La OMS enfatiza los riesgos y beneficios de la IA en la atención médica

Los proveedores de atención médica de todo el mundo deben tener precaución al adoptar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), particularmente en países de ingresos bajos y medios, advierte la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Si bien los Modelos Multimodales Grandes (LMM), un subconjunto de la IA generativa, tienen el potencial de revolucionar la atención médica, la OMS subraya la necesidad de conciencia e implementación responsable. 

IA en la atención médica: un cambio de juego

La OMS reconoce el potencial significativo de los Modelos Multimodales Grandes (LMM) en la atención médica. Estos sistemas de IA, como las plataformas ChatGPT, Bard y Bert, han ganado prominencia rápidamente. Los LMM pueden procesar varias entradas de datos, incluyendo texto, videos e imágenes, para generar diversas salidas. 

Sus aplicaciones en el ámbito de la salud abarcan el diagnóstico, la investigación científica, el desarrollo de fármacos, la formación médica, la administración y hasta la autoevaluación de síntomas por parte de los pacientes. Al analizar grandes volúmenes de datos médicos, como imágenes, escáneres y registros electrónicos de salud, los MMLM pueden mejorar los diagnósticos, optimizar los tratamientos, predecir los resultados de los pacientes y aumentar la eficiencia.

Una de las ventajas más significativas de la IA en la atención sanitaria es el potencial para salvar vidas mediante diagnósticos precisos y planes de tratamiento personalizados. Además, puede aliviar la carga sobre los profesionales de la salud, permitiéndoles centrarse en tareas más críticas que la documentación rutinaria. En regiones con escasez de profesionales médicos, los MMLM pueden desempeñar un papel fundamental para mejorar la accesibilidad a la atención sanitaria, garantizando un alcance más amplio y equitativo de los cuidados médicos.

Riesgos y desafíos

A pesar de las perspectivas prometedoras, la OMS advierte contra la negligencia de los riesgos asociados. Los diagnósticos erróneos y las decisiones de tratamiento inadecuadas pueden derivarse de sobreestimar las capacidades de los MMLM, especialmente si sus limitaciones no se reconocen adecuadamente. 

Además, es probable que los sistemas de salud se vuelvan excesivamente dependientes de los MMLM, especialmente en países de ingresos bajos y medios donde el mantenimiento y las actualizaciones pueden ser inadecuados. Esta dependencia también podría provocar pérdidas de empleo y exigir una importante readaptación profesional para los trabajadores del sector sanitario.

Asimismo, el coste ambiental de entrenar y utilizar estos modelos de IA es una preocupación. Se sabe que los modelos de IA contribuyen a las emisiones de carbono y al consumo de agua. Además, el desarrollo y despliegue de los MMLM están principalmente concentrados en manos de grandes empresas tecnológicas debido a los elevados costes financieros implicados, lo que podría reforzar su poder y dominio en el sector.

Desigualdades en el acceso

La OMS plantea cuestiones relacionadas con la igualdad de acceso a la IA en la atención sanitaria. La brecha digital y las altas tarifas de suscripción podrían limitar el acceso a estos modelos, exacerbando las desigualdades sanitarias entre países desarrollados y en desarrollo. Además, si los MMLM se entrenan con datos sesgados, podrían perpetuar estos sesgos dentro de los sistemas de salud.

Abordar estos desafíos requiere construir la infraestructura necesaria e implementar regulaciones para el uso de la IA en los sectores público y privado. La transparencia, una gobernanza sólida de los datos y las consideraciones éticas son fundamentales. 

Iniciativas como la concesión de subvenciones, el acceso a recursos compartidos de computación en la nube y conjuntos de datos abiertos podrían beneficiar significativamente a los países de ingresos bajos y medios, nivelando el campo de juego.

Las organizaciones internacionales pueden facilitar la transferencia de conocimientos y apoyar a los países en la obtención de datos locales, asegurando que estos modelos de IA reflejen con precisión las necesidades regionales. La participación de partes interesadas de naciones con menos recursos en el desarrollo y la gobernanza de nuevas tecnologías MMLM es crucial para promover un desarrollo inclusivo.

En última instancia, la OMS reconoce que cierto daño por el uso de la IA en la atención sanitaria es inevitable. Por ello, las directrices de la organización incluyen recomendaciones sobre esquemas de responsabilidad y solicitan mecanismos de compensación en caso de que los pacientes sufran daños debido a la IA. Establecer normas claras de responsabilidad y una supervisión regulatoria sólida es esencial para garantizar que las personas afectadas adversamente por los MMLM reciban una compensación adecuada y recursos legales.