Inteligencia Artificial en Ciencias de Laboratorio: Conceptos, aplicaciones y escenario actual de Costa Rica
Loading...
Date
Authors
Molina Mora, Jose Arturo
Herrera Hidalgo, Marco Luis
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
La inteligencia artificial (IA) se refiere a un conjunto de sistemas informáticos diseñados para imitar los procesos cognitivos humanos y llevar a cabo tareas de procesamiento y análisis de datos masivos. En las ciencias de laboratorio, el uso de IA ha sido documentada en diferentes aplicaciones para generar y analizar datos de laboratorio clínico, de epidemiología y de investigación, Así, este trabajo tuvo como objetivo de brindar los conceptos y contexto general de la aplicación de la IA en el área de las ciencias de laboratorio, para conocer su potencial y ámbito de acción, incluyendo la ejemplificación con experiencias que han sido usadas y desarrolladas en Costa Rica. Del análisis, se evidencia que el desarrollo de la IA es todavía incipiente en la Microbiología y Química Clínica de Costa Rica, con aplicaciones incorporadas en algunos instrumentos específicos. Existe un creciente interés entre los profesionales de esta área por conocer e incorporar la IA en sus prácticas diarias. En investigación, se han desarrollado iniciativas interinstitucionales que han consolidado una gran diversidad de proyectos, colaboraciones internacionales y publicaciones científicas con uso de la IA en los laboratorios. Así, existe un gran potencial para usar IA en la generación y análisis de datos masivos en ciencias de laboratorio, permitiendo la mejora y optimización de procesos y consecuentemente el bienestar de la población.
Description
Agradecemos a diversos profesionales de Microbiología y Química Clínica de Costa Rica que bridaron información para identificar los equipos de laboratorio que usan IA. Este trabajo se contextualiza en el desarrollo de los proyectos “C1163 pro-NGS 2.0: Protocolos operativos estandarizados de análisis de datos moleculares obtenidos por NGS o afines y de algoritmos de inteligencia artificial en modelos biológicos”, “C4604 iPAT: Plataforma genómica, bioinformática y de inteligencia artificial para la vigilancia de patógenos”, y “C5027 PAM-IA Patrones moleculares y clínico-demográficos en bases de datos masivos del CIHATA asociadas a tres patologías estudiadas con Inteligencia Artificial”, financiados por la Vicerrectoría de Investigación, Universidad de Costa Rica.
Keywords
Inteligencia Artificial, Datos masivos, Ciencias de laboratorio, Microbiología y Química Clínica, Costa Rica
Citation
https://revista.microbiologos.cr/wp-content/uploads/2025/02/Articulo-MOLINA-MORA-IA.pdf
Collections
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
Creative Commons license
Except where otherwised noted, this item's license is described as CC0 1.0 Universal