Portada » Persisten las preocupaciones sobre la IA en la asistencia sanitaria
Tecnología

Persisten las preocupaciones sobre la IA en la asistencia sanitaria

Persisten las preocupaciones sobre la IA en la asistencia sanitaria

De todos los campos que se espera que la IA permee durante la próxima década, tal vez ninguno tenga más consecuencias que el cuidado de la salud. Desde el diagnóstico temprano hasta la cirugía asistida por robot, se espera que la IA mejore nuestra salud de muchas maneras.

Pero también tiene el potencial de causar un gran daño. El cuerpo humano es una masa giratoria de procesos biológicos, químicos e incluso eléctricos, con estructuras y fisiologías tan diversas que no hay dos exactamente iguales. Más que cualquier otra industria, la atención médica debe tener cuidado cuando se trata de implementar la IA, asegurando que los resultados negativos se mantengan al mínimo.

el lado superior

Por supuesto, hay mucho que esperar cuando se trata de permitir que los bots participen en nuestras decisiones de salud. Por un lado, según la Facultad de Computación e Informática de la Universidad de Drexel, la IA puede proporcionar a los profesionales información y análisis en tiempo real sobre problemas médicos, así como simplificar muchas de las tareas que consumen mucho tiempo y obstaculizan el proceso de atención médica, como los seguros. Verificación e historial de medicación. Y debe poder hacer esto mientras reduce la necesidad de una abundancia de recursos que actualmente obstruye el proceso de salud y aumenta los costos.

En este momento, dice el líder del equipo de Fingent, Vinod Saratchandran, la IA está teniendo el mayor impacto en dos funciones médicas clave: el diagnóstico y la toma de decisiones clínicas. Su principal beneficio es la capacidad de minimizar la variabilidad intra e interobservador para proporcionar una mayor precisión y velocidad. Una simple radiografía de tórax, por ejemplo, puede estar sujeta a una amplia interpretación para el ojo humano, pero la IA puede señalar detalles diminutos que pueden confirmar un diagnóstico sobre otro, o detectar anomalías que de otro modo podrían haber pasado desapercibidas. En el futuro, podemos esperar que la IA haga contribuciones significativas en las áreas de descubrimiento de fármacos, detección y prevención de pandemias e incluso atención primaria directa.

Sin embargo, la desventaja es el hecho de que incluso la IA no es perfecta, por lo que es probable que ocurran errores, a veces trágicos. La IA no solo está limitada por los datos a los que puede acceder cuando intenta trazar un curso de acción, también es susceptible a violaciones de seguridad y se ha demostrado que exhibe los mismos sesgos sociales que los humanos.

procesos ocultos

Otro problema potencial es el hecho de que los procesos de toma de decisiones empleados por la mayoría de los algoritmos de IA son, en el mejor de los casos, opacos. La Organización Mundial de la Salud citó recientemente esta falta de transparencia como una de las principales debilidades de la IA, y enumeró el potencial de decisiones médicas incorrectas como una de las principales preocupaciones. La mayoría del software de inteligencia artificial es desarrollado por entidades comerciales que tienen interés en mantener su código en secreto, dice Jason H. Moore, director del Instituto de Informática Biomédica de la Universidad de Pensilvania, pero esto puede socavar la confianza que los pacientes necesitan cuando se trata de su salud. cuidado, posiblemente socavando su voluntad de elegir la IA en lugar de un profesional humano que pueda proporcionar explicaciones claras de lo que quieren hacer y por qué.

Esta falta de transparencia ya está causando algunas fallas vergonzosas en las soluciones de atención médica basadas en inteligencia artificial. En un caso, que Mind Matters destacó recientemente, Epic Systems, la compañía de registros de salud más grande de EE. UU., Afirmó que sus propias pruebas mostraron que sus algoritmos inteligentes patentados detectaban sepsis en pacientes hospitalarios con una precisión de hasta el 83 por ciento. Pero cuando el Revista de la Asociación Médica Estadounidense Al analizar los resultados de un solo hospital de la Universidad de Michigan, el sistema no pudo detectar el 67% de los casos de sepsis. Y de los casos identificados por el sistema, el 88% fueron falsos positivos, produciendo “fatiga de alerta” en el personal médico.

La buena noticia es que estos problemas no son intratables. A medida que los algoritmos se vuelven más refinados y tanto los pacientes como los médicos aprenden qué esperar de la IA y qué no esperar, la contribución de la tecnología al sistema de salud debería ser significativa. Cuando los costos y los resultados de los pacientes son menores de lo que la gente desea, es bueno saber que existe algo que debería hacer mejoras sustanciales para ambos.

¡Haz clic para puntuar esta entrada!
(Votos: 0 Promedio: 0)

Añadir comentario

Haz clic para publicar un comentario