Durante un simposio denominado Hackeando la Sanidad: Inteligencia Artificial en Salud, organizado por la Asociación de Innovadores en eSalud (AIES), red ITEMAS e Instituto #SaludSinBulos, organizaciones y asociaciones de carácter internacional solicitaron una regulación de la Inteligencia Artificial (IA) en la salud.
Desde allí reclamaron un uso de la Inteligencia Artificial que evite riesgos de confidencialidad de los datos de los pacientes y frene la desinformación. Para ello, distintos profesionales sanitarios propusieron un decálogo de medidas con las que poder reducir los riesgos derivados de la IA.
Inteligencia Artificial (IA) sí, pero con cuidado
Según los estudios de Estatista, la IA en salud permitirá reducir la carga de los profesionales sanitarios, con una disminución de incluso el 20% en el caso de los médicos y de un 8% en el caso de las enfermeras. Al tener los profesionales una menor carga de trabajo, se dedicaría más tiempo a la atención de los pacientes.
Desde el Simposio explicaron que se demostró que muchos de los diagnósticos que realiza la IA son más precisos que los que puede realizar cualquier equipo médico. También, la IA colabora con asignar mejor los recursos de la asistencia sanitaria y a realizar tratamientos más personalizados.
Sin embargo, la IA también supone un riesgo de desinformación en salud. Este fenómeno está a la orden del día mostrando deep fakes, vídeos con imágenes creadas por Inteligencia Artificial, incluso de personas reales cuya imagen y voz son manipuladas.
Compromiso ético entre los profesionales de la salud
Con el afán de concientizar acerca de la importancia de un compromiso ético sobre la IA en salud, se desarrollaron diez puntos clave sobre los que trabajar el futuro de la inteligencia artificial en la salud.
-Autonomía:
Los sistemas de inteligencia artificial deben preservar la autonomía de las personas. En salud deben incorporar mecanismos que los profesionales sean capaces de revisar y corregir cualquier resultado procedente de una IA. Los profesionales, los pacientes y los ciudadanos son los responsables de las decisiones sanitarias.
-Bienestar:
El uso de la inteligencia artificial tiene que promover el bienestar de las personas, y su finalidad está orientada al interés público mediante el desarrollo de sistemas seguros, precisos, eficaces y de calidad.
-Confiabilidad:
Para que un sistema de IA inspire confianza en los profesionales sanitarios y ciudadanos debe ser legal; asegurando el cumplimiento de las normativas y evitando sesgos y creencias injustificadas.
-Equidad:
El uso y acceso a los sistemas de inteligencia artificial debe ser equitativo en la medida de lo posible, extendiéndose a todas las personas y regiones sin discriminación por cualquier tipo de condición. Los sistemas de salud deben anticipar la repercusión que tendrá en los profesionales y pacientes utilizar la IA, habituándolos en su uso.
-Información veraz:
La IA debe ayudar a la alfabetización en salud y a la identificación y difusión de la información veraz en salud. Por ello, hay que ayudar a la IA para identificar las fuentes de la información y las referencias, tanto de texto como de imagen, y contrarrestar la desinformación con información veraz.
-Privacidad:
Los sistemas de IA y sus entornos tecnológicos deben poseer mecanismos robustos que garanticen la privacidad y seguridad de los datos, de forma que sean tratados responsablemente en la asistencia sanitaria y en la investigación científica.
-Representatividad:
Las soluciones de IA deben ser entrenadas y utilizar datos fiables y representativos de su universo. Y así cumplir con los principios de justicia, igualdad, diversidad e inclusión con los que mitigar los riesgos para los derechos fundamentales y la seguridad.
-Responsabilidad:
Deben existir mecanismos que aseguren la responsabilidad en el desarrollo y uso de los sistemas de IA y se debe cubrir y respaldar a todas aquellas personas que se sientan perjudicadas por decisiones basadas en estos sistemas.
-Sostenibilidad:
Los sistemas de IA deben ser evaluados de forma continua y transparente en situaciones reales para saber si cumplen de forma adecuada sus expectativas y las necesidades para las que fueron creados. Los sistemas deben reducir al mínimo sus efectos medioambientales y ser eficientes energéticamente.
-Transparencia:
La transparencia es la cualidad que hace posible que los sistemas de IA puedan ser comprensibles. Estos deben proveer de información suficiente para conocer sus capacidades y sus limitaciones.
Fuente: EFE Salud.