La IA en la atención de la salud
La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad que tienen diferentes dispositivos, como una computadora o un robot, para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana, y así facilitar la realización de cálculos, relacionar datos y hasta generar estrategias en diferentes juegos como el ajedrez.
Como toda nueva tecnología, la IA ofrece grandes posibilidades para mejorar la salud de millones de personas en todo el mundo; ahora bien, toda tecnología, también puede utilizarse indebidamente y causar daño.
Siete países de la región ya elaboraron o están elaborando una estrategia nacional de IA (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay), y siete ya adhirieron a los Principios de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos) sobre IA, entre ellos Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México y Perú. La importancia de incorporar a la IA en el sector público está reflejada en la mayoría de las estrategias nacionales relativas a esta tecnología.
Este tipo de tecnología se asienta en el análisis de grandes bases de datos mediante modelos de IA entrenados. Sin dudas, en primer lugar, son necesarias bases de datos precisas, de “buena calidad”, es decir los datos deben estar estructurados, estandarizados y accesibles para los desarrolladores. Además, dado que estas bases de datos son de pacientes reales, deberían ser diseñadas y resguardadas según las leyes vigentes, así como los principios y requerimientos de instituciones como la OMS, OPS, OCDE, Fundación Sadosky que delinearon las guías para su manejo ético y responsable. También con el acceso restringido a usuarios debidamente autorizados. De esta manera, al ser analizadas por expertos, se confirmarán estos datos antes de realizar el entrenamiento de los modelos (curado o supervisión).
Una estrategia sería poder realizar hojas de ruta nacionales, regionales y provinciales que aseguren la creación de bases de datos y que éstas reflejen a la población real sin sesgo, con todas sus características. Si no se hiciera de esta manera, pueden generarse errores en los modelos que posteriormente podían trasladarse a resultados incorrectos o exclusión de poblaciones o minorías.
Por otra parte, las dificultades de trabajar con algoritmos inescrutables de “caja negra” plantean consideraciones éticas nuevas. De hecho, los investigadores y desarrolladores de IA tienen la obligación ética de considerar las consecuencias de los resultados de los modelos que crean.
La IA se puede implementar en casi cualquier faceta o actividad de la salud: atención clínica, salud pública, investigación biomédica, administración del sistema de salud y rediseño de servicios.
Las tecnologías de IA podrían abordar la variación injustificada, es decir la distribución no equitativa e igualitaria del recurso que genera que algunos grupos se benefician y otros no generando desigualdad en la atención, reducir los errores médicos evitables, disminuir las desigualdades en el acceso a la salud y la atención médica y reducir la mala utilización de los recursos disponibles.
Es prioritario en primer lugar diseñar una estrategia y luego, crear leyes que indiquen el camino y la forma adecuada de utilizar la IA en salud.
La IA se puede implementar en atención clínica, salud pública, investigación biomédica y rediseño de servicios.