdadero cambio paradigmático llegó en la década de 2010 con la integración de técnicas de aprendizaje automatizado y procesamiento del lenguaje natural, lideradas por innovaciones de empresas como Google e IBM, que elevaron la precisión del codificado a niveles superiores al 95 % y redujeron significativamente el tiempo de procesamiento. Estas tecnologías han permitido estandarizar registros, disminuir errores humanos y optimizar recursos, como lo demuestran casos en Estados Unidos, donde se estima un ahorro potencial de 15 mil millones de dólares anuales. El ensayo concluye que la IA no solo responde a los desafíos del volumen y la complejidad de los datos clínicos actuales, sino que también establece un precedente para la interoperabilidad global y la vigilancia epidemiológica, transformando la atención sanitaria en una práctica más informada y eficiente. Sin embargo, persisten limitaciones, como la dependencia de datos de calidad y cuestiones éticas sobre la autonomía algorítmica, que subrayan la importancia de estos hallazgos en el contexto tecnológico y social. Mirando hacia el futuro, se proyecta que la IA evolucionará hacia sistemas predictivos que anticipen tendencias de salud, pero su éxito dependerá de superar barreras regulatorias y de garantizar una supervisión humana adecuada. Este análisis destaca la necesidad de continuar investigando y desarrollando tecnologías complementarias que equilibren innovación y responsabilidad, asegurando que la automatización del codificado médico siga siendo una herramienta al servicio de la humanidad y no un fin en sí misma.
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