¿Es la IA en el sector sanitario muy prometedora, pero requiere regulación?

¿Es la IA en el sector sanitario muy prometedora, pero requiere regulación?

El debate sobre la implementación de la IA en la atención sanitaria lleva bastante tiempo circulando. Los expertos creen que esta tecnología en particular tiene un enorme potencial para transformar el sector de la salud al aprovechar una gran cantidad de datos médicos y los rápidos avances que se han producido en técnicas analíticas, como el aprendizaje automático, los métodos centrados en la lógica y los enfoques estadísticos. El impacto de la Inteligencia Artificial en la mejora de los resultados médicos es enorme, lo cual es factible mediante un mejor apoyo a los ensayos clínicos, una mejora en el diagnóstico y el tratamiento médicos y un mayor conocimiento y habilidades de los profesionales de la salud.

¡Eso no es todo! La IA como servicio juega un papel importante a la hora de abordar los problemas en áreas con escasez de personal sanitario al ayudar a percibir exploraciones de retina e imágenes radiológicas, entre el resto de aplicaciones. Pero:

¿Cuáles son los desafíos del uso de la IA en la atención sanitaria?

El despliegue de la IA en la atención sanitaria, incluidos los grandes modelos lingüísticos, se está llevando a cabo sin una comprensión holística de sus posibles impactos, lo que presenta algunos beneficios y riesgos sólidos para los usuarios finales, incluidos médicos y pacientes.

Cuando los sistemas de inteligencia artificial obtienen acceso a datos de salud, pueden acceder a información confidencial de los pacientes, lo que puede comprometer su privacidad. Debido a esto, es necesario desarrollar y establecer marcos legales y regulatorios sólidos para proteger la privacidad, la seguridad y la integridad de las personas.

El Director General de la OMS dijo recientemente que aprovechar la IA en la atención sanitaria garantiza buenos resultados de salud en el futuro, pero también plantea ciertos desafíos, como:

  • Recopilación de datos poco ética
  • Amenazas a la ciberseguridad
  • Aumentar los sesgos o la desinformación

Por lo tanto, para abordar la necesidad de manejar el rápido aumento de las tecnologías sanitarias de IA, la Organización Mundial de la Salud enfatiza la importancia de la transparencia y la documentación, la gestión de riesgos y la validación de datos externamente. «Esta nueva guía ayudará a las naciones a regular la IA de manera efectiva para aprovechar sus ventajas, ya sea para tratar el cáncer o detectar la tuberculosis, y al mismo tiempo reducir los riesgos», añadió el Director General de la OMS. Además, el renombrado proveedor de servicios de desarrollo de software sanitario prestará atención al desarrollo de modelos éticos de IA para la industria sanitaria.

Leer más: Ventajas del software de BI para el cuidado de la salud en la industria de la salud

¿En qué regulaciones se debe centrar el uso de la IA en la atención sanitaria?

Según una plataforma global de datos e inteligencia empresarial, el mercado de la IA en la atención sanitaria se valoró en 11 mil millones de dólares a nivel mundial en 2021 y se prevé que este mercado tendrá un valor de 188 mil millones de dólares para 2030. Sin embargo, los desafíos surgieron de las regulaciones, como la La Ley de Responsabilidad y Portabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) en los EE. UU. y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa se clasifican con énfasis en comprender el alcance de la jurisdicción y los requisitos de consentimiento, en el contexto de la privacidad y la protección de datos.

Los sistemas de IA son complicados y dependen no sólo del código con el que se crean sino también de los datos con los que se entrenan, afirmó la Organización Mundial de la Salud. Tener mejores regulaciones puede ayudar a manejar los riesgos de la IA en la atención médica, ya que esta tecnología generalmente es difamada por aumentar los sesgos en los datos de entrenamiento.

Puede resultar complicado para los modelos de IA representar con precisión la diversidad de la población, lo que da lugar a sesgos, incorrección o incluso fracasos.

Para ayudar a reducir estos riesgos, se pueden aprovechar las regulaciones para garantizar que se informen rasgos como el género, el origen étnico y la raza y que los conjuntos de datos se hagan representativos intencionalmente. El informe destaca que el compromiso con los datos de calidad es importante en la IA en la atención sanitaria para garantizar que los sistemas no generen sesgos y errores.

