{"id":6460,"date":"2019-11-18T04:23:59","date_gmt":"2019-11-18T04:23:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6460"},"modified":"2019-11-27T10:47:24","modified_gmt":"2019-11-27T10:47:24","slug":"top-applications-of-machine-learning-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Principales aplicaciones del aprendizaje autom\u00e1tico en la sanidad"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f154295b805\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f154295b805\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\" title=\"Aplicaciones sanitarias del aprendizaje autom\u00e1tico\">Aplicaciones sanitarias del aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\" title=\"1. El diagn\u00f3stico de las enfermedades del coraz\u00f3n\">1. El diagn\u00f3stico de las enfermedades del coraz\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#2_The_Prediction_of_Diabetes\" title=\"2. La predicci\u00f3n de la diabetes\">2. La predicci\u00f3n de la diabetes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#3_The_Prediction_of_Liver_Disease\" title=\"3. La predicci\u00f3n de la enfermedad hep\u00e1tica\">3. La predicci\u00f3n de la enfermedad hep\u00e1tica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#4_ML_Applications_in_Surgery\" title=\"4. Aplicaciones del ML en la cirug\u00eda\">4. Aplicaciones del ML en la cirug\u00eda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#5_The_Detection_of_Cancer\" title=\"5. La detecci\u00f3n del c\u00e1ncer\">5. La detecci\u00f3n del c\u00e1ncer<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#6_The_Discovery_of_New_Drugs\" title=\"6. El descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos\">6. El descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#7_The_Personalization_of_Treatment\" title=\"7. La personalizaci\u00f3n del tratamiento\">7. La personalizaci\u00f3n del tratamiento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n:\">Conclusi\u00f3n:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Las aplicaciones de <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> in healthcare include detection and diagnosis of disease, drug discovery,\u00a0 and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">investigaci\u00f3n<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El n\u00famero de pacientes en los hospitales est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente, lo que significa que cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil analizar, e incluso registrar, todos los datos de los pacientes hoy en d\u00eda. Una buena soluci\u00f3n a este problema es el aprendizaje autom\u00e1tico, que facilita la automatizaci\u00f3n del an\u00e1lisis de los datos y hace m\u00e1s robusto el sistema sanitario. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>aplicada a la sanidad, es la confluencia de dos campos: la ciencia m\u00e9dica y la inform\u00e1tica. Esta alianza ha permitido al campo m\u00e9dico realizar enormes avances en la atenci\u00f3n sanitaria.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se est\u00e1 investigando mucho en este \u00e1mbito. Google, por ejemplo, ha <a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\">invent\u00f3 un <\/a><\/span><a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">algoritmo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> que detecta las c\u00e9lulas cancerosas. Tambi\u00e9n se est\u00e1n produciendo muchos otros avances, de los que hablaremos en este art\u00edculo.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\"><\/span><b>Aplicaciones sanitarias del aprendizaje autom\u00e1tico<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El objetivo del aprendizaje autom\u00e1tico en inform\u00e1tica es hacer que la m\u00e1quina sea m\u00e1s eficaz y fiable. En la asistencia sanitaria, la m\u00e1quina es una extensi\u00f3n y un multiplicador de fuerza para el cerebro del m\u00e9dico. Al fin y al cabo, un paciente siempre necesitar\u00e1 el tacto y los cuidados de un ser humano, que una m\u00e1quina no puede proporcionar. La labor de una m\u00e1quina, por tanto, no es sustituir al m\u00e9dico, sino ayudarle a prestar un mejor servicio y atenci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\"><\/span><b>1. El diagn\u00f3stico de las enfermedades del coraz\u00f3n<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El coraz\u00f3n es uno de los \u00f3rganos principales de nuestro cuerpo. Hay una gran variedad de dolencias card\u00edacas que padecemos, como la enfermedad coronaria, la enfermedad de las arterias coronarias, etc. Los investigadores est\u00e1n desarrollando algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para facilitar el diagn\u00f3stico de las enfermedades del coraz\u00f3n. Se trata de un tema muy investigado a nivel mundial y un sistema automatizado para el diagn\u00f3stico de las enfermedades del coraz\u00f3n ser\u00eda una de las mayores haza\u00f1as del ser humano en el siglo XXI.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">st<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> siglo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Los investigadores trabajan con m\u00e1quinas de vectores de apoyo, Na\u00efve Bayes y otras formas de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico supervisado para resolver el problema de la detecci\u00f3n y el diagn\u00f3stico de las enfermedades card\u00edacas.