Asegurar la transparencia y la calidad en el desarrollo y aplicación de la IA es fundamental para su adopción
Día Mundial de la Salud
¿Cómo va a cambiar la inteligencia artificial el futuro de la salud?
Varios expertos de la UOC analizan los avances en áreas como el diagnóstico, la salud mental o la seguridad pública
Durante los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta revolucionaria en el campo de la salud, abriendo nuevas posibilidades en diagnósticos tempranos, prevención de desastres naturales, desarrollo de fármacos más eficaces y abordaje de problemas de salud mental. Los expertos anticipan que esta tecnología no solo transformará el futuro de la medicina, sino que ya está teniendo un impacto significativo en el presente.
Salvador Macip, director de los Estudios de Ciencias de la Salud de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) e investigador del grupo FoodLab, enfatiza que la IA se ha implementado en la investigación médica desde hace tiempo y su uso continuará perfeccionándose, con aplicaciones clínicas cada vez más útiles en un futuro inmediato.
Entre las áreas que se verán más beneficiadas, Laia Subirats, profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC e investigadora del NeuroADaS Lab, destaca el diagnóstico médico, que se volverá más eficiente y rápido gracias a nuevas técnicas de procesamiento de imágenes, sensores y tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje federado en registros médicos electrónicos. Ejemplos recientes incluyen el estudio publicado en Nature que demostró cómo la IA mejora la evaluación de ecocardiogramas y el desarrollo de ensayos para el diagnóstico precoz del cáncer de pulmón en el Reino Unido.
La aplicación de la IA en el ámbito de la salud mental también promete grandes beneficios. Manuel Armayones, investigador principal del BDLab en el eHealth Center de la UOC, destaca su potencial para complementar el trabajo de los psicólogos, agilizando procesos de evaluación y diagnóstico, y brindando apoyo en situaciones de emergencia como la prevención del suicidio y trastornos juveniles graves. Además, la IA puede proporcionar un acompañamiento diario personalizado en situaciones de aislamiento, ofreciendo recomendaciones y recursos adaptados a cada individuo.
Andreas Kaltenbrunner, investigador del AID4So en el IN3, resalta el papel crucial que la IA puede desempeñar en la resolución de conflictos y la predicción de desastres naturales. Herramientas impulsadas por IA pueden analizar datos de conflictos, identificar patrones recurrentes y prever áreas de tensión, así como detectar polarización durante debates y proponer posiciones de compromiso. En cuanto a la predicción de desastres naturales, proyectos como el liderado por el MIT demuestran cómo la IA puede analizar imágenes en redes sociales para detectar inundaciones, tornados o incendios forestales.
En un proyecto colaborativo con la empresa DetectA, investigadores de la UOC están desarrollando una IA para detectar automáticamente tejados con amianto a partir de imágenes aéreas. Este proyecto ilustra cómo la IA puede procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente y precisa, abordando problemas de salud pública como la exposición al amianto.
Desafíos y limitaciones
Asegurar la transparencia y la calidad en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial (IA) es fundamental para su adopción y confiabilidad, aunque este campo también enfrenta desafíos y limitaciones, según sostienen los expertos.
La falta de transparencia y explicabilidad en los modelos de IA es una preocupación clave, según Andreas Kaltenbrunner. Entender cómo los modelos llegan a sus conclusiones es esencial para generar confianza y garantizar la justificación de los resultados. Sin una comprensión clara de su funcionamiento interno, los usuarios pueden dudar en adoptar plenamente las soluciones de IA.
Además, el desarrollo y la implementación de sistemas de IA requieren recursos significativos, como potencia informática, experiencia especializada e infraestructura. Estos recursos no están disponibles de manera uniforme, lo que podría acentuar las desigualdades existentes y plantear preocupaciones sobre la sostenibilidad y el impacto ambiental de una IA que consume muchos recursos.
La calidad de los datos es otro aspecto crucial, como señala Laia Subirats. Se necesitan más datos de alta calidad y un entorno colaborativo que fomente la interdisciplinariedad. Además, es imprescindible establecer políticas de gestión que salvaguarden la privacidad, seguridad y gobernanza de los datos.
En el ámbito de la salud, la supervisión es esencial para garantizar que la IA beneficie a toda la población, como destaca Subirats. La IA es una herramienta que no reemplaza el trabajo humano, sino que lo complementa. Es similar a una calculadora: realiza cálculos rápidamente, pero depende de los datos proporcionados por los humanos. La IA no crea información, sino que integra datos para generar nuevos modelos, pero es necesario moderar e interpretar los resultados.
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