La inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria puede ser muy beneficiosa, o muy problemática, si no tenemos cuidado con cómo se utiliza, dijeron expertos de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Harvard.
El uso que se le da a la IA hoy se encuentra en cuestionamiento y debate por parte de científicos de Harvard.
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La inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria puede ser muy beneficiosa, o muy problemática, si no tenemos cuidado con cómo se utiliza, dijeron expertos de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Harvard.
Al respecto, comentaron que la IA podría ayudar con cosas como proporcionar diagnósticos para ciertas condiciones médicas o complementar el trabajo de las organizaciones de salud, pero también podría proporcionar información sesgada o utilizarse para difundir información errónea.
"En el lado positivo, la IA puede proporcionar experiencia médica a las personas que carecen de acceso", afirmó Andy Beam, profesor asistente de epidemiología y adjunto de Harvard. A su vez, agregó: "Si vives en zonas rurales del país y tu médico más cercano está a tres horas de distancia, al menos puedes tener acceso a un facsímil de forma rápida, económica y sencilla".
Beam dijo que la IA también puede ayudar a acelerar los diagnósticos en el ámbito de la salud mental. Por ejemplo, aseguró: “Una persona con trastorno bipolar tipo 1, en promedio, no es diagnosticada durante siete años. Éste puede ser un período de siete años muy complicado. Puede manifestarse a la familia como abuso de sustancias, y no hay una indicación clara de lo que está pasando”. El acceso a la IA puede conducir a un diagnóstico más rápido y mejorar la calidad de vida de la persona con esa afección.
Señaló que ha habido casos documentados de personas en “odiseas médicas” (aquellos que han luchado durante años por encontrar un diagnóstico para una misteriosa dolencia médica) que encontraron lo que buscaban gracias a la IA.
Por su parte, Milind Tambe, profesora Gordon McKay de Ciencias de la Computación y directora del Centro de Investigación sobre Computación y Sociedad de la Universidad de Harvard, dijo que la IA puede ser beneficiosa en el ámbito de la salud móvil.
Por ejemplo, una organización sin fines de lucro con la que trabaja en India llamada ARMMAN dirige un programa de salud móvil que envía mensajes automatizados a mujeres embarazadas y nuevas madres, como recordatorios para tomar suplementos de hierro o calcio.
AI ha podido ayudar a la organización a determinar en qué mujeres centrar sus intervenciones, afirmó. Tambe también señaló que una organización que espera aumentar la adopción de vacunas podría utilizar la IA para ayudar a determinar la mejor manera de hacerlo, por ejemplo, recomendando a quién dirigirse para intervenciones como vales de viaje o recordatorios.
Otros científicos de Harvard se hicieron eco de ese tema. "Andar con cuidado cuando se trata de IA. En términos de diagnóstico, si desea generar hipótesis, puede ayudar", dijo Ohno-Machado. "Si confías en la IA únicamente para realizar el diagnóstico, creo que todavía no hemos llegado a ese punto".
Beam dijo que una de sus principales preocupaciones sobre el uso de la IA en la atención médica y, en general, es la desinformación. “Ahora tenemos modelos de código abierto que son tan poderosos como GPT-4, el modelo detrás de ChatGPT, y esencialmente no existen salvaguardas que impidan que un mal actor los use para difundir desinformación”, dijo. Eso significa que podrías estar chateando con alguien en Internet, pero no saber si esa persona es real o un modelo generado por IA destinado a hacerte creer algo falso, dijo.
El sesgo es otra preocupación. Los conjuntos de entrenamiento (datos seleccionados que se utilizan para entrenar modelos de IA para aprender patrones y relaciones) pueden estar sesgados, dijo Ohno-Machado: "Podemos intentar modificar los algoritmos [que impulsan la IA], pero no hay sustituto para tener datos de entrenamiento de alta calidad y una construcción de modelos de calidad".
Beam estuvo de acuerdo. "Existe un sesgo inherente al sistema de atención médica que está codificado en los datos, y [la IA] automatiza y pone en práctica ]". Es importante asegurarnos de "que estamos enseñando a nuestros modelos lo que realmente queremos que aprendan, en comparación con lo que está codificado en los datos", dijo.
Para Beam, el mejor escenario para la IA en la atención médica sería que, eventualmente, opere en segundo plano “para que mi vida y mis interacciones con el sistema de atención médica sean más fluidas: sean más rápidas, más baratas”. , y son mejores”. Espera que la IA pueda hacer cosas como ayudar a sistematizar las enormes cantidades de evidencia en la literatura médica o proporcionar monitoreo en tiempo real de las condiciones de la calidad del aire, que se convierta en "algo que pueda unir hacia un mundo cohesivo, completo y brindarle consejos concretos y fáciles de seguir en tiempo real”.
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