<\/strong> Uno de los conjuntos de datos m\u00e1s importantes en este campo es el de <\/span><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Heart+Disease\"><span style=\"font-weight: 400;\">UCI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">que puede utilizarse para entrenar algoritmos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_The_Prediction_of_Diabetes\"><\/span><b>2. La predicci\u00f3n de la diabetes<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La diabetes no s\u00f3lo es una enfermedad peligrosa, sino que adem\u00e1s es una de las m\u00e1s comunes del mundo. Tambi\u00e9n es una enfermedad de entrada, siendo ella misma una de las principales causas de otras enfermedades y llevando a sus v\u00edctimas inexorablemente hacia la muerte.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La diabetes tiene la capacidad de da\u00f1ar varias partes del cuerpo, como el coraz\u00f3n, el ri\u00f1\u00f3n y el sistema nervioso. Se est\u00e1 estudiando el aprendizaje autom\u00e1tico como forma de detectar los marcadores de la diabetes con la suficiente antelaci\u00f3n para poder salvar la vida de los pacientes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay muchos algoritmos que pueden utilizarse para predecir la diabetes, como el Na\u00efve Bayes, los \u00e1rboles de decisi\u00f3n, los bosques aleatorios y los KNN. El Na\u00efve Bayes supera a los dem\u00e1s en cuanto a precisi\u00f3n por lo bueno que es su rendimiento y el poco tiempo de c\u00e1lculo que necesita.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_The_Prediction_of_Liver_Disease\"><\/span><b>3. La predicci\u00f3n de la enfermedad hep\u00e1tica<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El h\u00edgado es otro de los \u00f3rganos principales del cuerpo. Es crucial para el metabolismo y puede ser atacado por una serie de enfermedades, como el c\u00e1ncer de h\u00edgado, la hepatitis cr\u00f3nica, la cirrosis hep\u00e1tica y muchas otras.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los conceptos de miner\u00eda de datos y aprendizaje autom\u00e1tico han entrado recientemente en juego en la b\u00fasqueda de un sistema de predicci\u00f3n de enfermedades hep\u00e1ticas. Para ser sinceros, es todo un reto tratar de predecir las enfermedades del h\u00edgado, en parte porque hay muchas enfermedades posibles que pueden atacar al h\u00edgado y tambi\u00e9n porque hay un gran volumen de datos sobre el tema.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, los investigadores hacen lo mejor que pueden para solucionar estos problemas. Se ha escrito mucho por parte de varios <\/span><a href=\"https:\/\/edubirdie.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">servicios de redacci\u00f3n de ensayos en los estados unidos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> sobre el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico como la agrupaci\u00f3n, la clasificaci\u00f3n, etc. Tambi\u00e9n hay conjuntos de datos disponibles que los investigadores utilizan para desarrollar sus algoritmos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_ML_Applications_in_Surgery\"><\/span><b>4. Aplicaciones del ML en la cirug\u00eda<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/surgery?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Cirug\u00eda<\/a>La cirug\u00eda rob\u00f3tica, en particular, es una de las aplicaciones m\u00e1s prometedoras del aprendizaje autom\u00e1tico en la sanidad. No se trata de un gran campo, sino de una categor\u00eda general con unos cuatro subcampos: evaluaci\u00f3n de la habilidad quir\u00fargica, sutura autom\u00e1tica, modelado del flujo de trabajo quir\u00fargico y mejora de los materiales quir\u00fargicos rob\u00f3ticos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La sutura es el proceso de coser una herida. Cuando es autom\u00e1tico, hace que el procedimiento quir\u00fargico dure mucho menos y alivia el estr\u00e9s del cirujano. Los investigadores est\u00e1n trabajando mucho en este campo, aplicando los principios del aprendizaje autom\u00e1tico a los diferentes aspectos de la cirug\u00eda y trabajando hacia un futuro en el que la cirug\u00eda asistida por robots sea eficaz y segura, y quiz\u00e1s incluso m\u00ednimamente invasiva.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En neurocirug\u00eda, por ejemplo, los robots a\u00fan no son tan eficaces como los neurocirujanos desear\u00edan. Por ello, pr\u00e1cticamente todos los procedimientos son manuales y todo el proceso requiere bastante tiempo. Tampoco hay retroalimentaci\u00f3n autom\u00e1tica. El desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico en este campo ser\u00e1 muy beneficioso.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_The_Detection_of_Cancer\"><\/span><b>5. La detecci\u00f3n del c\u00e1ncer<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico y sus diferentes enfoques se est\u00e1n utilizando ampliamente para predecir y detectar diversos tipos de tumores. El aprendizaje profundo tambi\u00e9n es muy importante en este campo, ya que no hay escasez de datos y el m\u00e9todo es accesible. De hecho, el aprendizaje profundo ha tenido bastante \u00e9xito en el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de mama y ha aumentado mucho la precisi\u00f3n en ese campo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>DeepGene, un clasificador de aprendizaje profundo para tipos de c\u00e1ncer, ha sido ampliamente explorado por investigadores chinos.