La Era de la IA: riesgos y beneficios para la salud

Foto: Medium | Role of Machine Learning and AI in Healthcare Sector (signitysolutions.com)

Por: Tiana Quevedo

La inteligencia artificial (IA) está irrumpiendo en todos los ámbitos de la vida, y la salud no es una excepción. Alain Labrique, director de salud digital e innovación de la Organización Mundial de la Salud (OMS), resume este cambio afirmando que: «Todos estamos entrando en una nueva era de uso responsable de la IA en la salud pública y la medicina clínica». La OMS reconoce a la IA como una herramienta válida para alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 3 que es “garantizar una vida sana y promover el bienestar de todas las personas a todas las edades”.

Hasta octubre del año pasado, la FDA enlistó 692 sistemas y dispositivos basados en IA para su uso en humanos, confirmando así su aplicación real. Los grandes modelos multimodales (LMM), una variante de IA generativa con amplias aplicaciones en la atención sanitaria, tienen el potencial de revolucionar los resultados de salud a nivel global, posibilitando:

  1. Diagnósticos más precisos: la IA puede analizar e interpretar grandes cantidades de datos, imágenes, escaneos y registros médicos rápidamente, lo que puede conducir a diagnósticos más tempranos y precisos.
  2. Planes de tratamiento personalizados: la IA puede crear planes de tratamiento personalizados para cada paciente, teniendo en cuenta sus características individuales.
  3. Mayor eficiencia: la IA puede automatizar tareas repetitivas, reduciendo la carga de trabajo del personal sanitario.
  4. Acceso a la atención médica: la IA puede contribuir a mejorar el acceso a la atención médica en zonas rurales o con escasez de personal sanitario, a través de la aplicación de la telemedicina. 
  5. Evidencia científica: la IA ha demostrado que puede generar información científica a partir de los datos que analiza, ejemplo de ello es su contribución a la generación de nuevos medicamentos.

Sin embargo, el uso de la IA en la salud también presenta algunos riesgos:

  1. Sesgo en los datos: cuando los modelos de inteligencia artificial se desarrollan con datos sesgados, los resultados generados por la IA también reflejarán ese sesgo. Esto implica que la precisión de la herramienta puede variar según factores como género, etnicidad, raza, clase social, lugar de origen y edad, entre otros. Este fenómeno tiene el potencial de perpetuar desigualdades y fomentar la discriminación.
  2. Concentración de poder: la concentración del desarrollo de la IA en grandes empresas tecnológicas puede resultar en un monopolio en el sector de la salud, lo que genera  preocupaciones sobre su control e influencia.
  3. Acceso desigual: la brecha digital y las altas tarifas de suscripción a los servicios de IA pueden limitar el acceso a esta herramienta en los países en desarrollo.
  4. Dependencia de los sistemas de salud: sobrevalorar las habilidades de la inteligencia artificial sin tener en cuenta sus restricciones podría resultar en diagnósticos y decisiones terapéuticas inadecuadas, así como en la pérdida de empleos y la necesidad de un significativo reentrenamiento de los profesionales de la salud.
  5. Impacto ambiental: la formación y el uso de modelos de IA conllevan un coste medioambiental sustancial, en términos de consumo de energía, huella hídrica y de carbono.

Para aprovechar los beneficios de la IA en la salud y minimizar los riesgos, se requiere un enfoque responsable y ético. La OMS ha establecido directrices para el uso responsable de los LMM en la atención sanitaria, basadas en principios como proteger la autonomía, promover el bienestar humano, garantizar la transparencia y fomentar la responsabilidad y la inclusión.

En el reciente Foro sobre el Fortalecimiento de la Gestión Estratégica en EsSalud en el Marco de la Atención Primaria en Salud, Carlos Bartolo, médico especialista en inteligencia artificial en salud, destacó que la integración de la IA en el ámbito de la salud no debe percibirse como un enfrentamiento entre el personal sanitario y las nuevas tecnologías. De hecho, su propuesta se inclina más hacia la creación de una sociedad colaborativa. Asimismo, enfatizó que, aunque los beneficios y mejoras de los sistemas basados en IA en los servicios de salud son evidentes, es crucial evitar una dependencia excesiva de esta herramienta y garantizar su incorporación de forma gradual. Además, subrayó la necesidad de recordar que la IA utiliza fuentes de información multidimensionales del mundo real, actuando como un reflejo de las desigualdades presentes en nuestras sociedades, lo que podría perpetuar problemas y sesgos preexistentes asociados a estos datos.

Referencias:

  1. SciDev.Net. AI risks in global health “must be accounted for” – WHO [Internet]. SciDev.net. 2024 [cited 2024 Feb 14]. Available from: https://www.scidev.net/global/news/ai-risks-in-global-health-must-be-accounted-for-who/ 
  2. ‌Corrales M., Minssen T., Fenwick M, Aboy M, Liddell K. The Law and Ethics of Data Sharing in Health Sciences [Internet]. Springer Nature; 2024 [cited 2024 Feb 14]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200 
  3. Banco Interamericano de Desarrollo. Inteligencia artificial y equidad de género: un espejo de nuestras sociedades – Sostenibilidad [Internet]. Sostenibilidad. 2023 [cited 2024 Feb 14]. Available from: https://blogs.iadb.org/sostenibilidad/es/inteligencia-artificial-y-equidad-de-genero-un-espejo-de-nuestras-sociedades/
  4. FORO: Fortalecimiento de la Gestión Estratégica en EsSalud en el Marco de la Atención Primaria Salud [Internet]. YouTube. 2024 [cited 2024 Feb 24]. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=fsXwfKeXCyI 

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