^{El especialista analizó los avances, aplicaciones clínicas y desafíos de la inteligencia artificial en la atención de la salud.}

Como parte de las actividades académicas del Global Summer UPAEP 2026, el pasado 18 de junio se llevó a cabo en la Sala Sor Juana del Campus Central de la Universidad la conferencia "AI in Healthcare: Foundations, Applications, and Challenges", impartida por el profesor David Meintrup. El encuentro reunió a estudiantes, docentes e investigadores interesados en conocer los fundamentos, aplicaciones y retos actuales de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud.

Avances y aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina

El expositor inició explicando el funcionamiento básico de las redes neuronales artificiales, describiendo cómo los datos de entrada son procesados mediante diferentes capas hasta generar un resultado. Asimismo, enfatizó que la arquitectura de los modelos de inteligencia artificial determina sus capacidades, de manera similar a cómo la estructura biológica está relacionada con la función que desempeña.

Posteriormente, habló sobre las redes neuronales convolucionales (CNN), una de las arquitecturas más exitosas para el reconocimiento de imágenes. Explicó que su desarrollo fue posible gracias a bases de datos como ImageNet, integrada por más de 14 millones de imágenes etiquetadas en alrededor de 20 mil categorías, lo que permitió entrenar modelos capaces de identificar patrones con alta precisión.

Entre las principales aplicaciones médicas destacó el uso del aprendizaje por transferencia (transfer learning), técnica que adapta modelos previamente entrenados para detectar enfermedades específicas, como el cáncer de piel, logrando niveles de precisión comparables con los de especialistas en dermatología.

En cuanto a las aplicaciones actuales de la IA en el sector salud, el especialista presentó ejemplos de dispositivos autorizados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), entre ellos relojes inteligentes para el monitoreo de pacientes, herramientas de apoyo al diagnóstico dermatológico y sistemas hospitalarios capaces de identificar de manera temprana el riesgo de deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos.

Retos y responsabilidad en la implementación de la IA sanitaria

Finalmente, David Meintrup reflexionó sobre los principales desafíos que enfrenta la inteligencia artificial en medicina, entre ellos los ataques adversariales, la falta de validación externa en distintos hospitales, las dificultades para comprender el contexto clínico, la generación de respuestas erróneas o "alucinaciones", y los sesgos derivados de bases de datos poco representativas de poblaciones diversas. En este sentido, enfatizó que la IA debe entenderse como una herramienta de apoyo para el personal médico y no como un sustituto del criterio clínico.

La conferencia permitió a la comunidad universitaria UPAEP conocer el panorama actual de la inteligencia artificial aplicada a la salud, así como reflexionar sobre las oportunidades y responsabilidades que implica su incorporación a la práctica médica.