La inteligencia artificial en el sector de la sanidad: transparencia y formación

de Mark Aiello con April Crehan

Las innumerables «incógnitas» que existen en torno a las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector de la sanidad suponen un obstáculo para su uso óptimo. Como un ponente de nuestra reciente mesa redonda sobre el sector biomédico observó: cuanto más sabemos, menos nos resistimos a los avances en las aplicaciones de inteligencia artificial.

Para integrar con éxito las aplicaciones más avanzadas de inteligencia artificial en el sector de la sanidad, es evidente que todos necesitamos más formación. En relación con la incertidumbre que rodea a las normativas, podemos ayudar formando a los funcionarios de la administración y a los organismos reguladores. Para mejorar la aceptación de los nuevos productos y enfoques, necesitamos formar al público. Y, naturalmente, nosotros tenemos que seguir formándonos.

Cómo instruir a los organismos reguladores

La mayoría de los representantes elegidos no cuentan con grandes conocimientos sobre inteligencia artificial ni experiencia en investigación médica. Sin embargo, supervisan los organismos reguladores que determinan su aplicación. ¿Cómo podemos esperar que las entidades gubernamentales tomen decisiones sobre reglamentos y financiación sin entender plenamente qué están regulando y financiando?

En EE. UU., grupos como TechCongress y la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia (AAAC) ya están trabajando para colocar a profesionales expertos en tecnología y ciencia en oficinas del Congreso. Y necesitamos que las políticas estén bien estructuradas para que puedan favorecer, y no entorpecer, la implementación de nuevas tecnologías.

Al ampliar la comprensión de la inteligencia artificial, los grupos de interés de las aplicaciones de inteligencia artificial podrían ayudar a reducir uno de los obstáculos para su adopción: la escasez de regulación sobre el uso de la inteligencia artificial en el sector de la sanidad. La asociación Partnership on AI reúne a investigadores, miembros del sector y organizaciones de la sociedad civil. Esta asociación ha convertido en eje central de su razón de ser el garantizar «que los grupos de interés clave cuenten con los conocimientos, los recursos y la capacidad global para participar».

Este esfuerzo por instruir a otros en inteligencia artificial es parte de una tendencia mundial hacia una mayor transparencia en el sector de la sanidad. Los resúmenes en lenguaje sencillo de los resultados de ensayos clínicos son un ejemplo bastante ilustrativo de esta tendencia. Aunque proviene específicamente de la investigación clínica (de los resúmenes en lenguaje sencillo que se facilitan a los participantes y al público en general tras el ensayo), el principio de «traducir» contenido técnico o científico a un lenguaje sencillo tiene una aplicación mucho más amplia. El hecho de explicar un tema técnico empleando términos sencillos y fáciles de comprender beneficia tanto a los funcionarios a los que se está intentando formar como al público y los pacientes que se verán afectados.

Cómo instruir al público en general

Resulta especialmente importante instruir al público sobre la inteligencia artificial debido a ese miedo elemental a lo desconocido. Los estadounidenses en general temen que la inteligencia artificial provoque más daños que beneficios y las cifras europeas muestran una combinación similar de entusiasmo e inquietud. (el temor también afecta a quienes implementan las nuevas tecnologías). Instruir al público sobre qué riesgos son realistas puede acabar con algunos de esos miedos. A su vez, eso podría aumentar las posibilidades de implementar aplicaciones de inteligencia artificial que salven vidas.

El público, y en especial los pacientes, necesita y merece conocer las últimas noticias y tendencias en investigación clínica. Las explicaciones sencillas de temáticas complejas benefician tanto a científicos como a legos en la materia. Por ejemplo, los artículos científicos del New York Times son más citados. Un fácil acceso a los recursos y a la formación aumenta la probabilidad de que los pacientes y sus cuidadores tomen decisiones informadas. Asimismo, unas expectativas y explicaciones claras pueden mejorar el cumplimiento de los requisitos del estudio. Y, a su vez, eso se traduce en mejores resultados para los investigadores y los pacientes. Un lenguaje sencillo mejora la comprensión entre diferentes culturas y competencias lingüísticas y eso significa que los investigadores pueden acceder a datos más variados, lo cual permite que los creadores de inteligencia artificial construyan sistemas más robustos.

La formación del público en general y de los funcionarios de la administración es un círculo que se retroalimenta. Pero, en este caso, es un círculo positivo. Los votantes que comprenden la investigación actual están más inclinados a interesarse e invertir en regulaciones y financiaciones útiles, sean o no pacientes Naturalmente, esto aumenta la probabilidad de que un representante electo se preocupe de eso mismo. Además, la transparencia y la formación pueden ayudarnos a comprender a nuestros colegas y facilitar la investigación interdisciplinar.

Cómo instruirnos a nosotros mismos

Cualquiera que trabaje en el ámbito de los ensayos clínicos sabe que siempre hay algo nuevo que aprender. Las oportunidades de formación, como la mesa redonda que hemos organizado recientemente, son importantes vías para que cualquiera que esté explorando la intersección entre medicina e inteligencia artificial pueda compartir sus conocimientos.

¿De qué otra manera podríamos usar nuestras propias experiencias para acelerar el proceso de investigación y la adopción de la inteligencia artificial en nuestros campos? Ya hemos encontrado formas de reunirnos y promover normas sectoriales en torno a la inteligencia artificial. ¿Cómo podemos compartir nuestros éxitos y fracasos para mejorar el trabajo de otros?

Por cuestiones de privacidad, este intercambio de conocimientos es un proceso más delicado que el hecho de elaborar resúmenes en un lenguaje sencillo, por ejemplo. Aun así, la voluntad de compartir los resultados, respetando siempre la privacidad, puede ser la mejor opción para impulsar la innovación médica.

¿Cómo pueden la colaboración y el intercambio de datos acelerar y facilitar la obtención de más resultados para todos? Lea nuestro artículo y descúbralo.

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