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Diez consejos para que la IA se implemente de manera responsable
El Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (Sescam) lleva años trabajando con la inteligencia artificial, tanto en la imagen clínica como en Atención Primaria, una revolución que crece y suscita un sinfín de interrogantes. Con motivo de Día Mundial de las Telecomunicaciones, que se celebra este 17 de mayo, EIT Health Spain, que forma parte del Instituto Europeo de Innovación y Tecnología (EIT), reivindica el potencial de la inteligencia artificial en el sector sanitario, pero advierte de los retos que comporta su uso.
- EIT Health es una red de los mejores innovadores en materia de salud, con aproximadamente 130 socios, que cuenta con el apoyo del Instituto Europeo de Innovación y Tecnología (EIT).
En el diagnóstico médico, la planificación del tratamiento y el seguimiento de pacientes crónicos, la IA puede proporcionar una mejora de los resultados en atención sanitaria. Puede ser decisiva en la detección precoz de enfermedades, los planes de tratamiento personalizados y el seguimiento de pacientes en tiempo real.
Recomendaciones
Para EIT Health Spain, estas son las 10 recomendaciones para abordar para una implementación responsable de la Inteligencia Artificial en los sistemas de salud:
- Calidad y disponibilidad de los datos. Los sistemas de IA requieren datos de alta calidad, fiables y precisos para generar resultados útiles. Sin embargo, éste sigue siendo un reto importante en los sistemas sanitarios españoles, aun siendo de los más digitalizados de Europa.
- 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 dependen en gran medida de los datos de los pacientes, lo que plantea problemas de privacidad, seguridad y consentimiento. 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. Los sistemas de IA pueden mostrar sesgos, especialmente en la atención sanitaria, donde ciertas poblaciones pueden estar infrarrepresentadas. De aquí la importancia de la responsabilidad y la transparencia.
- Gobernanza y responsabilidad. Los sistemas de IA deben regularse para garantizar la seguridad de los pacientes y la calidad de la atención.
La confianza de los médicos es clave
- Adopción y confianza de los médicos. Los sistemas de IA deben ser aceptados y 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. 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 sobre IA.
¿Puede la inteligencia artificial diagnosticarnos?
