Inteligencia artificial en la salud: Riesgos y ventajas

La convergencia entre la inteligencia artificial (IA) y el sector de la salud está transformando la manera en que se diagnostica, trata y se gestiona la atención médica. Este avance tecnológico ha impulsado mejoras significativas en la precisión del diagnóstico, la personalización de tratamientos y la eficiencia operativa en los sistemas de salud. Sin embargo, a medida que celebramos estos logros, es imperativo sopesar cuidadosamente tanto las ventajas así como los riesgos que acompañan a esta innovación.

En esta nota, exploraremos las ventajas actuales de la IA en la medicina, destacando cómo esta tecnología está elevando la calidad de la atención médica. Al mismo tiempo, examinaremos críticamente las desventajas que plantea, desde la interpretación opaca de los algoritmos hasta las preocupaciones éticas y de privacidad. 

Ventajas actuales de la inteligencia artificial en la salud

  1. Integración de información con privacidad e interoperabilidad

Las aplicaciones de la inteligencia artificial facilitan la gestión y análisis de grandes cantidades de datos médicos, agilizando los procesos administrativos y mejorando la eficiencia operativa en los centros de atención médica.

Sistemas de información basados en IA pueden proporcionar información valiosa para la toma de decisiones, como la asignación de recursos y la planificación del personal, como información obtenida por el médico y plasmada en el expediente clínico electrónico o el archivo, reportes de patología o imágenes médicas.

La incorporación de elementos de privacidad y su cumplimiento mediante sistemas de IA que emulan el cumplimiento de normas y estándares nacionales e internacionales permiten el uso confiable de los datos. Además, la salud digital se apoya en la interoperablidad de distintas plataformas tecnológicas que usan IA, para que distintos departamentos puedan aprovechar los datos recopilados para nuevos servicios y aplicaciones en la medicina.

  1. Mejora de la relación médico-paciente

A menudo se habla de la actitud y trato de los médicos hacia los pacientes, ya sea para consulta o durante la hospitalización. Al tratarse de la salud de un individuo, la medicina trata con muchas actitudes, humores y preocupaciones con las que un profesional de la salud debe lidiar todos los días, por lo que las relaciones personales juegan un papel en la medicina. 

El trabajo de los médicos no solo se compone de la visita a pacientes, sino que también tienen tareas administrativas con las que deben distribuir su tiempo. De hecho, se calcula que los médicos pasan solo el 12% de su tiempo en contacto con los pacientes hospitalizados.2 

La relación médico-paciente podría mejorar si el profesional de salud pudiera concentrarse en asuntos más complejos del paciente y pasar más tiempo con él.

  1. Personalización del tratamiento 

Los sistemas de IA pueden analizar datos genómicos, historiales médicos y otros factores para personalizar tratamientos según las características individuales del paciente.

Esto permite una atención médica más precisa y efectiva, minimizando los efectos secundarios y maximizando los resultados positivos. Esto ayuda también a la identificación de errores de prescripción y de efectos adversos a fármacos.

  1. Diagnóstico preciso y temprano:

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos, como imágenes de resonancia magnética (RM) o tomografías computarizadas (TC), para identificar patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano.

La capacidad de diagnosticar enfermedades en etapas tempranas puede mejorar las tasas de éxito en tratamientos y aumentar las posibilidades de recuperación.

Por ejemplo, se pueden detectar arritmias cardiacas por medio de relojes inteligentes o, por medio de esta misma tecnología, detectar anomalías en la presión arterial, identificando síntomas o crisis que requieran atención médica.

  1. Monitoreo continuo de pacientes:

Los sistemas de monitoreo basados en IA pueden analizar datos en tiempo real, como signos vitales y patrones de comportamiento, para predecir y detectar posibles complicaciones médicas. Esto permite una intervención rápida y mejora la calidad de la atención, especialmente en entornos de cuidados intensivos o para el garantizar la estabilidad sanitaria de adultos mayores que viven solos con algún tipo de padecimiento.

