MI MÉDICO EL CHATBOT. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ATENCIÓN SANITARIA: ¿INCLUYE O EXCLUYE?

La innovación, la robótica, la tecnología digital y los diagnósticos pueden mejorar la atención médica, pero también plantean desafíos éticos, legales y sociales.

 

Desde que en 2022 se abrieron las puertas del ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer), los bioeticistas han estado investigando el papel que este nuevo “chatbot”  podría desempeñar en la atención sanitaria y la investigación en salud.

ChatGPT es un modelo de lenguaje que ha sido entrenado en volúmenes masivos de textos de Internet. Intenta imitar el texto humano y puede realizar varias funciones en la atención médica y la investigación en salud. Podría ayudar en actividades médicas complejas como el triaje (elegir qué pacientes pueden tener acceso a diálisis renal o cuidados intensivos), que es fundamental en entornos donde los recursos son limitados. Y podría usarse para incluir a participantes en ensayos clínicos.

Pero a pesar de estos avances y la simpleza de su uso, muchas personas aún se sienten ajenas a este tipo de tecnologías. De hecho, un reciente estudio realizado por la IE University, reveló que hay grupos que se sienten discriminados por la Inteligencia Artificial (IA).

 

PRIMEROS PASOS DE LA IA EN SALUD

La IA existe desde 1956, pero recién en 1970 compartió su primera experiencia en el sector salud con el denominado Mycin, un sistema experto, desarrollado por el médico y científico informático Edward Shortliffe, orientado a la detección de enfermedades infecciosas de la sangre que se comunicaba en lenguaje natural con el usuario. Incluso era capaz de “razonar” el proceso de forma continua para llegar a diagnósticos, y recetar medicaciones personalizadas a cada paciente (según su estatura, peso, etc.).

Hace más de 50 años que se habla de inteligencia artificial, de procesamiento del lenguaje natural (PLN), pero el desarrollo de los acontecimientos que se dieron en los últimos años, y acentuados por la pandemia de la COVID-19, parece indicarnos que es ahora cuando el aprendizaje basado en máquinas y datos comienza a fusionarse con la realidad.

La evolución de la telemedicina ha permitido a los médicos y pacientes superar las barreras físicas y geográficas al brindar atención médica a distancia. Sin embargo, el uso del ChatGPT ha llevado esta capacidad un paso más allá al proporcionar un enfoque conversacional más interactivo y personalizado.

El uso de la IA ha generado beneficios como el diagnóstico preliminar, al proporcionar a los pacientes preguntas específicas sobre sus síntomas y antecedentes médicos. También, pueden proveer información médica general y asesoramiento básico a los profesionales sobre enfermedades comunes. Finalmente, se destaca su potencial utilidad en el monitoreo de pacientes, a través del desarrollo de sistemas remotos.

Pero la IA también enfrenta desafios, por ejemplo, las limitaciones en el diagnóstico: los Chat GPT no pueden reemplazar la experiencia y el juicio clínico de un médico; deben usarse como herramientas complementarias. Otra cuestión es que deben cumplir con los más altos estándares de privacidad y seguridad, ya que se transmiten datos médicos y personales. Y, otro gran desafío es que los ChatGPT deben estar entrenados y actualizados regularmente con información médica precisa y reciente para garantizar respuestas confiables.

“La inteligencia artificial resulta muy prometedora para la salud, pero también presenta retos importantes, lo que incluye la recopilación de datos no ética, las amenazas a la ciberseguridad y el aumento de los sesgos y la desinformación”, dijo al respecto el doctor Tedros Ghebreyesus, director general de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

La OMS es partidaria entusiasta del uso adecuado de tecnologías, en apoyo del personal de salud, los pacientes, la investigación y la ciencia, pero en su informe de octubre 2023, ha manifestado su inquietud sobre las precauciones que deben considerarse ante las nuevas tecnologías y su aplicación en los grandes modelos lingüísticos. Por ejemplo, los datos utilizados para entrenar la IA pueden estar sesgados, generando información inexacta. También, los grandes modelos lingüísticos pueden generar respuestas incorrectas, ocasionando fallas en la proteccion de datos confidenciales. Por último, puede que tales modelos se utilicen indebidamente para generar y difundir desinformación en forma de contenido textual o audiovisual. Por lo que la OMS enfatiza la importancia de aplicar los 6 principios sobre Ética y Gobernanza de la IA en el ámbito de la salud.