Leer más: Pruebas de control de calidad para software o aplicaciones de atención médica

¿Cómo garantizar una gestión responsable de la IA en la atención sanitaria?

IA en la atención sanitaria |  BinmileIA en la atención sanitaria |  Binmile

En respuesta a la creciente demanda mundial de una gestión responsable del rápido crecimiento de las tecnologías sanitarias de IA, la publicación de la OMS resume seis áreas clave para regular la IA en el campo de la atención sanitaria:

  1. Para generar confianza, el documento enfatiza la importancia de la transparencia y la documentación, respaldando la documentación integral durante todo el ciclo de vida del producto y el seguimiento diligente de los procesos de desarrollo.
  2. Al abordar la gestión de riesgos, se deben abordar a fondo consideraciones como el uso previsto, la intervención humana, el aprendizaje continuo, la capacitación de modelos y las amenazas a la ciberseguridad, priorizando la simplificación de los modelos en la medida de lo posible.
  3. Se considera importante un compromiso con la calidad de los datos, incluida una evaluación estricta de los sistemas antes del lanzamiento, para evitar el aumento de sesgos y errores por parte de los sistemas impulsados ​​por IA en el sector sanitario.
  4. La validación externa de los datos y la claridad sobre el uso específico de la Inteligencia Artificial Gen se destacan como medidas necesarias para garantizar la seguridad y facilitar una regulación efectiva.
  5. Fomentar la colaboración entre organismos reguladores, pacientes, personal sanitario, socios gubernamentales y representantes de la industria se reconoce como una estrategia clave para garantizar que los productos y servicios sigan cumpliendo las normativas durante todo su ciclo de vida.
  6. La publicación admite las dificultades que presentan las regulaciones, como GDPR en Europa y HIPAA en EE. UU., lo que subraya la importancia de comprender el alcance jurisdiccional y los requisitos de consentimiento para respaldar la privacidad y la protección de datos en la IA en la atención médica.

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¿Cómo mejorar los resultados de salud utilizando la IA en la atención al paciente?

Si recuerdas bien, la OMS indicó fortalecer los ensayos clínicos, mejorar el diagnóstico médico y aumentar los conocimientos y habilidades de los profesionales médicos para mejorar los resultados de salud utilizando la IA en la atención sanitaria. De hecho, en lugares donde no hay expertos médicos disponibles, la IA puede ayudar a ejecutar diversos procesos médicos para la detección y el tratamiento de enfermedades.

La OMS recomendó algunas medidas para manejar de manera responsable los modelos de IA en la atención médica. Insistió en la transparencia para promover la confianza al documentar todo el ciclo de vida del producto y realizar un seguimiento de los procesos de desarrollo. Para garantizar una gestión adecuada de los riesgos, problemas como el uso previsto, las intervenciones humanas, el aprendizaje continuo, los modelos de formación y las amenazas a la ciberseguridad deben resolverse perfectamente mediante modelos simples.

Lea también: IA en la atención al paciente

El resumen

Sin duda, la Inteligencia Artificial es una tecnología revolucionaria, pero aún no está completamente lista para ser utilizada en la industria médica. Sí, existen ciertos desafíos que deben abordarse bien para implementar la IA en el campo de la atención médica. Se debe prestar especial atención a la construcción de modelos éticos de IA para salvaguardar la información confidencial de las personas y utilizar solo conjuntos de datos creíbles para entrenar esos modelos operativos. Tenga la seguridad de que está bastante cerca el momento en que la IA se convertirá en el asistente más grande y confiable de los médicos y otros profesionales médicos cuando se trata de realizar tareas médicas.

Esperamos que te haya gustado el contenido centrado en el uso de la IA en la Salud. Ahora, si desea desarrollar un sistema o solución de IA para el campo médico teniendo en cuenta las regulaciones territoriales, le conviene programar una reunión formal con los especialistas en TI de una de las principales empresas de desarrollo de IA.

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Amit GroverAmit Grover

Amit Grover

Vicepresidente senior de ventas y estrategia




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