La IA, como área en crecimiento para aplicaciones en el sector de la salud, tiene una percepción favorable y cuestionable de ambas partes. Las asociaciones públicas y los importantes fondos de las instituciones despiertan grandes esperanzas en la tecnología; sin embargo, los profesionales y los pacientes todavía dudan de si la tecnología ya está lo suficientemente madura o si podría poner en peligro la salud del paciente.
Desafíos en la aceptación pública de la IA en la atención sanitaria
Al ser un magnífico agente de cambio, muchos gigantes y empresas de TI comienzan a incluir IA generativa en aplicaciones relacionadas con la salud. Google y Highmark Health son dos agencias que están desarrollando herramientas únicas de personalización para el proceso de admisión de pacientes.
AWS de Amazon se dedica a representar métodos que utilizan IA generativa y analizar una base de datos médica. Asimismo, Microsoft Azure participa activamente en la construcción de sistemas que median la comunicación entre pacientes y proveedores de productos sanitarios. La IA ha emprendido iniciativas como Ambience Healthcare y Nabla para ampliar considerablemente el papel de la IA para incorporarla en entornos clínicos.
El informe de Deloitte es sólo una de las encuestas que muestran que sólo el 53% de los estadounidenses considerarán utilizar la IA generativa para mejorar los servicios de atención médica a pesar de los recientes avances y avances tecnológicos.
El hecho de que el 47% restante de los estadounidenses todavía no confíe en la IA generativa como herramienta para reducir costos y mejorar la accesibilidad indica algunas brechas significativas en el mercado.
Dificultades técnicas y cuestiones éticas.
La confiabilidad de la IA generativa en la atención médica es un tema de tendencia inminente, ya que los estudios muestran su imprevisibilidad y sus desventajas. Un estudio de JAMA Pediatrics mostró una alta tasa de error en los diagnósticos de enfermedades pediátricas por parte de los médicos del equipo rojo en ChatGPT de OpenAI, y estudios en el Centro Médico Beth Israel Deaconess observaron resultados similares con GPT.
En la función administrativa médica, el benchmark MedAlign reveló las deficiencias del modelo en las actividades diarias. Le dio al modelo una tasa de falla del 35%.
Estos temas son de unos meses que creen que podría surgir la posibilidad de vulnerar estos derechos. Estudios de áreas relacionadas con la salud de Stanford Medicine sugirieron que la tecnología emergente de IA podría reforzar los estereotipos sociales que pueden empeorar notablemente las desigualdades en salud.
La privacidad de los datos, los riesgos de seguridad y las leyes cambiantes asociadas con el empleo de la IA en la atención médica significan que su uso se compone de varios niveles de complejidad.
Expertos como Andrew Borkowski de VA Sunshine Healthcare Network y Jan Egger de la Universidad de Duisburg-Essen reconocen que se deben implementar mecanismos sólidos de validación y regulación para las tecnologías emergentes de IA generativa.
Equilibrando la innovación en IA y la supervisión de la atención sanitaria
Apoyan la IA como una medida de apoyo en lugar de una solución independiente, por lo que introducen que cada aplicación sea supervisada atentamente por profesionales médicos experimentados.
Y después de esto… las agencias humanas de la Organización Mundial de la Salud están intentando mejorar las pautas según las cuales la investigación y validación de las aplicaciones de IA para la atención médica deben ser rigurosas e involucrar a suficientes humanos para algún nivel de supervisión.
Esta recomendación tiene como objetivo supervisar el proceso de implementación de tecnologías de inteligencia artificial con el objetivo de mantenerlas seguras y ventajosas para los consumidores. Transparencia, auditoría independiente y diversidad de los actores participantes son las medidas recomendadas.
El sector sanitario se enfrenta a un problema en una encrucijada en la que la IA desempeña un papel más importante. Aunque se reconoce que la IA tiene el potencial de cambiar la forma en que se presta la atención médica, existen algunas cuestiones técnicas, éticas y regulatorias que aún enfrentan el uso de la IA en la medicina en su implementación.
