¿Qué son los falsos positivos? Todo sobre ello (2023)

¿Qué son los falsos positivos?

Imagine la frustración de recibir una falsa alarma de su sistema de seguridad doméstica, sólo para descubrir que fue causada por un acontecimiento inofensivo como una ráfaga de viento. Piense ahora en las posibles consecuencias de los falsos positivos en sectores como la sanidad, la ciberseguridad y la prevención del fraude.

Para los profesionales de estos campos, entender qué son los falsos positivos y minimizarlos es esencial para mantener la confianza y la eficacia. En esta entrada del blog, exploraremos la definición, las causas y los ejemplos de falsos positivos, así como estrategias eficaces para reducirlos.

Resumen

• Un falso positivo se produce cuando el resultado de una prueba dice que algo es cierto, aunque en realidad sea falso.
• Un ejemplo es cuando una prueba de embarazo indica que una mujer está embarazada cuando no lo está, o la condena de un inocente.
• Al aprovechar la IA, las organizaciones pueden detectar mejor las amenazas reales y reducir los falsos positivos.

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Comprender los falsos positivos

Un falso positivo se produce cuando el resultado de una prueba indica incorrectamente la presencia de una condición específica cuando en realidad está ausente. Este tipo de error, conocido como falso positivo, puede afectar a diversas industrias y situaciones, incluidas las plantas de fabricación de procesos y las pruebas de software.

Distinguir entre verdaderos positivos y falsos positivos es crucial para identificar y abordar correctamente los problemas reales. Comprender la tasa de falsos positivos puede ayudar a evaluar la eficacia de una prueba.

Por el contrario, los falsos negativos son resultados de pruebas que muestran incorrectamente la ausencia de una afección cuando ésta está presente, lo que puede considerarse un resultado negativo. La paradoja de las pruebas de drogas es un ejemplo perfecto de cómo los falsos positivos y los falsos negativos pueden tener implicaciones significativas.

Imagínese que alguien da positivo en una prueba para una enfermedad, pero sólo hay una mínima posibilidad de que realmente la padezca. Esta situación pone de relieve la importancia de tener en cuenta los verdaderos positivos, los falsos positivos, los verdaderos negativos y los falsos negativos a la hora de evaluar los resultados de las pruebas.

Para ser eficaz, un sistema de verificación ML requiere datos precisos, fiables y de alta calidad para reducir los falsos positivos y mantener la confianza y la satisfacción de los clientes potenciales.

La diferencia entre un verdadero positivo y un falso positivo

Un resultado positivo verdadero se produce cuando una prueba etiqueta correctamente algo como positivo, basándose en la norma de referencia o el valor real. Por ejemplo, una prueba de detección del cáncer que identifique correctamente la presencia de cáncer en un paciente se consideraría un verdadero positivo.

Un falso positivo se produce cuando se demuestra que una determinada condición está presente, aunque en realidad no lo esté. Esto contrasta con lo que cabría esperar. Supongamos que la misma prueba de detección del cáncer indica incorrectamente que un paciente sano tiene cáncer. En ese caso, se consideraría un falso positivo. Comprender la diferencia entre un falso positivo y un verdadero positivo es crucial a la hora de interpretar el resultado positivo de una prueba.

Los falsos positivos pueden dar lugar a acciones innecesarias, como pruebas, tratamientos o intervenciones adicionales, basadas en información incorrecta. Comprender la diferencia entre los verdaderos positivos y los falsos positivos es crucial para tomar decisiones con conocimiento de causa y garantizar la exactitud de los resultados de las pruebas. En algunos casos, los falsos positivos pueden ser más perjudiciales que los falsos negativos, sobre todo cuando se trata de situaciones en las que una información incorrecta podría acarrear consecuencias potencialmente dañinas.

El papel de los falsos negativos

Los falsos negativos, por su parte, se producen cuando el resultado de una prueba muestra incorrectamente que una afección no está presente cuando en realidad sí lo está. Por ejemplo, una prueba de embarazo que indique que una mujer no está embarazada cuando sí lo está se consideraría un error falso negativo, también conocido como error de tipo II.

Estos errores pueden ser tan problemáticos como los falsos positivos y pueden hacer que se pierdan oportunidades de tratamiento o intervención. En estos casos, obtener un resultado negativo verdadero puede causar confusión y retrasar el tratamiento del problema subyacente.

En algunos casos, los falsos negativos pueden ser incluso más perjudiciales que los falsos positivos. Por ejemplo, pasar por alto un diagnóstico de cáncer podría suponer un retraso en el tratamiento y consecuencias potencialmente mortales.

Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de minimizar tanto los falsos positivos como los falsos negativos en las pruebas médicas. Los resultados precisos de las pruebas son cruciales para tomar decisiones informadas y abordar problemas reales, en lugar de perseguir problemas inexistentes o perder oportunidades críticas de intervención.

El impacto de los falsos positivos en las diferentes industrias

Los falsos positivos pueden tener un gran impacto en varias industrias, como el comercio electrónico, la sanidad, la ciberseguridad y la fabricación de procesos. Pueden dar lugar a una reducción de las ventas, una reputación dañada, la pérdida de clientes y costosos gastos para las empresas.

Además, los falsos positivos son especialmente problemáticos en los sistemas de detección y prevención de intrusiones (IDPS). En las siguientes secciones, profundizaremos en las consecuencias de los falsos positivos en las plantas de fabricación de procesos, las pruebas de software y la prevención del fraude.

Plantas de fabricación por procesos

En las plantas de fabricación por procesos, los falsos positivos pueden provocar una disminución de la productividad y la rentabilidad, paradas de planta y poner en peligro la seguridad. Los empleados suelen reaccionar ante los falsos positivos desactivando las alertas o reduciendo la sensibilidad de los sistemas que las activan, lo que puede agravar el problema.

Para abordar este problema, empresas como Precognize han desarrollado sistemas que combinan el aprendizaje automático con el conocimiento humano del dominio para crear mapas del dominio, señalar los sensores esenciales y agrupar las anomalías. Este enfoque ayuda a crear una definición precisa de “normal” que limita los falsos positivos.

Reducir los falsos positivos en las plantas de fabricación por procesos es esencial para mantener la productividad, la seguridad y la rentabilidad. Al identificar con precisión los problemas reales y evitar las falsas alarmas, los operarios de la planta pueden centrarse en abordar los problemas genuinos y optimizar sus procesos. Además, minimizar los falsos positivos puede ayudar a evitar paradas innecesarias y otras consecuencias costosas que pueden afectar negativamente al balance final de una planta.

Pruebas de software

Los falsos positivos en las pruebas de software se producen cuando una prueba señala por error un error o defecto que en realidad no existe. Esto puede ser extremadamente costoso en términos de tiempo y recursos, y puede reducir la confianza en el proceso de pruebas. En algunos casos, los falsos positivos pueden ser más graves que los falsos negativos, especialmente en las pruebas visuales, de software y de aplicaciones.

Algunos ejemplos de falsos positivos en las pruebas de software son la identificación incorrecta de un fallo o defecto que no existe, la señalización errónea de un fallo o defecto no relacionado con el software que se está probando y la notificación errónea de un fallo o defecto que no se puede reproducir.

Reducir los falsos positivos en las pruebas de software es crucial para garantizar la precisión y la eficacia del proceso de pruebas, lo que en última instancia conduce a un software de mayor calidad y a una mejora de la experiencia de los usuarios.

Prevención del fraude

En la prevención del fraude, un falso positivo se produce cuando un sistema identifica erróneamente una transacción legítima como fraudulenta. Esto puede dar lugar a investigaciones innecesarias, insatisfacción del cliente y un desvío de recursos de los casos reales de fraude. Por ejemplo, una transacción válida con tarjeta de crédito de un cliente podría marcarse erróneamente como fraudulenta, provocando la frustración del cliente y una mayor carga de trabajo para el equipo de prevención del fraude.

Para reducir los falsos positivos en la prevención del fraude, las empresas pueden aprovechar la IA y el aprendizaje automático, equilibrar la protección y la experiencia del cliente y utilizar estrategias de riesgo basadas en datos. Al minimizar los falsos positivos, las empresas pueden centrarse en abordar los casos de fraude genuino y mejorar la satisfacción del cliente, lo que en última instancia conduce a una mayor confianza y lealtad entre su base de clientes.

Factores que contribuyen a los falsos positivos

Varios factores pueden contribuir a los falsos positivos, como el error humano, los datos inexactos y las estrategias de riesgo sobreprotectoras. Cada uno de estos factores puede abordarse mediante estrategias específicas, como aprovechar la IA y el aprendizaje automático, equilibrar la protección y la experiencia del cliente, y garantizar la exactitud de los datos.

En las siguientes secciones, exploraremos cada factor con más detalle y discutiremos cómo pueden afectar a las tasas de falsos positivos en diversas industrias.

Error humano

El error humano, a veces denominado “error i”, se refiere a los errores cometidos por individuos que conducen a resultados incorrectos, ya sean intencionados o no. En el contexto de los falsos positivos, el error humano puede ser un factor importante, sobre todo cuando se trata de procesos de revisión manual. Algunos ejemplos de errores humanos que provocan falsos positivos son la introducción incorrecta de datos, la mala interpretación de los mismos o el incumplimiento de los protocolos.

