IA generativa en el sector salud: Impacto y consideraciones

Consideraciones sobre la IA en el sector salud

• Integración y validación: El desarrollo de IA generativa en materia
  de salud requiere de integración con los sistemas existentes y validación para asegurar que los algoritmos funcionan adecuadamente en entornos clínicos reales.
• Interoperabilidad y estándares de datos: Es crucial que los sistemas de IA puedan interoperar con diferentes bases de datos y tecnologías de salud existentes, lo que requiere un enfoque estandarizado hacia la gestión e intercambio de datos.
• Desarrollo inclusivo y diversificado: Con el fin de evitar sesgos en los
  algoritmos, es fundamental que los conjuntos de datos utilizados para
  entrenar la IA representen a diversas poblaciones.

Impacto de la IA generativa en la atención sanitaria

• Mejora en la precisión diagnóstica: La IA generativa tiene el potencial de analizar rápidamente grandes volúmenes de información, lo que puede llevar a diagnósticos más precisos y rápidos.
• Personalización del tratamiento: Algoritmos avanzados facilitarían tratamientos con base en las características de cada paciente.
• Optimización de recursos: La IA generativa ayuda a prever las necesidades de recursos sanitarios y optimizar su uso, contribuyendo a una gestión más eficiente de los servicios de salud.

Consideraciones de políticas públicas

Desde nuestra perspectiva, la confianza debe ser el centro de toda política pública que se desarrolle para regular el uso de la Inteligencia Artificial generativa. Además, consideramos que sería de gran utilidad, para este propósito, tomar en cuenta las siguientes dimensiones:

En el caso específico del sector salud, los puntos centrales a considerar, con base en este marco referencial, son:

• Privacidad y seguridad de los datos: Es imprescindible garantizar la
  privacidad y seguridad de los datos de los pacientes cumpliendo con
  normativas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA, por sus siglas en inglés) y otras normas de protección de datos.
• Transparencia y explicabilidad: Los sistemas de IA generativa deben ser transparentes y sus decisiones comprensibles para los usuarios y pacientes, de esta manera se asegura la confianza en los sistemas de
  atención médica.
• Equidad y no discriminación: Debe asegurarse que la IA generativa en
  salud no mantenga ni incremente las desigualdades existentes, lo que requiere un enfoque proactivo para identificar y mitigar sesgos en el
  algoritmo.

La incorporación de la IA generativa en el sector salud promete una transformación significativa; sin embargo, es esencial abordar el desarrollo de esta tecnología y adherirse a políticas públicas sólidas para garantizar que su implementación sea segura, justa y efectiva. En este panorama, será fundamental que los responsables de elaborar estas políticas y las firmas desarrolladoras de esta tecnología trabajen juntos para crear un entorno en el que la IA pueda alcanzar su máximo potencial en beneficio de los pacientes.

Fuente: Artificial Intelligence: Overview of the Life Sciences & Health Care Policy Landscape, Deloitte, 2023.