Introducción a la Inteligencia Artificial
La IA en la salud
Que la inteligencia artificial ha venido para quedarse es un hecho. Uno de los sectores donde mayor impacto y controversia ha generado es el de la medicina. La IA ha empezado a integrarse en el ámbito de la medicina con el objetivo de mejorar la atención al paciente, acelerando los procedimientos y logrando una mayor precisión en los diagnósticos. Esto, en teoría, allana el camino para ofrecer una atención médica globalmente mejorada. Las imágenes radiológicas, las preparaciones de anatomía patológica y los registros médicos electrónicos de los pacientes están siendo evaluados a través del aprendizaje automático para contribuir en el proceso de diagnóstico y tratamiento de los pacientes1.
Sin embargo, como
ya ha sido expresado por expertos en la materia en otras ocasiones, la IA puede
tener efectos negativos para la sociedad2. Además, si estos errores
o daños se producen en el ámbito de la medicina las consecuencias pueden ser
letales, literalmente. El primer hándicap que observan los expertos en la IA es
los posibles errores de diagnóstico de los pacientes. Como ya hemos visto a lo
largo de esta asignatura, la IA presenta problemas a la hora de interpretar ilustraciones
o imágenes. De esta manera, las alteraciones en la imagen tienen el potencial
de inducir errores de diagnóstico en la IA tales como falsos positivos. En
ciertos estudios, se observó un aumento del 40% en la tasa de falsos positivos
en comparación con las detecciones realizadas por profesionales médicos3.
Además, algunos algoritmos o modelos de IA, son susceptibles al atajo o a
correlaciones espurias, como hemos comprobado durante la asignatura, planteando
escenarios sesgados a los profesionales4. En este sentido, la solución
es evidente. Es fundamental que quienes utilicen estas herramientas reciban la
formación adecuada y comprendan de manera precisa tanto sus aplicaciones como
sus limitaciones. Esto es esencial al implementarlas en la práctica, con el fin
de evitar errores que puedan resultar en diagnósticos incorrectos y posibles
perjuicios para los pacientes5.
Asimismo,
multitud de expertos de la salud indican que la IA puede acentuar la
desigualdad social existente en el mundo. Las poblaciones sujetas a
discriminación tienden a estar insuficientemente representadas en los conjuntos
de datos fundamentales para las soluciones de inteligencia artificial, lo que
podría resultar en la negación de los beneficios completos de la IA en el
ámbito de la atención médica para estos grupos. En este sentido, hacer un uso ético
de la IA evitando generar algoritmos parciales con relación a raza, género y
religión es necesario6.
Adicionalmente, el
volumen de datos demandados por la IA para su correcto funcionamiento pone en
riesgo la privacidad de todos los pacientes. En este sentido, varios expertos
en la materia trabajan en formas de obtener grandes cantidades de datos
respetando la privacidad de los pacientes7.
En definitiva,
es evidente que la IA ha de ser regulada para su aplicación en ámbitos tan
sensibles como el de la salud. La UE es pionera en este aspecto y desde 2021
trabaja en la redacción de un documento regulatorio8. Sin embargo, los
grandes beneficios asociados al uso de la IA provocan que las grandes empresas
se apresuren en su aplicación y esto, en el caso de la salud, puede convertirse
en un asunto de vida o muerte.
1.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30810430/
5.https://www.telefonicaempresas.es/grandes-empresas/blog/riesgos-inteligencia-artificial-salud/
6.https://elpais.com/retina/2017/12/19/innovacion/1513661054_305253.html
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