Desventajas de la inteligencia artificial en la medicina

  1. Fallos en la interpretación:

Los modelos de IA pueden ser difíciles de interpretar, lo que lleva a la falta de comprensión sobre cómo toman decisiones. Esto puede ser problemático, especialmente en entornos médicos donde la transparencia es crucial.

  1. Sesgo en los datos y algoritmos:

Los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA pueden contener sesgos inherentes, lo que lleva a la creación de algoritmos que no representan fielmente la realidad del fenómeno que se estudia. Esto puede resultar en disparidades en la atención médica, afectando a ciertos grupos de pacientes de manera desproporcionada, como por ejemplo, bases de datos que incluyen un sector muy bajo de estudios hechos en mujeres3 o grupos con características genéticas y raciales diferentes a las de la muestra de datos.

Los datos que se usan para entrenar modelos de IA deben ser incluyentes y equitativos para lograr la representatividad total de los grupos en los que se aplican los modelos de IA.

  1. Necesidad de datos de alta calidad:

Los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. La falta de datos precisos y representativos puede afectar la eficacia de los algoritmos y llevar a decisiones incorrectas.

  1. Problemas de ética y privacidad:

La recopilación masiva de datos médicos para entrenar algoritmos de IA plantea preocupaciones sobre la privacidad del paciente. Garantizar la confidencialidad y la seguridad de la información médica es esencial para evitar violaciones éticas y legales.La encripción de la información sensible puede ser una de las acciones que permitan la protección de los datos en no sólo cuando éstos se encuentran interoperando en las distintas plataformas digitales sino también mientras se encuentran almacenados.

Desafíos Éticos de la inteligencia artificial en la salud

La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha expresado preocupación a pesar del respaldo entusiasta hacia el uso adecuado de tecnologías, incluyendo los grandes modelos lingüísticos. 

La OMS señala la necesidad de aplicar precauciones de manera sistemática, equiparando la atención dada a estas nuevas tecnologías con la aplicada a los grandes modelos lingüísticos. Esto significa que hay que respetar los valores como la transparencia, la inclusión, la colaboración pública, la supervisión de expertos y la rigurosidad en las evaluaciones.

La OMS tiene las siguientes preocupaciones4

  • Los datos para entrenar sistemas de IA pueden estar sesgados
  • Los modelos lingüísticos redactan respuestas que parecerían contener autoridad, sin embargo, suelen dar respuestas completamente incorrectas y sin fuentes.
  • El uso de datos sin consentimiento y protección del usuario.
  • Al ser modelos entrenados con información humana, se puede difundir datos inexactos y desinformación. Al tratarse de información sobre la salud, esto puede ser muy delicado, ya que el usuario no puede distinguir la calidad de la información con facilidad.

Conclusión

A medida que cerramos esta reflexión sobre la fusión entre la inteligencia artificial y la medicina, queda claro que estamos ante un capítulo significativo en la evolución de la atención médica. Las ventajas son innegables: diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y una gestión más eficiente de los recursos. Sin embargo, nos debemos de ocupar en construir principios que garanticen el control y, en su caso, eliminación de los riesgos que pueden conllevar las desventajas y desafíos que acompañan este progreso.

La opacidad en la toma de decisiones algorítmicas, las preocupaciones éticas y de privacidad, así como la resistencia a la adopción por parte de algunos profesionales de la salud son recordatorios cruciales de que, mientras celebramos la innovación, debemos abordar de frente las complejidades éticas y sociales que surgen.

Fuentes:

1 https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0016-38132022001100017

2

https://es.wired.com/articulos/inteligencia-artificial-en-la-salud-del-diagnosticos-al-tratamiento

3

https://www.apsf.org/es/article/bate-de-ventajas-y-desventajas-desventaja-la-inteligencia-artificial-no-es-una-capsula-magica

4 https://www.who.int/es/news/item/16-05-2023-who-calls-for-safe-and-ethical-ai-for-health

29 abril, 2024

Lorem