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La inteligencia artificial en la salud pública

Actualizado: 31 may 2023

El uso de la inteligencia artificial en la salud pública está creciendo y ganando cada vez más presencia. Este especial desarrollado por la OPS, tiene como objetivo dar a conocer los principios rectores necesarios, sus componentes y subcampos, y los usos que tiene esta disciplina.

La inteligencia artificial (IA) se esta posicionando en los sistemas de salud con el fin de reformar potencialmente la experiencia para los profesionales como para los pacientes. El aprendizaje de la IA subyace en dos principales instrumentos, el primero conocido como IA simbólica la cual se gestiona a través del conocimiento humano y la IA por aprendizaje automático que integra conocimientos por medio de algoritmos para la identificación de datos. Con los grandes avances logrados en los últimos años la IA fomentó y promovió un acceso igualitario a una atención de la salud oportuna. Sin embargo, coexisten sesgos en el desarrollo que acontecen practicas discriminatorias.


Otra cuestión que hay que considerar es que la falta de evidencia sobre la aplicación de los sistemas de IA en el campo de la salud supone un dilema ético y, al mismo tiempo, es uno de los factores que contribuye a crear desconfianza hacia la IA.


Ocho principios rectores de la transformación digital del sector de la salud:


  1. A la hora de desplegar la inteligencia artificial en el campo de la salud, asegurar el doble papel del estado como garante de los derechos humanos y promotor del goce de esos derechos. Se recomienda fomentar políticas para su uso para el goce de la seguridad y privacidad.

  2. Establecer mecanismos de coordinación formal que promuevan y aseguren el entendimiento cooperativo y constructivo entre segmentos públicos y privados. Se recomienda facilitar el acceso y la gobernanza de datos, de modo que permitan implementar estrategias de IA en el campo de la salud.

  3. Promover fondos de inversión multinacionales para que los países en situaciones mas vulnerables no se vean privados de los beneficios de las tecnologías emergentes y la inteligencia artificial en el campo de la salud publica. Se recomienda estimular y respaldar la búsqueda de financiamientos basado en propuestas colaborativas, focalizar el financiamiento en estrategias sustentables que potencien el desarrollo de recursos humanos y fortalecer la relación constituciones y/u organizaciones expertas dedicados a la IA.

  4. Construir un sistema de innovación en inteligencia artificial que sea abierto y cooperativo, promoviendo el desarrollo de códigos de acceso abierto a algoritmos y aplicaciones. Se debe garantizar la privacidad y seguridad de la información.

  5. Prevenir sesgos algorítmicos y garantizar la inclusión social desde el diseño de los sistemas de inteligencia artificial hasta su potencial aplicación en todos los niveles económicos, sociales y geopolíticos de los países de la región. Debe existir interoperabilidad entre los distintos sistemas de información para asegurar tanto la cantidad como la calidad de los datos que se van a utilizar en el diseño de IA, de la misma manera fortalecer la calidad de los datos según su precisión, completitud, consistencia, integridad, oportunidad y unicidad.

  6. Acelerar los marcos, ético-legales, la capacitación y el encuentro de talento de inteligencia artificial de alto nivel, construir una disciplina academica de inteligencia artificial mediante la formación de equipos multidisciplinarios. Estimular la investigación de los problemas éticos que conlleva la implementación de estrategias basadas en la IA. Fortalecer la educación y la formación de los recursos humanos especializados en IA en salud.

  7. Generar evidencia sobre la aplicación de sistemas de inteligencia artificial. Se recomienda promover el desarrollo de metodologías estándar de evaluación y comunicación del funcionamiento de las herramientas basadas en IA, Fomentar la evaluación y el monitoreo del impacto sobre la cadena de valor en salud de estas herramientas en los ámbitos en las que se implementen e Impulsar la investigación del impacto de implementar estrategias basadas en la IA.


La cooperación mundial sobre IA y cualquier tecnología emergente permitirá que los distintos países alcancen su potencial en cuanto al desarrollo de tecnologías de la información y comunicación en salud y la gestión de la información, cuestiones jerarquizadas a partir de la pandemia de la enfermedad por el coronavirus del 2019 (COVID-19).


La IA es una herramienta para el perfeccionamiento del sistema de salud y su personal, que conlleva ciertos riesgos por lo que tiene que guiarse por principios técnicos y éticos, que son los siguientes:


Centrada en las personas. Las acciones y soluciones deben estar centradas en las personas y no usarse como un fin en sí mismas. Como una de las muchas tecnologías para facilitar el trabajo en el ámbito de la salud pública, la IA debe respetar los derechos de la persona.


Fundamentada en la ética. Los debates, el desarrollo y la aplicación deben basarse en los principios éticos acordados a escala mundial de dignidad humana, beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia.


Transparente. Siempre deben usarse enfoques transparentes, que deben comunicarse al desarrollar algoritmos de IA.


Protección de los datos. La privacidad, la confidencialidad y la seguridad en el uso de datos deben ser fundamentales para toda IA que se desarrolle.


Integridad científica. Las intervenciones de IA deben ceñirse a prácticas científicas óptimas: deben ser confiables, reproducibles, justas y honestas y posibilitar la rendición de cuentas.


Abierta y compartible. Todo debe ser lo más abierto y compartible posible. Las herramientas y el concepto subyacente de apertura deben ser una característica y un factor de éxito crucial de toda IA que se desarrolle.


No discriminatoria. La justicia, la igualdad y la inclusión en el impacto y el diseño deben constituir siempre la base de toda iniciativa de IA para la salud pública.


Tecnología controlada por seres humanos. Es obligatorio que haya procesos formales de control y revisión por seres humanos de las decisiones automatizadas.





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