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Resumen Objetivos Este artículo aborda los aspectos clave e impacto de aplicar el  big data  y la inteligencia artificial para optimizar los modelos de detección temprana, el diagnóstico preciso y rápido, el manejo de pacientes, los tratamientos, la medicina de precisión, y la distribución de recursos. Contenido Los procesos de  big data  e inteligencia artificial incluyen el aprendizaje automático, el razonamiento basado en unas reglas para obtener conclusiones aproximadas o definitivas, y la autocorrección. Estos procesos mejorarían la detección de enfermedades, enfermedades raras, toxicidades, e identificarían las causas del infradiagnóstico. El  big data  combinado con la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (AA), la computación, la construcción de modelos predictivos y la combinatoria, se emplean para interrogar computacionalmente datos estructurados y no estructurados para detectar patrones, tendencias, y posibles correlaciones y relaciones entre diversas fuentes de datos. Resumen Los sistemas de diagnóstico asistido y los dispositivos de salud portátiles no solo se emplearán para el manejo de pacientes, sino también para la prevención y detección temprana de enfermedades. El  big data  también tendrá un impacto para las aseguradoras, fabricantes de dispositivos y compañías farmacéuticas. El  big data  y la Inteligencia Artificial se han diversificado, tienen multitud de aplicaciones y su uso para el seguimiento y diagnóstico se extenderá. Perspectivas El  big data , la conectividad, y la IA de los sistemas de diagnóstico asistido, así como los dispositivos de salud portátiles y los  smartphones  transformarán los métodos tradicionales de manejo de pacientes en la era de la explosión de la información médica.

Big data e inteligencia artificial en el futuro manejo de pacientes. ¿Por dónde empezar? ¿En qué punto nos encontramos? ¿Quo tendimus?