La inteligencia artificial (IA) está presente en casi todas las áreas de la vida, incluyendo la medicina y la salud; aunque esta tecnología aporta múltiples ventajas, también enfrenta limitaciones que no se deben ignorar.
Entre los beneficios de esta tecnología en la medicina destacan los análisis de imágenes más eficaces, diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados. Sin embargo, uno de los principales obstáculos es la desconfianza de médicos y pacientes.
En este último punto entran en juego no solo las dudas técnicas, sino asuntos éticos y de responsabilidad que estarían rompiendo un patrón en la manera de ejercer la medicina hasta el momento.
Ventajas y limitaciones de la IA en la salud
En los meses recientes, la inteligencia artificial está teniendo un papel relevante en la medicina. Una de sus fortalezas es la capacidad de analizar una enorme cantidad de información de manera rápida.
Entre los datos más analizados destacan los historiales de pacientes, resultados de laboratorio, imágenes médicas y datos genéticos. A su vez, esta velocidad y volumen de procesamiento traen otros mejores.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a dar diagnósticos más precisos y tomar en cuenta algunos indicadores que pasan desapercibidos ante el ojo humano. Esto se ha evidenciado en radiología, oncología y cardiología, donde los sistemas de IA pueden detectar anomalías mínimas.
Adicionalmente, estas herramientas no solo ayudan con los diagnósticos, sino que también sirven para gestionar labores administrativas. En este sentido, la IA puede encargarse de tareas repetitivas reduciendo la carga de trabajo del personal.
De modo que al automatizar procesos, los profesionales médicos pueden optimizar su tiempo y dedicarse por completo a la atención y el cuidado de las personas. En consecuencia, se mejora el sistema de salud.
La idea es que se pueda fusionar esta tecnología con la experiencia y el criterio humano profesional. Sin embargo, para que esto ocurra, antes se deben resolver importantes obstáculos.
Uno de ellos es la opacidad de los algoritmos, ya que muchos modelos de IA no indican detalladamente cómo llegaron a una conclusión. De forma tal que si no hay una justificación, la recomendación médica se hace cuesta arriba.
Asimismo, esta falta de claridad se traduce en un problema para determinar la responsabilidad legal. Por ejemplo, si la IA falla, ¿De quién es la responsabilidad: médico, desarrollador o la institución?
Otros desafíos
Uno de los mayores riesgos de la inteligencia artificial en medicina es el sesgo de los datos. Al respecto, la IA puede dar diagnósticos de acuerdo a los datos con los que fue entrenada, pero en ocasiones, estos no son representativos.
Por ejemplo, si faltan datos de ciertas etnias, géneros, edades o grupos socioeconómicos, la IA cometerá errores. En consecuencia, puede dar resultados incorrectos sobre el diagnóstico o tratamiento.
A esto se le suma que delegar todos los procesos médicos a estas herramientas puede erosionar la parte del cuidado y trato humano al paciente. Así pues, la IA tiene muchas ventajas y limitaciones en el área de la salud, por lo que el desafío es poder encontrar un equilibrio en su uso.
Información de Gizmodo en español / redacción Noti AI
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