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Introducción

Este resumen ejecutivo presenta una síntesis del panel de discusión titulado "Navegando por las Fronteras Éticas de la IA en la Atención Sanitaria", la sexta sesión de una serie virtual de ocho semanas sobre IA en el ámbito de la salud. La discusión reúne a cuatro expertos: : Holland Kaplan, M.D. (Profesora Asistente de Ética Clínica y Medicina Interna General), ), Kristin Kostick-Quenet, Ph.D. (Profesora Asistente en el Centro de Ética Médica y Política de Salud), Vasiliki Rahimzadeh, Ph.D. (Profesora Asistente en el Centro de Ética Médica y Política de Salud) y Lee Leiber (Director de Información en el Baylor College of Medicine). El tema central gira en torno a la creciente integración de la IA en la atención clínica y los desafíos éticos cruciales que surgen de su uso.

Conceptos Fundamentales en la Ética de la IA

La Dra. Kostick-Quenet ofrece una visión general sobre la IA y sus implicaciones éticas. Señala que, aunque aún no existe un consenso absoluto sobre cómo abordar la ética de la IA, hay un acuerdo creciente sobre los principales desafíos éticos.

• Definición de IA: La IA abarca técnicas en las que las computadoras están programadas para imitar la inteligencia humana y el razonamiento analítico.
• Tipos de IA:
  • Aprendizaje Automático: Tipo de IA que aprende de la experiencia en lugar de seguir instrucciones paso a paso. Su naturaleza dinámica plantea desafíos regulatorios.
  • Aprendizaje Profundo: Inspirado en el cerebro humano, utiliza redes neuronales artificiales para el procesamiento distribuido en paralelo.
  • IA Generativa: Revolucionaria por su capacidad de crear contenido nuevo y original (texto, imágenes, música, código) al aprender de grandes conjuntos de datos, imitando la creatividad humana.
• Cuestión central de la ética de la IA: Evaluar los sistemas de IA, sus usuarios y el contexto de su uso para garantizar un rendimiento seguro y responsable. Aspectos clave incluyen precisión, confiabilidad y equidad.
• Consideraciones éticas en el ciclo de vida de la IA: La ética es relevante en todas las etapas, desde el desarrollo hasta la validación, prueba e implementación.
  • Desarrollo: Factores cruciales incluyen la calidad de los datos (representativos de los usuarios finales), recopilación ética (consentimiento, compensación, crédito) y seguridad de los datos (protección contra la re-identificación y el uso indebido).
  • Validación y Pruebas: El sesgo algorítmico es una preocupación importante. Datos de entrenamiento no representativos pueden generar resultados inexactos, exacerbando desigualdades en salud. Las pruebas deben incluir cohortes diversas.
  • Implementación: Consideraciones clave incluyen el uso previsto del sistema de IA, su impacto en poblaciones diversas y el nivel adecuado de confianza en el sistema.
• Transparencia como principio fundamental: La transparencia permite la evaluación crítica de los sistemas de IA. Los desarrolladores deben proporcionar información suficiente sobre el rendimiento del sistema para facilitar su integración responsable en la práctica clínica.

Abordando Dilemas Éticos Específicos

El panel analiza estudios de caso para ilustrar desafíos éticos en entornos sanitarios.

