Con motivo de Día Mundial de las Telecomunicaciones que se celebra este miércoles, 17 de mayo, EIT Health Spain, centro de Co-Localización (hub regional) de EIT Health, que forma parte del Instituto Europeo de Innovación y Tecnología (EIT), un organismo de la Unión Europea, ha hecho un llamamiento en el que reivindica el potencial transformador de la inteligencia artificial en el sector sanitario a la vez que destaca los beneficios y retos que comporta su uso.

En el diagnóstico médico, la planificación del tratamiento y el seguimiento de pacientes crónicos, la IA puede proporcionar una mejora de los resultados en atención sanitaria, incluyendo la detección precoz de enfermedades, los planes de tratamiento personalizados y el seguimiento de pacientes en tiempo real.

Para EIT Health Spain estas son las 10 recomendaciones para abordar para una implementación exitosa y responsable de la Inteligencia Artificial en los sistemas de salud en España y Europa son:

1. Calidad y disponibilidad de los datos: Los sistemas de IA requieren datos de alta calidad, fiables y precisos para generar resultados útiles. Sin embargo, éste sigue siendo un reto importante en los sistemas sanitarios españoles, aun siendo de los más digitalizados de Europa.

2. Interoperabilidad e integración: La integración de los sistemas de IA con la infraestructura sanitaria existente requiere estándares de interoperabilidad que garanticen un intercambio de datos fluido entre sistemas y dispositivos.

3. Implicaciones jurídicas y éticas: Los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos de los pacientes, lo que plantea problemas de privacidad, seguridad y consentimiento. Los sistemas de IA deben cumplir con los marcos legales y éticos, incluidas las normas de protección de datos y el derecho a la privacidad.

4. Prejuicios e imparcialidad: Los sistemas de IA pueden mostrar sesgos, especialmente en la atención sanitaria, donde ciertas poblaciones pueden estar infrarrepresentadas en los conjuntos de datos, perpetuando o amplificando los prejuicios existentes. De aquí la importancia de la responsabilidad y la transparencia en los sistemas de IA, sobre todo en los casos en que se utilice para tomar decisiones que puedan tener un impacto significativo en la salud de los pacientes.

5. Gobernanza y responsabilidad: Los sistemas de IA requieren una estructura de gobernanza clara y mecanismos de responsabilidad para asegurar un uso responsable en la asistencia sanitaria que debe regularse para garantizar la seguridad de los pacientes y la calidad de la atención.

6. Adopción y confianza de los médicos: Los sistemas de IA deben ser aceptados y contar con la confianza de los profesionales sanitarios para garantizar su implementación efectiva.

7. Aceptación de los pacientes: Los pacientes deben ser informados sobre el uso de sistemas de IA en su atención y deben confiar en que su privacidad y confidencialidad están siendo protegidas.

8. Complejidad técnica: El desarrollo y la implementación de sistemas de IA requieren conocimientos técnicos especializados, lo que puede suponer un reto para las organizaciones sanitarias.

9. Coste y rentabilidad: Los sistemas de IA pueden ser costosos de desarrollar e implementar, y puede ser un desafío demostrar su rentabilidad.

10. Educación y formación: Los proveedores de atención médica y el personal requieren educación y formación para comprender los beneficios y las limitaciones de los sistemas de IA y cómo usarlos de manera efectiva.