Reducir el error humano puede ayudar a minimizar los falsos positivos y mejorar la precisión de los resultados de las pruebas y los procesos de toma de decisiones. Esto puede lograrse mediante una mejor formación, protocolos más sólidos y el uso de la tecnología para automatizar y agilizar los procesos, reduciendo la posibilidad de que el error humano afecte a los resultados.

Datos inexactos

Los datos inexactos son cualquier información que sea incorrecta, incompleta o anticuada. Puede ser el resultado de un error humano, de una tecnología obsoleta o de la introducción incorrecta de datos. Los datos inexactos pueden dar lugar a falsos positivos en múltiples ámbitos, como la medicina, la genética y la ciencia de datos. Por ejemplo, una prueba médica que dé un falso positivo debido a datos inexactos puede conducir a un tratamiento médico innecesario.

Para reducir los falsos positivos causados por datos inexactos, es esencial garantizar que los datos sean precisos, completos y estén actualizados. Esto puede lograrse mediante auditorías periódicas de los datos, actualizando la tecnología y los sistemas según sea necesario y aplicando protocolos sólidos de introducción y gestión de datos. Al garantizar la exactitud de los datos, las organizaciones pueden minimizar los falsos positivos y tomar decisiones mejor informadas.

Estrategias de riesgo sobreprotectoras

Las estrategias de riesgo sobreprotectoras son medidas de seguridad diseñadas para proteger contra amenazas potenciales, pero pueden ser demasiado estrictas, dando lugar a falsos positivos. Estas estrategias consisten en establecer umbrales de detección de determinados eventos demasiado altos, lo que provoca un aumento del número de alertas de seguridad que se categorizan incorrectamente como sugerentes de una amenaza cuando no la hay.

Para reducir los falsos positivos causados por estrategias de riesgo sobreprotectoras, las organizaciones deben revisar cuidadosamente sus medidas de seguridad y estrategias de riesgo para asegurarse de que están adecuadamente equilibradas. Esto puede implicar la reducción de los umbrales de detección de determinados eventos, la aplicación de medidas de evaluación de riesgos más matizadas o la adopción de un enfoque de la gestión de riesgos más basado en los datos. Al encontrar el equilibrio adecuado, las organizaciones pueden minimizar los falsos positivos sin dejar de mantener una postura de seguridad sólida.

Reducir los falsos positivos: Estrategias y beneficios

Aprovechar la IA y el aprendizaje automático, equilibrar la protección y la experiencia del cliente y garantizar la exactitud de los datos son estrategias que pueden ayudar a reducir los falsos positivos. Al minimizar los falsos positivos, las organizaciones pueden beneficiarse de un aumento de la productividad, una mejora de la seguridad y una mayor rentabilidad.

En las secciones siguientes, exploraremos cada estrategia con más detalle y analizaremos las ventajas de reducir los falsos positivos.

Aprovechar la IA y el aprendizaje automático

La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a reducir los falsos positivos mejorando la precisión de la detección del fraude, los sistemas de seguridad, la radiología, las configuraciones AML y la seguridad de las aplicaciones. Estas tecnologías pueden utilizarse para detectar patrones en los datos que podrían señalar actividades fraudulentas o identificar posibles amenazas a la seguridad.

En radiología, la IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a detectar anomalías en las imágenes médicas. En las configuraciones AML, la IA y el aprendizaje automático pueden aplicarse para detectar transacciones sospechosas. Y en la seguridad de las aplicaciones, la IA y el aprendizaje automático pueden utilizarse para detectar códigos maliciosos.

Mediante el uso de la IA y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden reducir los falsos positivos, aumentar la precisión y disminuir la necesidad de revisión manual. Esto puede dar lugar a un ahorro de costes, una mejor experiencia del cliente y una mayor seguridad, lo que en última instancia conduce a una organización más eficiente y eficaz.

Equilibrio entre protección y experiencia del cliente

Encontrar el equilibrio adecuado entre protección y experiencia del cliente es crucial a la hora de reducir los falsos positivos. Al conocer a los clientes a nivel individual y comprender su comportamiento, las organizaciones pueden crear estrategias de prevención del fraude más eficaces que reduzcan los falsos positivos sin dejar de ofrecer de la misma manera una gran experiencia al cliente.

Lograr el equilibrio adecuado garantiza que la prevención del fraude sea eficaz sin afectar negativamente a la experiencia del cliente. Esto puede conducir a un aumento de la confianza y la fidelidad de los clientes, así como a una mejora de la eficacia y un ahorro de costes para la organización.

