MADRID 16 Feb. (EUROPA PRESS) -
La Inteligencia Artificial aplicada a la salud comprende numerosos desafíos pero, según ha señalado el catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad de A Coruña, Marcos Ortega Hortas, los principales son las cuestiones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos, o los posibles sesgos e inequidades de los algoritmos para diferentes grupos poblacionales, así como la falta de interpretabilidad y transparencia de los algoritmos por lo que "los médicos y los pacientes necesitan entender y confiar en las decisiones asistidas por IA".
Así se ha puesto de manifiesto durante la IX Jornada ASD, titulada 'La (R)evolución de la inteligencia artificial (IA) en la Salud', organizada por la Asociación Salud Digital (ASD).
Respecto a los retos, Marcos Ortega ha comentado que son "muchos y comunes a la hora de implantar la IA en cualquier sector", si bien se hacen "especialmente críticos en el ámbito de la salud". "Hay que considerar que el boom de la IA viene dado por una conjunción en el tiempo de una altísima disponibilidad de datos, una gran capacidad de procesado de estos datos y, lógicamente, la disponibilidad de algoritmos capaces de aprender las tareas que les indiquemos", ha señalado.
Por su parte, el presidente de la Asociación Salud Digital, Jaime del Barrio, ha comentado ejemplos concretos en los que la IA se aplica en el sector sanitario desde hace mucho tiempo. "Se trata de un cambio disruptivo digital, y la salud no es ajena. Ya hay problemas globales, como la atención sanitaria y social, que se pueden afrontar de la mano de la IA", ha afirmado.
Además, ha apuntado la necesidad de colaborar e incorporar al sistema sanitario a nuevos perfiles de profesionales que deben trabajar de la mano con los sanitarios. También se ha referido a "la calidad de los datos en el sector sanitario", ya que, "si no tienen el nivel suficiente, no podrán extraerse conclusiones útiles".
En esta línea, la directora de salud digital de DKV, Elena Torrente Segarra, ha resaltado la necesidad de reforzar la protección y la seguridad de los datos, los sesgos algorítmicos y las cuestiones éticas y legales.
En cuanto a los retos que tiene la sociedad para avanzar hacia una IA responsable en salud, Segarra ha apuntado que debe ser "fiable, ética y que no contribuya a incrementar las desigualdades en salud". Entre las barreras para la adopción de la IA en el sector sanitario, ha destacado "la falta de estándares, la falta de confianza y aspectos relacionados con la rendición de cuentas".
En este sentido, se ha preguntado quién es responsable ante un resultado que impacta negativamente en la salud del paciente: el fabricante de la solución o el proveedor sanitario. Por tanto, "el gran reto sería avanzar hacia una IA responsable, es decir, que sea fiable y minimice riesgos. Y, para ello, se debería reforzar la confianza, la capacitación (técnica y de los profesionales sanitarios) y la evaluación de su impacto", ha dicho Elena Torrente.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SALUD MENTAL
Por otro lado, durante la jornada se ha tratado la relación entre la inteligencia artificial y la salud mental a través de la presentación de un innovador proyecto del Grupo de Trabajo de Salud Mental Digital de la ASD, liderado por la directora de la Cátedra de Salud Mental Digital de la Universidad de Comillas, Lucía Halty.
"El incremento alarmante en las cifras de algunos trastornos mentales está llevando al borde del colapso al sistema actual. En este contexto, la tecnología y la inteligencia artificial emergen como aliadas potenciales tanto para los pacientes como para el sistema de salud", ha afirmado la directora de Soluciones Clínicas para el Sur de Europa en BMJ Group y miembro de la Junta Directiva de la ASD, María Gómez.
En opinión de María Gómez, "uno de los desafíos más significativos en el desarrollo de la inteligencia artificial en el sector sanitario es encontrar el equilibrio adecuado entre la libertad para avanzar y la protección necesaria".
