La inteligencia artificial está remodelando la investigación sanitaria y acelerando el descubrimiento de fármacos y la investigación de enfermedades.
Con la ayuda que aporta al sector sanitario, también introduce desafíos como el sesgo de datos y la necesidad de transparencia.
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Los investigadores utilizan IA para analizar datos de salud complejos.
La IA ayuda a los investigadores a procesar datos de salud complejos. Promete transformar, comprender, prevenir y tratar enfermedades. Sin embargo, el Dr. Carleigh Krubiner, líder de bioética de Wellcome, señala que debe implementarse de manera responsable para evitar reforzar los sesgos.
La IA acorta enormemente el proceso de descubrimiento de fármacos, clasificando grandes cantidades de datos para dent posibles fármacos novedosos, reduciendo costos y tiempo. Es particularmente útil en enfermedades y afecciones raras que afectan a países de ingresos bajos y medios.
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La IA ayuda a analizar datos genéticos humanos
La IA también permite el procesamiento de datos genómicos a velocidades dent precedentes, lo que permite una dent más rápida de objetivos terapéuticos, como señaló Priscilla Chan de la Iniciativa Chan Zuckerberg.
El papel de la IA en el Atlas de células humanas demuestra esta capacidad al mapear de manera rápida y precisa todos los tipos de células; La IA ofrece nuevos conocimientos sobre la biología humana. Como explica Anna Studman, investigadora principal del Instituto Ada Lovelace, el Atlas de células humanas no sería posible sin el poder de procesamiento de datos de la IA.
Abordar el sesgo en el uso de la IA
Si bien la IA tiene muchos beneficios, queda mucho por hacer para garantizar que no refuerce los sesgos actuales. Si esto sucede, los resultados de las investigaciones y aplicaciones en salud estarán sesgados, considerando que muchos conjuntos de datos no son diversos.
Como explica Shuranjeet Singh, consultor de experiencias vividas en Wellcome, la IA tiene el potencial de reproducir los sesgos presentes en los datos de atención médica, amplificando así las desigualdades en salud.
Anna Studman explica cómo y por qué se utilizan los datos para ayudar a generar confianza, particularmente en las comunidades marginadas, para resolver estos sesgos y garantizar que la IA beneficie a todos por igual a través de una mejor representación en los conjuntos de datos y más experiencias vividas por diferentes tipos de personas.
Carleigh Krubiner dijo que los investigadores deben comprobar si la IA es probablemente la mejor aplicación que se puede utilizar para un trabajo en particular y si las soluciones apropiadas más simples son más rentables.
Informe criptopolitano de Emman Omwanda
