Los proveedores de atención médica de todo el mundo deben ser cautelosos 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 grandes modelos multimodales (LMM), un subconjunto de la IA generativa, tienen el potencial de revolucionar la atención médica, la OMS subraya la necesidad de concientización e implementación responsable.
La IA en la atención sanitaria: un punto de inflexión
La OMS reconoce el gran potencial de los Grandes Modelos Multimodales (LMM) en la atención sanitaria. Estos sistemas de IA, como las plataformas ChatGPT, Bard y Bert, han cobrado protagonismo rápidamente. Los LMM pueden procesar diversas entradas de datos, como texto, vídeos e imágenes, para generar diversos resultados.
Sus aplicaciones en el ámbito sanitario abarcan el diagnóstico, la investigación científica, el desarrollo de fármacos, la formación médica, la administración e incluso la autoevaluación de los síntomas por parte del paciente. Al analizar grandes cantidades de datos médicos, como imágenes, exploraciones e historiales clínicostron, los LMM pueden optimizar el diagnóstico, 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 médica es su potencial para salvar vidas al proporcionar diagnósticos precisos y planes de tratamiento personalizados. Además, puede aliviar la carga de trabajo de los profesionales de la salud, permitiéndoles centrarse en tareas más importantes que el papeleo rutinario. En regiones con escasez de profesionales médicos, los LMM pueden desempeñar un papel fundamental para mejorar la accesibilidad a la atención médica, garantizando un alcance más amplio y equitativo de la atención médica.
Riesgos y desafíos
A pesar de las prometedoras perspectivas, la OMS advierte que no se deben pasar por alto los riesgos asociados. Diagnósticos erróneos y decisiones terapéuticas inapropiadas pueden resultar de sobreestimar las capacidades de los LMM, especialmente si no se reconocen adecuadamente sus limitaciones.
Además, es probable que los sistemas de saluddent excesivamente de los LMM, especialmente en países de ingresos bajos y medios, donde el mantenimiento y las actualizaciones pueden ser insuficientes. Esta dependencia también podría provocar la pérdida de empleos y requerir una importante capacitación del personal sanitario.
Además, el coste ambiental del entrenamiento y la utilización de estos modelos de IA es preocupante. Se sabe que estos modelos contribuyen a las emisiones de carbono y al consumo de agua. Además, el desarrollo y la implementación de LMM se concentran principalmente en grandes empresas tecnológicas debido a los elevados costes financieros que conllevan, lo que podría reforzar su poder y dominio en este campo.
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 elevadas cuotas de suscripción podrían limitar el acceso a estos modelos, exacerbando las desigualdades sanitarias entre países desarrollados y en desarrollo. Además, si los LMM se entrenan con datos sesgados, podrían perpetuar estos sesgos en los sistemas sanitarios.
Para abordar estos desafíos es necesario construir la infraestructura necesaria y aplicar regulaciones para el uso de la IA en los sectores público y privado. La transparencia, una sólida gobernanza de datos y las consideraciones éticas son fundamentales.
Iniciativas como proporcionar subvenciones, 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, garantizando así que estos modelos de IA reflejen con precisión las necesidades regionales. La participación de las partes interesadas de los países con menos recursos en el desarrollo y la gobernanza de nuevas tecnologías de LMM es crucial para impulsar el desarrollo inclusivo.
En definitiva, la OMS reconoce que algunos daños causados por la IA en la atención sanitaria son inevitables. Por lo tanto, la guía que ofrece la organización incluye recomendaciones sobre esquemas de responsabilidad y exige mecanismos de compensación en caso de que los pacientes sufran a causa de la IA. Establecer normas claras de responsabilidad y una supervisión regulatoria sólida es esencial para garantizar que las personas afectadas negativamente por LMM reciban una compensación y un recurso legal adecuados.
