Hay poco tiempo para esas reflexiones, dice Van Genderen. La demanda de atenci\u00f3n est\u00e1 aumentando, al igual que la escasez de personal. Se ha llegado al l\u00edmite del sistema sanitario, seg\u00fan un informe del Consejo de Salud P\u00fablica y Sociedad de este mes. \u201cGran parte de la soluci\u00f3n est\u00e1 en los modelos de IA que pueden aliviar la carga de la prestaci\u00f3n de atenci\u00f3n. No es posible detener la innovaci\u00f3n: se necesita urgentemente ahora, tenemos suficientes problemas que resolver. Pero tenemos que idear marcos con los que esto se pueda hacer de manera segura\u201d.<\/p>\n
\nLas suposiciones y los sesgos pueden “atrincherarse” en los modelos de IA<\/p>\n<\/blockquote>\n
El cuidado de la salud ya est\u00e1 utilizando ciertas aplicaciones de inteligencia artificial. Por ejemplo, el hospital OLVG en Amsterdam y el Hospital Maasstad en Rotterdam recientemente comenzaron a usar software de alta en cuidados intensivos. Aqu\u00ed, un modelo inform\u00e1tico calcula la probabilidad de que un paciente regrese r\u00e1pidamente o muera despu\u00e9s de ser dado de alta de la UCI. Erasmus MC tambi\u00e9n utiliza dicho software de alta para pacientes que se han sometido a una cirug\u00eda de c\u00e1ncer. Este hospital tambi\u00e9n est\u00e1 desarrollando un ‘modelo de dec\u00fabito’ para predecir el riesgo de \u00falceras por presi\u00f3n en la UCI. Y est\u00e1 trabajando en un modelo que indica cu\u00e1l ser\u00e1 el mejor tratamiento para los pacientes con insuficiencia cardiaca. <\/p>\n
Estas aplicaciones deber\u00edan reducir la presi\u00f3n sobre la asistencia sanitaria. En el caso de los pacientes card\u00edacos, por ejemplo, puede significar que los m\u00e9dicos cambien m\u00e1s r\u00e1pidamente a medicamentos que el paciente pueda tomar en casa, para que el hospital no tenga que administrarlos. Como resultado, los pacientes pueden irse a casa antes. El software de descarga tambi\u00e9n cumple esa funci\u00f3n y tambi\u00e9n puede ayudar al m\u00e9dico a tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pido. <\/p>\n
Van Genderen: \u201cEl gran temor es que la IA reemplace a los humanos en el cuidado de la salud. Pero si usamos la IA de la manera correcta, la atenci\u00f3n se mantiene humana: el personal puede prestar m\u00e1s atenci\u00f3n a los pacientes en lugar de correr de cama en cama sinti\u00e9ndose exhausto\u201d.<\/p>\n<\/picture>\n<\/p>\n\t\tLea tambi\u00e9n: La IA deber\u00eda mejorar todo en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, pero hace tiempo que ha penetrado en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica<\/strong>Pero: \u00bfc\u00f3mo sabe si el modelo funciona tan bien para el paciente A como para el paciente B? Cuando las personas eligen, a menudo usan conocimientos previos, suposiciones, creencias, lo que hace que su elecci\u00f3n sea sesgada: contiene ‘sesgo’. Y la gente crea y alimenta los modelos, como resultado de lo cual ese sesgo se ‘ancla’, dice Van Genderen. \u201cSi podemos identificar las deficiencias de cada modelo en una etapa temprana, tambi\u00e9n podemos actuar sobre ellas\u201d. Agregando m\u00e1s datos de grupos subrepresentados, por ejemplo, o corrigiendo esto con m\u00e9todos matem\u00e1ticos.<\/p>\n
El software de alta para cirug\u00eda oncol\u00f3gica en Erasmus MC se ha desarrollado con datos de pacientes del propio hospital. Van Genderen: \u201cEsa es una poblaci\u00f3n completamente diferente a la del norte de los Pa\u00edses Bajos, por ejemplo. Pero quieres que el modelo funcione igual de bien all\u00ed\u201d. Por eso aboga por el intercambio de ‘inteligencia’ entre hospitales. <\/p>\n
Es importante que el m\u00e9dico siempre pueda verificar c\u00f3mo y por qu\u00e9 un modelo llega a una predicci\u00f3n, dice Jessica Workum, intensivista del Hospital Elisabeth-TweeSteden y consultora de inteligencia artificial en la empresa de software Pacmed. \u201cLos desarrolladores y proveedores deben proporcionar informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se cre\u00f3 un modelo y c\u00f3mo toma decisiones. \u00bfQu\u00e9 cuenta en eso? <\/p>\n
Los propios proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica deben convertirse en “alfabetizados en IA”, dice ella. \u201cNecesitamos saber qu\u00e9 es un modelo y poder reconocer si es apropiado para el paciente que tenemos enfrente. Por ejemplo, conociendo el conjunto de datos en el que se ha entrenado el modelo\u201d.<\/p>\n
Es importante que los m\u00e9dicos est\u00e9n a cargo de cada decisi\u00f3n, dice el experto estadounidense Reggie Townsend. Es asesor de \u00e9tica de inteligencia artificial en la empresa de software SAS y miembro del Comit\u00e9 de IA NAIAC que asesora al gobierno de EE. UU. \u201cEl mayor escollo es que confiamos demasiado en la IA. A juzgar por las noticias, uno pensar\u00eda que la IA resolver\u00e1 todos los problemas del mundo o har\u00e1 obsoleta a la humanidad\u201d. <\/p>\n
Qu\u00e9 hacer si escuchas un ‘bip’<\/h2>\n Los humanos, el m\u00e9dico, en este caso, deben tomar sus propias decisiones, con la ayuda de los consejos de los modelos de IA. Townsend: \u201cCuando caminas por un hospital, escuchas un ‘bip’ en todas partes. Son los m\u00e9dicos los que deciden qu\u00e9 hacer con ese ‘bip’. Deber\u00eda ser lo mismo con la inteligencia artificial; deje que el m\u00e9dico decida qu\u00e9 hacer con los resultados de tal sistema\u201d. <\/p>\n
Van Genderen lo compara con el asunto suplementario, en el que los funcionarios p\u00fablicos enga\u00f1aban a las personas sobre la base de algoritmos “sesgados”. \u201c\u00bfCu\u00e1nto se ha seguido ciegamente el modelo all\u00ed? \u00bfCu\u00e1l fue el papel del funcionario en esto? Ya tenemos que pensar qu\u00e9 necesita el proveedor de atenci\u00f3n m\u00e9dica para tomar decisiones basadas en modelos de IA. No es como ChatGPT: deja que la gente lo use y aprenderemos. En el cuidado de la salud, no podemos cometer errores y ver d\u00f3nde van las cosas mal\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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