Cómo la IA puede ayudar a cerrar las brechas de salud en todo el mundo

La inteligencia artificial (IA) está transformando hoy la prestación de servicios de salud. Desde el apoyo a la toma de decisiones clínicas hasta la gestión predictiva de las cadenas de suministro médico, el ritmo de la innovación se está acelerando, lo que promete mejores servicios para los médicos y sus pacientes.

Grandes empresas tecnológicas como Google, Amazon, Microsoft y Apple están invirtiendo recursos en tecnologías enfocadas en la salud que tienen el poder no solo de mejorar la atención en los países ricos, sino también de promover la equidad sanitaria global, salvando vidas y ahorrando dinero en el proceso.

Tras más de 20 años trabajando en el acceso a medicamentos en países de ingreso bajo y mediano (PIBM), he sido testigo del efecto catalizador que pueden tener las herramientas adecuadas para mejorar los resultados de salud de millones de personas. La IA, si se aplica de forma adecuada, podría llevar las cosas al siguiente nivel al agilizar la prestación de servicios de salud y aliviar la presión sobre clínicas y hospitales saturados en pueblos y ciudades de África y más allá.

Sin embargo, a medida que la fuerza imparable de la IA cobra impulso, es necesario tomar medidas decisivas para garantizar que el acceso a esta tecnología se distribuya de manera justa. De lo contrario, existe el riesgo de que estos avances refuercen las desigualdades en salud global existentes en lugar de reducirlas.

Los sistemas de IA solo funcionarán para las personas en los PIBM si se incluye a las poblaciones vulnerables en su diseño y se garantiza a las comunidades el acceso a las soluciones resultantes.

Con la arquitectura adecuada, las herramientas de IA pueden ponerse en marcha en las partes del mundo donde más se necesitan, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más rápidos y precisos, fortaleciendo la vigilancia epidemiológica, mejorando las cadenas de suministro médico y llevando información y tratamientos vitales a los pacientes.

No hay tiempo que perder. Los cimientos de la revolución de la IA en la salud se están sentando en este mismo momento. La tecnología avanza rápido, y sería una oportunidad perdida que las grandes tecnológicas (Big Tech) construyan sistemas que no logren abordar las mayores necesidades de salud del mundo.

En todo el mundo, los profesionales de la salud ya están adoptando herramientas de IA clínica como OpenEvidence para analizar investigaciones médicas y ayudar en la toma de decisiones al pie de la cama del paciente. La industria farmacéutica también está utilizando la IA para acelerar la búsqueda de nuevos medicamentos y reducir los costos de laboratorio, mientras que las empresas de diagnóstico están transformando la eficiencia de las pruebas de imagen y laboratorio, desde ecógrafos con IA hasta estetoscopios digitales.

Garantizar que todos —y no solo los más favorecidos— se beneficien de esta transformación de la IA es esencial. Por eso son tan importantes iniciativas como "Catalyzing Equitable AI Use" de la Fundación Gates y el trabajo de gobernanza de HealthAI. Con este espíritu, Horizon1000, la nueva iniciativa de la Fundación Gates y OpenAI, tiene como objetivo llevar herramientas de IA personalizadas a 1000 clínicas de atención primaria en toda África, comenzando por Ruanda, para apoyar la atención de primera línea y aliviar la escasez de personal.

La creciente gama de herramientas de IA y su mejor rendimiento son alentadores. Pero para liberar todo el potencial de la IA, debemos incentivar a las grandes empresas a abordar los obstáculos al acceso, tal como lo ha hecho la Access to Medicine Foundation en el sector farmacéutico.

Uno de los desafíos más urgentes es la capacidad de cómputo, especialmente en África, dada la voracidad de la IA por los datos. África alberga a más del 18% de la población mundial, pero solo cuenta con el 1,3% de la capacidad global de almacenamiento de datos. De los más de 8000 centros de datos en el mundo, solo 152 se ubican en África. El acceso limitado a internet móvil confiable excluye aún más a muchos africanos del uso de herramientas digitales modernas y sistemas de IA.

Hay indicios de progreso. Nvidia, por ejemplo, se ha asociado con Cassava Technologies para invertir en la infraestructura necesaria para el desarrollo de la IA en África, ofreciendo a investigadores y gobiernos acceso a una capacidad informática avanzada. Por su parte, Microsoft y G42 han desarrollado un centro de datos alimentado con energía geotérmica en Kenia. Estos esfuerzos son prometedores, pero siguen siendo excepciones. Sin una inversión sustancial, los países que enfrentan algunas de las mayores cargas de morbilidad del mundo corren el riesgo de ser los últimos en beneficiarse de los avances de la IA en salud.

Otro obstáculo es la gobernanza de datos. Es comprensible que los países quieran controlar cómo se almacenan, utilizan y transfieren los datos personales de salud. La Ley de Protección de Datos de Ruanda de 2021, por ejemplo, exige el almacenamiento local de los datos personales por defecto y restringe las transferencias transfronterizas sin autorización explícita. Estas normas protegen la privacidad y la soberanía, pero también complican el desarrollo e implementación de sistemas de IA que dependen de datos agregados. Lo que se necesita es un marco de gobernanza armonizado que proteja a las personas y, al mismo tiempo, permita la colaboración.

La regulación también plantea desafíos. La IA no es un medicamento, ni un dispositivo, ni un servicio en el sentido tradicional. Como resultado, las empresas que operan internacionalmente deben moverse en un complejo mosaico de normativas. La nueva Ley de IA de la Unión Europea, que está entrando en vigor, podría establecer estándares globales de facto debido al tamaño del mercado europeo, pero también podría aumentar las cargas de cumplimiento de una manera que desfavorezca a los innovadores en los PIBM. Algunas regiones están experimentando con enfoques más ágiles. Los entornos de pruebas (sandboxes) regulatorios de Kenia, por ejemplo, permiten a las empresas probar soluciones de salud basadas en IA bajo una regulación flexible a cambio de informes transparentes.

Un último problema es la brecha de representación de datos. Muchas bases de datos de salud no representan adecuadamente a poblaciones diversas, lo que genera sesgos algorítmicos y una falta de datos representativos cultural y lingüísticamente. Solo el 0,02% de todo el contenido en línea está en lenguas africanas, por lo que la mayoría de los modelos de IA actuales se entrenan principalmente en inglés. Miles de millones de personas simplemente no existen en estos modelos.

Países como la India están empezando a crear bases de datos más aptas para su uso mediante iniciativas como Bhashini, un servicio de traducción gubernamental, y empresas como Karya están construyendo bases de datos locales para multinacionales. Nigeria también ha lanzado un modelo multilingüe para apoyar idiomas con pocos recursos digitales. Estas iniciativas muestran lo que es posible.

Nos encontramos en un punto de inflexión. La IA tiene el potencial de ayudar a resolver algunos de los desafíos más persistentes en la salud global: desde las brechas en el diagnóstico y las fallas en la cadena de suministro, hasta los lentos plazos de investigación. Los beneficios podrían llegar a millones de pacientes en atención primaria y a generaciones de mujeres que dan a luz en entornos rurales pobres, ofreciendo una atención más segura y confiable.

Hacer realidad esta visión requerirá un compromiso genuino por parte de las Big Tech. La equidad en salud no es algo que se dé por sentado; es el resultado de decisiones deliberadas. Las empresas tecnológicas ya han demostrado lo que son capaces de construir. Ahora deben demostrar qué están dispuestas a compartir.