El funcionamiento de un sistema de machine learning se basa en un ciclo de aprendizaje que imita, en cierto modo, cómo las personas mejoran con la práctica. Todo comienza con un conjunto de datos, que el sistema analiza para hacer una primera «hipótesis» o predicción. Por ejemplo, podría predecir si una persona desarrollará diabetes en los próximos años, basándose en sus datos médicos actuales.
Después, compara esa predicción con la realidad (si finalmente la persona desarrolló la enfermedad o no). A partir del error cometido, el sistema ajusta sus parámetros internos para mejorar. Este proceso se repite muchas veces, con miles o millones de ejemplos, hasta que logra una precisión suficientemente alta.
Este tipo de aprendizaje requiere muchos datos de calidad y un entrenamiento cuidadoso, especialmente en contextos clínicos donde los errores pueden tener consecuencias graves. Por eso es tan importante validar estos sistemas con estudios rigurosos antes de que se utilicen en pacientes reales.