Ventajas de reducir los falsos positivos

Reducir los falsos positivos puede aumentar la precisión de un sistema o proceso, ahorrar tiempo y recursos al reducir la necesidad de revisar manualmente las falsas alarmas y evitar daños a los pacientes al evitar tratamientos o procedimientos innecesarios. Disminuir los falsos positivos también puede hacer que un sistema o proceso sea más preciso al reducir el número de falsas alarmas que deben revisarse manualmente.

La reducción de los falsos positivos puede ayudar a mejorar la eficacia y reducir los costes al requerir menos tiempo y recursos para revisar y procesar las falsas alarmas. En la atención sanitaria, minimizar los falsos positivos puede ayudar a evitar tratamientos o procedimientos innecesarios, lo que en última instancia conduce a una atención al paciente más segura y precisa.

Ejemplos reales de falsos positivos

En esta sección, exploraremos ejemplos reales de falsos positivos en varias industrias, como la ciberseguridad, las pruebas médicas y la detección del fraude.

Al comprender cómo pueden afectar los falsos positivos a los distintos sectores, podemos apreciar mejor la importancia de minimizar estos errores y los beneficios que se derivan de hacerlo.

Ciberseguridad

En ciberseguridad, los falsos positivos se producen cuando un sistema de seguridad identifica erróneamente una acción inofensiva como maliciosa. Esto puede conducir a la pérdida de tiempo y recursos investigando amenazas inexistentes, provocando que los equipos de seguridad se relajen demasiado y pasen por alto potencialmente amenazas genuinas, y creando una distracción significativa de incidentes más apremiantes.

Las organizaciones pueden reducir los falsos positivos en ciberseguridad aprovechando la IA y el aprendizaje automático, encontrando el equilibrio adecuado entre protección y experiencia del cliente, y utilizando el análisis de datos. Al minimizar los falsos positivos, los equipos de seguridad pueden centrarse en abordar las amenazas reales y mantener una postura de seguridad sólida, al tiempo que mejoran la eficiencia y reducen los costes.

Pruebas médicas

Los falsos positivos en las pruebas médicas se producen cuando el resultado de una prueba muestra incorrectamente que un paciente padece una enfermedad o afección determinada cuando en realidad no es así. Estos errores pueden dar lugar a tratamientos y procedimientos innecesarios, así como a un mayor estrés para los pacientes. Además, los falsos positivos pueden llevar a sobrestimar la incidencia de una enfermedad, lo que puede tener efectos adversos en entornos de baja prevalencia.

Reducir los falsos positivos en las pruebas médicas es fundamental para garantizar diagnósticos precisos y tratamientos adecuados. Las organizaciones pueden lograrlo aprovechando la IA y el aprendizaje automático, equilibrando la protección y la experiencia del cliente y garantizando la exactitud de los datos. Al minimizar los falsos positivos, los proveedores de atención sanitaria pueden ofrecer una mejor atención al paciente y mejorar los resultados generales de los pacientes.

Detección de fraudes

En la detección del fraude, los falsos positivos se producen cuando una transacción legítima se marca erróneamente como fraudulenta. Esto puede dar lugar a investigaciones innecesarias, insatisfacción del cliente y un desvío de recursos de los casos reales de fraude. Por ejemplo, una transacción válida con tarjeta de crédito de un cliente podría marcarse erróneamente como fraudulenta, provocando la frustración del cliente y una mayor carga de trabajo para el equipo de prevención del fraude.

La reducción de los falsos positivos en la detección del fraude puede lograrse aprovechando la IA y el aprendizaje automático, equilibrando la protección y la experiencia del cliente, y utilizando estrategias de riesgo basadas en datos. Al minimizar los falsos positivos, las empresas pueden centrarse en abordar los casos de fraude genuino y mejorar la satisfacción del cliente, lo que en última instancia conduce a una mayor confianza y lealtad entre su base de clientes.

Resumen

En conclusión, los falsos positivos pueden tener repercusiones significativas en diversos sectores, desde la sanidad hasta la ciberseguridad y la prevención del fraude. Al comprender las causas de los falsos positivos y aplicar estrategias para reducirlos, las organizaciones pueden mejorar su eficacia general, su precisión y la satisfacción de sus clientes. Aprovechar la IA y el aprendizaje automático, equilibrar la protección y la experiencia del cliente y garantizar la exactitud de los datos son estrategias clave para minimizar los falsos positivos y desbloquear los beneficios que conllevan unos sistemas y procesos más precisos y eficientes.

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