La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la traducción o el procesamiento del lenguaje natural. Una de las áreas donde la IA tiene un gran potencial es el sector de la salud, donde puede contribuir a mejorar la prevención, el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de las enfermedades.
Según el primer informe mundial sobre IA aplicada a la salud publicado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en junio de 20211, la IA puede utilizarse para mejorar la velocidad y la precisión del diagnóstico y la detección de enfermedades; facilitar la atención clínica; reforzar la investigación en el ámbito de la salud y el desarrollo de medicamentos; y apoyar diversas intervenciones de salud pública, como la vigilancia de la morbilidad, la respuesta a los brotes y la gestión de los sistemas de salud.
Además, la IA puede permitir que los pacientes tengan un mayor control de su propia atención de salud y comprendan mejor la evolución de sus necesidades. También puede facilitar el acceso a los servicios de salud en los países con escasos recursos y las comunidades rurales, donde los pacientes a menudo tienen dificultades para acceder a los agentes de salud o al personal médico.
Algunos ejemplos de aplicaciones de la IA en el sector de la salud son:
La IA en el análisis de imágenes radiológicas y el diagnóstico de enfermedades. Gracias a sistemas basados en IA, el diagnóstico de enfermedades como la diabetes, dolencias cardiovasculares, degeneración macular o glaucoma, pueden hacerse mediante la observación de la retina. También se pueden detectar anomalías como tumores o fracturas en imágenes de rayos X, tomografías o resonancias magnéticas con mayor rapidez y precisión que los humanos.
La IA en el desarrollo y descubrimiento de fármacos. La IA puede ayudar a acelerar y optimizar el proceso de investigación y desarrollo de nuevos medicamentos, reduciendo los costes y los tiempos. Por ejemplo, la IA puede analizar grandes cantidades de datos genómicos, moleculares o clínicos para identificar posibles dianas terapéuticas o candidatos a fármacos3. También puede simular los efectos y las interacciones de los fármacos en modelos virtuales o predecir su eficacia y seguridad en ensayos clínicos.
La IA en la atención personalizada y preventiva. La IA puede ayudar a proporcionar una atención más personalizada y preventiva a los pacientes, adaptada a sus características individuales y sus factores de riesgo. Por ejemplo, la IA puede monitorizar los signos vitales o los hábitos de vida de los pacientes mediante dispositivos portátiles o aplicaciones móviles y alertar sobre posibles problemas o sugerir cambios de comportamiento. También puede generar planes de tratamiento personalizados o recomendaciones basadas en las preferencias o las necesidades de cada paciente.
Sin embargo, el uso de la IA en el sector de la salud también plantea desafíos y riesgos que deben abordarse con ética y responsabilidad. Algunos de estos desafíos son:
La calidad y seguridad de los datos. Los sistemas de IA dependen de los datos que se les proporcionan para aprender y funcionar correctamente. Por lo tanto, es fundamental garantizar que los datos sean precisos, completos, representativos y actualizados. Además, se debe proteger la privacidad y confidencialidad de los datos personales y sensibles sobre salud, evitando su uso indebido o su acceso no autorizado.
La equidad y transparencia. Los sistemas de IA pueden reflejar o amplificar los sesgos o las desigualdades existentes en los datos o en los algoritmos que se utilizan para entrenarlos o evaluarlos. Esto puede conducir a resultados injustos o discriminatorios para ciertos grupos o individuos. Por lo tanto, es necesario asegurar que los sistemas de IA sean equitativos e inclusivos para todos los usuarios potenciales y beneficiarios. También es importante que los sistemas de IA sean transparentes y explicables sobre cómo funcionan y cómo llegan a sus decisiones.
La gobernanza y regulación. Los sistemas de IA deben estar sujetos a normas claras y coherentes que garanticen su calidad, seguridad, eficacia y responsabilidad. Estas normas deben estar basadas en principios éticos universales y respetar los derechos humanos. Además, se debe fomentar una colaboración multidisciplinar e intersectorial entre todos los actores implicados en el desarrollo, despliegue y utilización de la IA en el sector de la salud.
La inteligencia artificial aplicada al sector de la salud ofrece grandes oportunidades para mejorar la prestación de atención médica y la medicina en todo el mundo. Sin embargo, también implica desafíos y riesgos que deben abordarse con ética y responsabilidad. Por ello, es necesario establecer un marco normativo adecuado que garantice el uso beneficioso y seguro de esta tecnología para todos.