La inteligencia artificial (IA) y las soluciones de machine learning están transformando la forma en que se entregan los cuidados de la salud. Las organizaciones de salud han acumulado grandes conjuntos de datos en forma de registros e imágenes de salud, datos de población, datos de reclamos y datos de ensayos clínicos. Las tecnologías de IA son muy adecuadas para analizar estos datos y descubrir patrones e insights que los humanos no pudieron encontrar por sí solos. Con el deep learning de la IA, las organizaciones del cuidado de la salud pueden utilizar algoritmos para ayudarlos a tomar mejores decisiones de negocios y clínicas, además de mejorar la calidad de las experiencias que proporcionan.
Aquí te indicamos 6 principios para una inteligencia artificial ética en el sector salud:
- Transparencia y explicabilidad. Hay que conseguir que la inteligencia artificial se convierta en una herramienta útil para el profesional sanitario y que, a su vez, el paciente pueda entender los resultados de su uso.
- Los datos de los pacientes son sensibles y deben tratarse de forma rigurosa y responsable, respetando los motivos para los que se recaban.
- Calidad del dato y no discriminación. Se necesitan muchos datos pero no sirven de nada si no están correctamente codificados o hay algún tipo de sesgo, que favorezca a unos colectivos frente a otros.
- Los algoritmos deben tener en cuenta los riesgos (seguridad) y ser auditables, de forma que los resultados puedan valorarse en todo momento desde el punto de vista de su eficacia y desde la ética.
- Autonomía versus supervisión. Hay que alcanzar un adecuado equilibrio entre la autonomía del sistema y la supervisión de profesionales que valoren los resultados.
- Regulación versus responsabilidad. Debe existir una regulación y estar claro el grado de responsabilidad de todos los agentes implicados en la construcción y el uso de los algoritmos.