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Es innegable que las bases de datos médicas son un pilar fundamental para el avance del Machine Learning (ML) en la detección de enfermedades. La afirmación de Fernández (2021), que vincula la precisión de los modelos con la diversidad y calidad de los datos, subraya un punto crucial: sin datos ricos y representativos, el potencial del ML se ve severamente limitado. Los algoritmos necesitan un conjunto amplio y variado de información para lograr resultados efectivos y relevantes. Por ello, invertir en bases de datos robustas no es solo una necesidad técnica, sino una responsabilidad para impulsar diagnósticos más precisos y accesibles.

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La calidad y cantidad de datos médicos, como imágenes y registros clínicos, son clave para entrenar modelos predictivos confiables. Su precisión y adecuado preprocesamiento son esenciales para garantizar diagnósticos efectivos y personalizados.

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La protección de los datos personales es absolutamente indispensable para el éxito y la aceptación del Machine Learning (ML) en medicina. Como afirman Alarcón y Martínez (2022), garantizar la seguridad de la información no es solo una responsabilidad ética, sino una condición esencial para fomentar la confianza en estas tecnologías. Sin protocolos robustos de protección, el avance del ML podría verse frenado, privando a la medicina de herramientas innovadoras que transforman diagnósticos y tratamientos.

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Heterogeneidad de fuentes: Diferentes tipos de datos pueden presentar desafíos de anonimización, manejo de datos incompletos y eliminación de sesgos.

Privacidad y Ética: Es crucial proteger la privacidad del paciente mediante anonimización y encriptación para garantizar la seguridad de los datos.