En agosto de ese año, la IE University, en su informe anual EuropeanTech Insights, exploró las actitudes hacia el cambio tecnológico de la población europea en 10 países. Más de 3000 personas fueron consultadas sobre los sectores que consideraban podían ser los más discriminados por la inteligencia artificial.

Los adultos mayores son ampliamente considerados como el grupo más susceptible de ser discriminado por la IA. La principal razón: el acceso a tecnologías de IA, que puede ser un desafío mayor para las generaciones más antiguas y por su rápido avance tecnológico. Por otro lado, algunos podrían haber reflexionado sobre la discriminación algorítmica, donde la IA puede magnificar sesgos ya presentes en los datos; los sistemas inteligentes siguen proyectando tendencias basadas en criterios de uso de las personas más jóvenes.

El informe revela, también, que más de dos tercios de los europeos quieren que sus gobiernos limiten la IA y apoyan en gran medida la participación de la Unión Europea en la implementación de la regulación tecnológica. Pero, es importante tener en cuenta que estos datos reflejan percepciones y no una realidad objetiva.

El siguiente cuadro muestra el resultado de la percepción, en 8 de los 10 países participantes: Italia, Gran Bretaña, España, Polonia, Alemania, Suecia, Países Bajos y Francia

 

Informe anual EuropeanTech Insights

 

El Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe (CLIAS), en su informe anual de junio 2023, estableció que la madurez en el desarrollo de la IA en salud en esa región se encuentra aún en fase exploratoria.

Algunos países más avanzados comenzaron a desarrollar políticas y marcos regulatorios, y programas de formación de personal de salud en IA como: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay que ya cuentan con estrategias nacionales de IA. Sin embargo, en la mayoría de los países aún no están claras las regulaciones y se está permitiendo que se desarrollen proyectos de IA sin controles normativos, éticos y/o legales.

En el marco de la Revolución 4.0, la medicina es uno de los sectores con mayor retraso en la integración de tecnologías digitales en los procesos sanitarios. Este retraso incluye varios factores: los altos costos y la complejidad de las tecnologías necesarias para la implementación de la transformación digital; brechas en la capacitación y la formación de profesionales de la salud. A pesar de esto, en América Latina el sector de la salud es el segundo con mayor actividad de empresas especializadas en IA.

La implementación de estas tecnologías es un gran desafio para los países de bajos y medianos ingresos, que podrían verse favorecidos o perjudicados. Por ejemplo, el acceso a internet es un facilitador fundamental para el uso de aplicaciones de inteligencia artificial, ya que requieren cierto nivel de conectividad para funcionar. Si bien los costos de banda ancha y conectividad han disminuido, aún resultan prohibitivos en algunos países de ingresos bajos y en especial en los países menos desarrollados, lo que representa una barrera para acceder a servicios de salud digitales.

Los expertos esperan que la pandemia de COVID-19 haya servido como impulso para que los gobiernos decidan abordar la brecha digital y para que las autoridades consideren una conexión a internet asequible como un derecho y un servicio básico. En este sentido, la conectividad y el ancho de banda podrían considerarse un nuevo determinante social de la salud, como señaló la Organización Panamericana de la Salud en uno de sus documentos.

Los gobiernos deben invertir en las áreas de tecnología, para evitar que se profundicen las desigualdades en salud existentes en sus poblaciones.

 

INTELIGENCIA ARTIFICAL EN LA ARGENTINA.

