Recomendaciones para el uso responsable de la IA en salud

En el diagnóstico médico, la planificación del tratamiento y el seguimiento de pacientes crónicos, la inteligencia artificial puede proporcionar una mejora de los resultados en atención sanitaria, incluyendo la detección precoz de enfermedades, los planes de tratamiento personalizados y el seguimiento de pacientes en tiempo real. Sin embargo, es necesario concienciar sobre el uso responsable de la IA en salud.

De esta forma, en el Día Mundial de las Telecomunicaciones, EIT Health presenta un decálogo para conjugar los beneficios de la IA en salud con la seguridad para el paciente.

Decálogo para el uso responsable de la IA

• Calidad y disponibilidad de los datos: Contar con datos de alta calidad, fiables y precisos para generar resultados útiles sigue siendo un reto importante en los sistemas sanitarios españoles.
• Interoperabilidad e integración: La integración de los sistemas de IA con la infraestructura sanitaria existente requiere estándares de interoperabilidad que garanticen un intercambio de datos fluido entre sistemas y dispositivos.
• Implicaciones jurídicas y éticas: Los sistemas de IA deben cumplir con los marcos legales y éticos, incluidas las normas de protección de datos y el derecho a la privacidad.
• Prejuicios e imparcialidad: El problema para un uso responsable de la IA es que esta puede mostrar sesgos. Un problema preocupante especialmente en la atención sanitaria, donde ciertas poblaciones pueden estar infrarrepresentadas en los conjuntos de datos. Por ello es clave la transparencia en los sistemas de IA, sobre todo en los casos en que se utilice para tomar decisiones que puedan tener un impacto significativo en la salud de los pacientes.
• Gobernanza y responsabilidad: Para hacer un uso responsable de la IA es necesaria una estructura de gobernanza clara como mecanismos de responsabilidad. Esta debe regularse para garantizar la seguridad de los pacientes y la calidad de la atención.
• Adopción y confianza de los médicos: Es necesario contar con la confianza de los profesionales sanitarios para garantizar su implementación efectiva.
• Aceptación de los pacientes: Los pacientes deben ser informados sobre el uso de sistemas de IA en su atención y deben confiar en que su privacidad y confidencialidad están siendo protegidas.
• Complejidad técnica: El desarrollo y la implementación de sistemas de IA requieren conocimientos técnicos especializados, lo que puede suponer un reto para las organizaciones sanitarias.
• Coste y rentabilidad: Los sistemas de IA pueden ser costosos de desarrollar e implementar, y puede ser un desafío demostrar su rentabilidad.
• Educación y formación: Los proveedores de atención médica y el personal requieren educación y formación para comprender los beneficios y las limitaciones de los sistemas de IA y cómo usarlos de manera efectiva.

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