Detrás del uso de la IA en la salud debe haber siempre un profesional responsable, indica experto de ONU

NUEVA YORK, Estados Unidos.-

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta muy útil que alcanza ya directa o indirectamente todos los ámbitos de la vida moderna. La salud no es una excepción e indudablemente la medicina se ha beneficiado de las tecnologías digitales pero, al igual que en todos los campos, las ventajas que ofrecen también conllevan riesgos que se deben atajar.

Las herramientas de inteligencia artificial no son infalibles y, en el caso de la sanidad, su nivel de eficiencia depende de que se hayan elaborado según una serie de parámetros científicos y éticos.

La Organización Mundial de la Salud ha advertido en repetidas ocasiones que el uso inadecuado de la inteligencia artificial puede perjudicar a los pacientes mediante un diagnóstico erróneo o un tratamiento equivocado, por eso, las herramientas se pueden usar, pero las decisiones siempre deben estar a cargo de un trabajador sanitario capacitado.

El jefe de Sistemas de Información y Salud Digital de la Organización Panamericana de la Salud, Marcelo D´Agostino, habló con Noticias ONU sobre la historia de la inteligencia artificial en la medicina, sus aplicaciones actuales, riesgos y maneras de encararlos.

La historia

La inteligencia artificial empezó a usarse en la medicina hace varias décadas, pero se hizo más relevante por la transformación digital asociada a la pandemia, dice el experto. “Su utilización se remonta a la década de los 60 y 70, cuando empezaron los llamados sistemas expertos o basados en reglas lógicas, pero el principal punto de inflexión fue en 1980, cuando aparecieron los sistemas en los que las computadoras aprenden y automáticamente llevan a cabo análisis a partir de grandes cantidades de datos médicos”.

A partir de esos algoritmos con capacidad de aprender, en la década de los 90 comenzó propiamente el uso de la inteligencia artificial en la interpretación de imágenes.

“Esto fue un poco inspirado por otras tecnologías como la utilizada por la NASA para la captura de imágenes. En la medicina se empezaron a utilizar entonces también en la interpretación de imágenes, como radiografías o resonancias magnéticas”.

Después llegó otro gran movimiento, el de la inteligencia del big data, de los datos masivos, utilizada para analizar los grandes conjuntos de datos que dio lugar a lo que hoy es posible: modelos de predicciones, descubrimientos, e inclusive de fármacos.

También impulsó la medicina de precisión a partir de herramientas que analizan grandes volúmenes de datos, lo que antes era impensable. Esto sin incluir la detección temprana de enfermedades a partir de datos genéticos.

Y lo último, lo más visible después de la aparición de los chatbots o herramientas para conversar con máquinas: la gran ola de los últimos meses con el ChatGPT y otras herramientas con las que se puede conversar y a las que se puede pedir información.

Es una evolución que ha tenido subidas y bajadas, agrega el experto.