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La Inteligencia Artificial también puede tener un impacto en el área médica. Tedros Adhanom, director de la Organización Mundial de la Salud (OMS), ha mencionado que esta tecnología tiene la capacidad de mejorar la salud de millones de personas en el mundo y en México ya existen casos de uso que demuestran sus beneficios.
De acuerdo con el informe mundial sobre IA aplicada a la salud de la OMS, esta tendencia puede mejorar la velocidad y precisión de los diagnósticos; facilitar la atención clínica; reforzar la investigación; y apoyar intervenciones en el ámbito de la salud pública, como la vigilancia de la morbilidad o respuesta a brotes.
El propio Adhanom también dijo que tienen una influencia en la relación de los pacientes con su salud, pues les permite ejercer mayor control en su atención médica e incluso comprender la evolución de sus necesidades.
“Podrían facilitar el acceso a los servicios de salud en los países con escasos recursos y las comunidades rurales, donde los pacientes a menudo tienen dificultades para acceder a los agentes de salud o al personal médico”, mencionó Adhanom, durante la presentación del informe de la OMS en la especialidad en 2021.
En esto coincide Ignacio Alonso, director de operaciones de Moneyfi Technologies, empresa que desarrolló la aplicación Datium, la cual trabaja a partir de una base de datos que los pacientes aportan de forma voluntaria para construir diversas experiencias y casos médicos que sean usados tanto en el sector privado como público.
Alonso resalta en el hecho de que los pacientes dan su información con conocimiento y bajo la premisa de que no habrá riesgo de venta sin autorización, además de que esto aporta a evitar datos sesgados o poco transparentes, algo que afectaría los diagnósticos que produce.
Para participar en esta aplicación se debe llenar una serie de formularios dirigidos por chatbots en los que los pacientes se deben registrar y contestar preguntas sobre sus padecimientos o condiciones que van desde lo general a lo particular.
Luego, se procesa la información para determinar problemas de salud grupales o poblacionales. Esto puede tener impacto a nivel gobierno, pues existe la posibilidad de que se utilicen para generar políticas públicas a partir de las muestras.
La IA médica tiene limitantes y preocupa en términos de privacidad
Aunque la OMS ha aceptado su uso, esta tecnología de diagnóstico tiene limitantes, menciona Alonso, pues el procesamiento de datos lleva entre nueve y 12 meses hasta alcanzar una interpretación, además de una interrelación de los contenidos y la generación de respuestas.
Para ponerla en práctica de la mejor manera, los médicos también deben pasar por programas de capacitación permanente, aunque en este sentido la herramienta también ayuda, pues cuenta con casos clínicos que constan de varias partes, como presentación, tratamiento y conclusiones, para tomarlos como ejercicios de simulación.
Por otra parte, la OMS señala que uno de los principios para garantizar que la IA se utilice en aras del interés público es que los diseñadores cumplan “con los requisitos normativos en materia de seguridad, precisión y eficacia para indicaciones o usos bien definidos. Se deben instaurar medidas de control de la calidad en la práctica y de mejora de la calidad en la utilización de la IA”.
Al respecto, Alonso recomienda que al trabajar con este tipo de herramientas, primero, se deben encriptar los datos de la gente para que terceros no tengan acceso a ellos. Y la segunda parte del reto es que nadie pueda identificar a los usuarios, por lo que deben ser ańonimos, es decir, sólo estar asociados a un número y no a una persona.
Cabe mencionar que Datium no es el único ejemplo de uso de IA en el área médica en México. En el hospital Luis Sánchez Bulnes, Microsoft y la Asociación para Evitar la Ceguera generaron un algoritmo basado en esta tecnología para detectar con mayor precisión la ceguera en recién nacidos por medio de una fotografía del fondo del ojo.
John Montgomery, vicepresidente corporativo de la plataforma de IA de Microsoft, explicó a Expansión que se usaron más de 6,000 imágenes para entrenar al algoritmo, mismo que alcanzó una efectividad del 85%, comparado con el 60% de los humanos, y es utilizado para evitar la ceguera en bebés.
Cifras del hospital destacan que diariamente 12 niños pierden su visión a causa del diagnóstico tardío de retinopatía del prematuro, por lo que Montgomery destacó que “son cosas que la IA cambia drásticamente para hacerlas más asequibles”.
Expansión
