Comparación entre la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) y el Entrenamiento Adversario
En el ámbito de la salud impulsada por inteligencia artificial convergen dos enfoques clave: la Inteligencia Artificial Explicable XAI y el Entrenamiento Adversario. Ambos buscan mejorar la fiabilidad de los sistemas clínicos, pero desde perspectivas distintas. XAI prioriza la transparencia y la trazabilidad de las decisiones, mientras que el Entrenamiento Adversario busca robustez ante perturbaciones sutiles en los datos.
XAI: iluminar la caja negra XAI aborda el problema conocido como caja negra, donde los modelos ofrecen predicciones sin explicar su razonamiento. Técnicas como la importancia de características, valores SHAP y métodos agnósticos de interpretabilidad permiten comprender cómo y por qué un modelo toma una decisión. En contexto clínico, estas explicaciones ayudan a que los profesionales confíen en las recomendaciones y a facilitar la adopción de soluciones de inteligencia artificial en hospitales y centros de diagnóstico.
Entrenamiento Adversario: robustez frente a ataques sutiles El Entrenamiento Adversario entrena modelos exponiéndolos a pequeñas perturbaciones intencionales en los datos de entrada para que aprendan a resistirlas. En aplicaciones médicas de alto riesgo, donde una alteración mínima en una imagen o en un registro puede cambiar un diagnóstico, esta robustez reduce la probabilidad de errores y mejora la seguridad del paciente.
Comparación crítica y complementariedad Aunque ambos enfoques aportan valor, el Entrenamiento Adversario destaca por preparar modelos ante amenazas desconocidas y mejorar la generalización en entornos ruidosos. Sin embargo, XAI sigue siendo esencial para garantizar responsabilidad, explicar decisiones a clínicos y cumplir con marcos regulatorios. La combinación de XAI y Entrenamiento Adversario suele ser la estrategia más equilibrada: modelos robustos que además son interpretables.
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