Alicia Rossier, farmacéutica por la Universidad de Buenos Aires (UBA), especialista en asuntos regulatorios y gestión de la calidad, destaca que “la IA en la Argentina ya tiene una presencia muy fuerte en diferentes áreas y su impacto es beneficioso, por ejemplo, para analizar grandes volúmenes de datos que en otro formato serían inmanejables y para determinar qué pacientes se pueden beneficiar más de un tratamiento en particular, lo que permite que los ensayos clínicos sean más precisos y efectivos”.

Otro caso de IA, que ya se está utilizando, es la exploración de los ensayos in silico (vía simulación computacional). Son aquellas pruebas en las que una computadora funciona como paciente y está programada con los síntomas de una enfermedad y con características fisiológicas y fisionómicas de un paciente. Lo que disminuye el tiempo de preinvestigación.

 

EL METAVERSO, UNA NUEVA REALIDAD DE LA IA

La creación de entornos virtuales podría permitir a los pacientes asistir a consultas de manera online mediante avatares con sus características y la incorporación de sus datos clínicos. Pero, la protección de los datos y el uso de plataformas digitales son los principales retos para el impulso de esta tecnología.

Rossier, menciona que “en nuestro país, la compañía de innovación en Medicina de precisión, Biomaker, con el desarrollo de tecnologías innovadoras busca impactar en la vida de millones de pacientes con enfermedades avanzadas en el mundo, a través del análisis de biomarcadores, como ser un signo clínico o una molécula, que se pueden usar, por ejemplo, para realizar un diagnóstico de esclerosis múltiple, medir la progresión de la enfermedad y hasta predecir la aparición de la misma”.

Por último, la especialista advierte sobre los desafíos que aún debe afrontar el uso de la IA, como el sesgo, la ética y, en el caso particular de los ensayos clínicos, las capacitaciones en cuanto al uso de esta herramienta por parte del personal de todas las áreas involucradas.

En ensayos clínicos, la regulación surge desde la Food and Drug Administration (FDA) y la Agencia Europea del Medicamento (EMA). Hace unos años estas agencias, establecieron grupos de trabajo conjuntos para el intercambio de información y la colaboración en torno a aspectos del desarrollo y la regulación de medicamentos.

“En lo que respecta a la Argentina, suele alinearse a las legislaciones que surjan desde EMA y FDA, aunque son flexibles; y si bien no hay regulaciones, sí existen recomendaciones, como en el caso de los ensayos clínicos descentralizados o de las terapias génicas que la autoridad sanitaria local rápidamente reguló. En cuestiones regulatorias en general se va detrás del hecho, pero la capacidad de reacción a nivel global y local es cada vez más rápida y más necesaria”, concluyó Rossier.

En conclusión, no hay dudas de sus beneficios en el área de la salud, pero hasta que la IA no sea 100 % segura y confiable, continuaremos preguntándonos: si el Chatbot o la IA se equivocan en algún diagnóstico: ¿quién asume la culpa, el programador o el médico?

 

Nadia Verón es licenciada en Administración con Orientación en Empresas de Salud y Seguros Sociales y diplomada en Estrategias de Gestión en Salud Pública (Universidad Nacional de Tres de Febrero, UNTREF), coaching en Gestión y herramientas de liderazgo (Universidad Católica Argentina, UCA), actualmente se desempeña como controller de gestión, a cargo del equipo de Afiliaciones de Accord Salud (Unión Personal), Unión del Personal Civil de la Nación. Se formó como comunicadora en salud en la Sociedad Argentina de Periodismo Médico (SAPEM), de la Asociación Médica Argentina (AMA).

 
Bibliografía

https://www.bioeticablog.com/chatgpt-y-la-atencion-sanitaria/

Center for the Governance of Change (CGC) de IE University: Informe anual “EuropeanTech Insights”

https://www.who.int/es

https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/informe_vigilancia_e_inteligencia_estrategica_vf.pdf

https://cens.cl/wp-content/uploads/2023/06/El-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-atencion-en-salud-CLIAS.pdf

https://biomakers.net/innovacion/

 

 

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