El interés por la inteligencia artificial (IA) está aumentando notablemente, especialmente en lo que respecta a la mejora de sectores importantes como la atención sanitaria.
En particular, la IA estrecha podría contribuir a transformar las prácticas quirúrgicas, mejorando la precisión, la eficiencia y los resultados para los pacientes.
Tres pilares pueden ayudar a respaldar el uso de la IA cuando se trata de información sanitaria sensible y de la toma de decisiones: datos fiables, una regulación transparente y la aplicación de medidas de privacidad y protección.
Seguramente ha oído hablar de la inteligencia artificial (IA) e incluso quizá de la IA generativa (IAGen), pero ¿qué hay de la IA estrecha? A diferencia de la IAGen, la IA estrecha no pretende replicar la inteligencia humana en su totalidad. En su lugar, funciona dentro de normas predefinidas y demuestra competencia en tareas específicas. Junto con el reciente auge del interés por la IA, la IA estrecha lleva muchos años transformando silenciosamente varios sectores.
En la atención sanitaria, por ejemplo, la aplicación de la IA estrecha ya ha dado lugar a mejoras notables en la atención a los pacientes, al asistir a los profesionales sanitarios y potenciar sus competencias y conocimientos. Esto incluye avances en la precisión diagnóstica, la telemedicina y la investigación de fármacos.
La cirugía es otro ámbito en el que la IA estrecha marca la diferencia. Las intervenciones salvan millones de vidas cada año, pero pueden provocar complicaciones graves para los pacientes. La IA estrecha no solo puede ayudar al personal médico a prepararse mejor para una intervención (por ejemplo, mediante la automatización de procesos administrativos o el análisis del historial médico y de los factores de riesgo), sino que también puede ofrecer orientación en tiempo real durante la operación y aportar información tras la misma. Esto puede contribuir a la recuperación del paciente, pero también es una fuente de aprendizaje basado en vídeo para los cirujanos.
Generar confianza en la IA estrecha
Por tanto, la IA estrecha podría mejorar significativamente los resultados para los pacientes y reducir las tasas de complicaciones, al tiempo que aumentaría potencialmente la eficiencia y reduciría los costes para los hospitales. Sin embargo, las encuestas también revelan escepticismo y desconfianza hacia la IA entre los pacientes y los proveedores de atención sanitaria, que temen por la seguridad y la fiabilidad.
Para liberar todo el potencial de la IA estrecha, los sectores público y privado deben contribuir a fomentar la confianza en el uso de la IA entre los profesionales sanitarios y los pacientes. Existen tres pilares que podrían respaldar el uso de la IA en casi todos los sectores, pero estos pilares son aún más importantes cuando se trata de información sanitaria sensible y de la toma de decisiones.
Pilar 1: Datos fiables e imparciales
La piedra angular de cualquier sistema de IA reside en la calidad de los datos con los que se entrena. Los conjuntos de datos diversos ayudan a prevenir sesgos y a mantener la precisión de la IA estrecha, lo que genera confianza en estos sistemas. Un compromiso inquebrantable con la calidad de los datos garantizará que los resultados reflejen escenarios médicos reales, al tiempo que preserva la integridad del modelo de IA.
La comunicación transparente por parte de las organizaciones es fundamental para transmitir este compromiso. Por ejemplo, en Caresyntax, los esfuerzos continuos por incorporar una variedad de escenarios médicos en los conjuntos de datos han contribuido a el uso de algoritmos de IA para el apoyo a la decisión intraoperatoria en tiempo real y para guiar a los equipos quirúrgicos. Esto ha reducido la variabilidad quirúrgica y ha promovido la seguridad de los pacientes.
Pilar 2: Regulación transparente y certificación independiente
Establecer normas sólidas, organismos de certificación y marcos que garanticen la seguridad, la transparencia y la rendición de cuentas es otro aspecto fundamental para generar confianza en la IA estrecha entre los profesionales y los pacientes. Existen varios ejemplos de ello en desarrollo tanto en el sector público como en el privado.
La propuesta de Ley de IA de la UE, primer marco jurídico sobre IA del mundo, establece un marco de certificación para la IA de alto riesgo y propone medidas voluntarias para los sistemas de IA de menor riesgo. Un número de organismos independientes se han centrado en trasladar las normas de IA a contextos específicos de la atención sanitaria.
Pilar 3: Aplicación de la privacidad y la protección de datos
La aplicación estricta de la normativa y las medidas sólidas para la protección de los datos de los pacientes, incluida la anonimización de datos, son esenciales para generar confianza en el desarrollo y el despliegue de la IA. Las normativas existentes, como HIPAA en Estados Unidos y el RGPD en la UE, constituyen una base sólida, aunque persisten disparidades regionales.
El sector privado también desempeña un papel crucial en el impulso de las iniciativas de privacidad y protección. Por ejemplo, convertirse en una Organización de Seguridad del Paciente (PSO) implica recopilar, desidentificar (anonimizar) y agregar datos sobre incidentes de seguridad del paciente. Trabajar con una PSO garantiza la protección de la confidencialidad y el privilegio legal, lo que permite comparar datos esenciales con otros centros a través de la Red de Bases de Datos de Seguridad del Paciente (NPSD), por ejemplo.
Más allá del paciente
Si los sistemas sanitarios logran generar suficiente confianza en la IA estrecha, esta podría tener un efecto significativo en los resultados para los pacientes. Pero los beneficios van mucho más allá del paciente. La IA estrecha también podría aportar numerosas ventajas para nuestro planeta, como la reducción del consumo energético y del desperdicio de recursos.
A nivel mundial, el sector sanitario fue responsable del 4,6 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero en 2017. Los hospitales suelen ser edificios muy intensivos en energía, mientras que los quirófanos generan entre el 50 y el 70 % de los residuos clínicos totales de los hospitales. Solo la huella de carbono de la cirugía en Estados Unidos, el Reino Unido y Canadá se estima en 9,7 millones de toneladas de CO2 al año.
Sin embargo, nuestros datos internos muestran que el uso de la IA estrecha en el quirófano a través de la plataforma Caresyntax puede reducir significativamente el consumo de energía y disminuir los residuos gracias a una mayor eficiencia quirúrgica. La contribución de la IA estrecha a un sector sanitario más ecológico y más comprometido con el medio ambiente podría ser sustancial.
La IA estrecha tiene un enorme potencial para transformar las prácticas quirúrgicas, ofreciendo precisión, eficiencia y mejores resultados para los pacientes. Sin embargo, la adopción exitosa de la IA estrecha en la atención sanitaria depende de generar confianza entre los profesionales y los pacientes. Los datos fiables, las normas sólidas y la protección de datos constituyen los pilares de esta confianza.
Mediante el establecimiento de marcos sólidos que antepongan el bienestar del paciente al beneficio puro, las partes interesadas pueden contribuir de forma colectiva a la integración efectiva de la IA estrecha. Esto no solo mejoraría la calidad de la prestación de la atención sanitaria, sino que también podría tener un impacto positivo en nuestro planeta.