<\/strong> Una de las formas m\u00e1s prometedoras de predecir el c\u00e1ncer a la que se est\u00e1 aplicando el aprendizaje autom\u00e1tico y profundo es la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas a partir de datos sobre la expresi\u00f3n g\u00e9nica. Este enfoque se presta especialmente bien a las redes neuronales convulsivas, un tipo de algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_The_Discovery_of_New_Drugs\"><\/span><b>6. El descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico se est\u00e1 utilizando ampliamente en el descubrimiento de f\u00e1rmacos y est\u00e1 resultando bastante prometedor. <strong>Microsoft tiene el Proyecto Hanover, que busca mejorar <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/precision-medicine?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">medicina de precisi\u00f3n<\/a> utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong> Hay otras empresas que trabajan en el mismo proyecto, todas ellas con diferentes enfoques prometedores del problema.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico presenta varias ventajas cuando se aplica a la ciencia de la salud. Har\u00e1 que el proceso de descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos sea m\u00e1s r\u00e1pido y tambi\u00e9n menos propenso a errores al reducir dr\u00e1sticamente la tasa de fallos. Tambi\u00e9n reducir\u00e1 el coste del descubrimiento de f\u00e1rmacos al optimizar el proceso de fabricaci\u00f3n de los mismos.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_The_Personalization_of_Treatment\"><\/span><b>7. La personalizaci\u00f3n del tratamiento<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje autom\u00e1tico aplicado a la personalizaci\u00f3n del tratamiento es una de las \u00e1reas m\u00e1s investigadas tanto en el \u00e1mbito de la sanidad como en el del aprendizaje autom\u00e1tico. El objetivo del tratamiento personalizado es poder mejorar los servicios sanitarios individuales mediante el uso de datos y t\u00e9cnicas anal\u00edticas altamente individualizadas. Las herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico para la computaci\u00f3n y la estad\u00edstica se utilizan en este \u00e1mbito para desarrollar sistemas de tratamiento personalizados basados en la informaci\u00f3n gen\u00e9tica y los s\u00edntomas del paciente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico supervisado se utilizan en el desarrollo de sistemas de tratamiento personalizados que utilizan informaci\u00f3n m\u00e9dica individual de los pacientes.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Conclusi\u00f3n:<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las aplicaciones del aprendizaje autom\u00e1tico en la sanidad est\u00e1n ayudando a desarrollar y ofrecer una medicina personalizada, mejorar la calidad de vida y detectar enfermedades de forma temprana. El futuro es prometedor y brillante. El aprendizaje autom\u00e1tico promete hacer avanzar la atenci\u00f3n sanitaria hasta l\u00edmites que hoy no podemos imaginar. En el futuro, el poder de los ordenadores podr\u00eda aplicarse a las dolencias f\u00edsicas de la humanidad, convirti\u00e9ndonos en seres verdaderamente inmortales.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>\u00bfNecesita ayuda con un proyecto de aprendizaje autom\u00e1tico?  Contrate a <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">consultores aut\u00f3nomos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> en Kolabtree. Es gratis publicar tu proyecto y obtener presupuestos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las aplicaciones del aprendizaje autom\u00e1tico en la sanidad incluyen la detecci\u00f3n y el diagn\u00f3stico de enfermedades, el descubrimiento de f\u00e1rmacos y la medicina personalizada. Nicholas Walker describe c\u00f3mo se est\u00e1 utilizando el ML para avanzar en la asistencia sanitaria y la investigaci\u00f3n m\u00e9dica.  El n\u00famero de pacientes en los hospitales est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente, lo que significa que cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil analizar, e incluso registrar, todos<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" title=\"Leer m\u00e1s\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6472,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,433],"tags":[355,336,497],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top Applications of Machine Learning in Healthcare - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Top Applications of Machine Learning in Healthcare\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-11-18T04:23:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-11-27T10:47:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-healthcare.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1280\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"800\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutos\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare - 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