• Sesgo Algorítmico: Un caso en el que una aplicación dermatológica basada en IA diagnosticó erróneamente un melanoma en pacientes de piel oscura debido a que los datos de entrenamiento contenían predominantemente personas de piel clara pone de relieve los peligros del sesgo algorítmico. Las estrategias para mitigarlo incluyen interrogar y equilibrar los conjuntos de datos (aunque la obtención de nuevos datos puede ser un reto) y considerar cuidadosamente si incluir o excluir características protegidas como variables. Se hace hincapié en la importancia de reconocer y abordar el sesgo ya presente en los datos existentes (como se ha visto con los ajustes de la calculadora de TFG). Se sugiere probar los modelos con datos retrospectivos antes de su aplicación prospectiva como paso inicial cuando se adquieran modelos desarrollados en otros lugares.
• Transparencia y Explicabilidad: Un escenario en el que una herramienta de IA recomienda un plan de tratamiento menos agresivo para un paciente con diabetes sin proporcionar una justificación plantea preocupaciones sobre la transparencia y la explicabilidad. Aunque se reconoce su importancia, el debate explora el nivel de detalle necesario para las distintas partes interesadas. Se sugiere que la capacidad de explicación en profundidad puede ser más importante para los desarrolladores, mientras que, para los médicos y los pacientes, la atención puede centrarse en la divulgación clara de cuándo y cómo se utiliza la IA en su atención. Se señala el reto que supone comunicar eficazmente el papel de la IA a los pacientes, sobre todo teniendo en cuenta las posibles ideas erróneas, lo que subraya la necesidad de educar a los pacientes junto con la divulgación. Según el caso de uso de la IA, pueden ser necesarios distintos niveles de transparencia y explicabilidad (por ejemplo, calculadoras de riesgo basadas en datos cuantitativos frente a sistemas que incorporan las preferencias cualitativas de los pacientes).
• Responsabilidad y Rendición de Cuentas: Un caso en el que un sistema de IA no detecta una neumonía en fase temprana, lo que retrasa el tratamiento, plantea la compleja cuestión de la responsabilidad. La responsabilidad está repartida entre los radiólogos, la administración del hospital y los creadores de la IA, por lo que es difícil determinar responsabilidades. La naturaleza dinámica de la IA pone en entredicho los mecanismos de responsabilidad existentes para las tecnologías médicas. El debate se centra en la responsabilidad profesional de los médicos, la responsabilidad médica y la posible responsabilidad de la empresa, en la que los hospitales o los sistemas sanitarios que utilizan tecnologías de IA tienen una mayor responsabilidad debido a su conocimiento exhaustivo de la tecnología y su entorno de aplicación. Esto podría incentivar un mayor escrutinio de la adopción de la IA. Se subraya la importancia de mantener al «ser humano en el bucle» durante el desarrollo y la implementación, garantizando que la experiencia clínica siga siendo integral. Sin embargo, la aparición de agentes autónomos de IA («humanos en el bucle») plantea nuevos retos a este paradigma.
• Impacto en la Relación Médico-Paciente: El uso de la IA para generar respuestas automáticas a los mensajes de los pacientes suscita preocupación por el mantenimiento de los aspectos humanísticos de la asistencia. Un escenario en el que una respuesta genérica de IA angustia a un paciente pone de relieve el potencial de erosión de la confianza. Aunque la IA podría aumentar o incluso replicar aparentemente ciertos aspectos de la relación (por ejemplo, terapia de IA, respuestas empáticas de chatbot), el panel sugiere que la sustitución completa no es ni práctica ni deseable pronto. En cambio, las herramientas de IA podrían servir como mecanismo de responsabilidad humanística, ayudando a los médicos a perfeccionar su comunicación y empatía. Se subraya la importancia de distinguir entre la delegación adecuada e inadecuada de aspectos de la relación médico-paciente a la IA.

Gobernanza de la IA en la Atención Sanitaria

Lee Leiber aborda la gobernanza para la creciente adopción de soluciones de IA en salud. Advierte sobre los riesgos de compartir información sensible del paciente en plataformas no seguras, lo que podría violar la HIPAA.

• Iniciativas del Baylor College of Medicine: Se han establecido directrices institucionales para el uso de IA generativa, incluyendo:
  • No compartir información confidencial sin un acuerdo de asociación comercial.
  • Validar la información generada por IA manteniendo a los humanos en el proceso.
  • Divulgar el uso de herramientas de IA cuando corresponda.
  • Cumplir con las políticas de protección de datos de Baylor.
• Transición hacia la Gobernanza: Baylor está avanzando de la guía a la gobernanza formal para mitigar riesgos institucionales. Esto incluye supervisión centralizada y gobernanza en toda la institución.
• Proceso de Revisión para Nuevas Herramientas: La adquisición de herramientas de IA requiere revisión por cumplimiento, TI y seguridad de la información.
• Comité de Integración e Innovación en Tecnología de la Información en Salud (HIT): Evalúa nuevas soluciones tecnológicas en la práctica clínica, asegurando alineación con la misión de Baylor.

Conclusión

El panel destaca los desafíos y oportunidades éticos de la IA en la atención sanitaria, subrayando la importancia de abordar el sesgo algorítmico, garantizar la transparencia, definir la responsabilidad y establecer marcos de gobernanza para su adopción ética y segura.

Se utilizó inteligencia artificial (IA) para transcribir el contenido de la presentación y crear un resumen en español de la información contenida en la misma. Se trata de un proceso experimental y, aunque nos esforzamos por que sea preciso, el contenido generado por la IA no siempre es perfecto y podría contener errores.

Este resumen no ha sido revisado por el presentador para garantizar la integridad o corrección del contenido, por lo que no debe utilizarse para la toma de decisiones médicas sin revisar la presentación original. Si tienes comentarios, preguntas o dudas, ponte en contacto con nosotros aquí.