usarse como un fin en sí mismas. Como una de las muchas tecnologías para facilitar el trabajo en el

ámbito de la salud pública, la IA debe respetar los derechos de la persona.

aplicación deben basarse en los principios éticos

acordados a escala mundial de dignidad humana,

beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia.

transparentes, que deben comunicarse al desarrollar

algoritmos de IA.

ser fundamentales para toda IA que se desarrolle.

deben ser confiables, reproducibles, justas y honestas y posibilitar la rendición de cuentas.

el concepto subyacente de apertura1 deben ser una característica y un factor de éxito crucial de

toda IA que se desarrolle.

siempre la base de toda iniciativa de IA para la salud pública.

y revisión por seres humanos de las decisiones automatizadas.

éticas superiores a fin de mitigar el riesgo ético en la salud pública y las intervenciones de política

conexas. Esas consideraciones se reflejan en los ocho principios rectores siguientes:

aplicaciones informáticas que imitan el habla humana escrita u oral para simular una conversación o una interacción con una persona real.

entiendan el mundo visual. Usando imágenes digitales de cámaras y videos y métodos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión.

diferentes, como texto, imágenes, video y datos legibles por máquina. El objetivo es mejorar la pertinencia de los resultados generados a partir de una búsqueda de usuario.

Este genera un conjunto de reglas sobre la base de los patrones de datos identificados. Pueden usarse para clasificar datos nuevos o predecir datos futuros. Con el uso de diferentes datos de entrenamiento, el mismo algoritmo de aprendizaje puede utilizarse para generar diferentes modelos; por ejemplo, predicción de enf.

El objetivo de la robótica es diseñar máquinas inteligentes que faciliten la actividad humana.

Estas redes a menudo se denominan redes neuronales.

Las redes con muchas capas, se denominan redes neuronales profundas o redes de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo: identifica enfermedades sobre la base de imágenes y predice el edo. de salud a partir de historias clínicas electrónicas.

La PNL puede ayudar a los investigadores de salud pública a identificar conceptos erróneos comunes relacionados con la salud y, a su vez, a idear métodos de comunicación en materia de salud más eficaces

Esferas a considerarse para aplicar la IA en S.P:

✓ protección de datos, privacidad y libertad de información.

✓ reglamentación de las historias clínicas electrónicas.

✓ acuerdos para el intercambio nacional (y posiblemente regional) de información de salud.

✓ evaluaciones de la tecnología sanitaria para la IA.

^{El Objetivo de la IA para la salud pública es maximizar los beneficios para la sociedad sin comprometer los derechos de las personas}

2) bienes digitales

3) salud digital incluyente

4) interoperabilidad

5) derechos humanos

6) inteligencia artificial

7) seguridad de la información

8) arquitectura de la salud pública.

los robots móviles para la medición de temperatura en áreas públicas y puertos de entrada representan un uso práctico de tecnologías consolidadas. Los sistemas de cámaras automatizadas se utilizan comúnmente para examinar a varias personas simultáneamente en áreas extensas