Autores: Andres Rico. MD Internista. CEO AIpocrates – Liliana Mosquera. Enfermera MSc TIC. Miembro Fundador AIpocrates
Nota: Para la columna se usó GPT 4º y Claude Sonnet 3.5
En la actualidad, la relación médico-paciente se ha visto influenciada por la integración de la inteligencia artificial generando nuevos desafíos y oportunidades. Si bien, mejora la precisión y accesibilidad en la atención médica, también plantea interrogantes. En esta segunda parte abordaremos los desafíos éticos, las tecnologías emergentes y las oportunidades presentadas por la IA en salud.
Desafíos y Consideraciones Éticas
Si bien la integración de la IA en la relación médico-paciente ofrece numerosos beneficios, también plantea desafíos importantes que deben abordarse:
- Privacidad y Seguridad de Datos
La recopilación y análisis de grandes cantidades de datos de salud plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Es crucial implementar robustas medidas de protección de datos y obtener el consentimiento informado de los pacientes para el uso de sus datos en sistemas de IA.
Es crucial, garantizar el derecho a la protección de datos personales, que enfrenta retos significativos en la era digital, donde la tecnología avanza más rápido que las legislaciones que deberían garantizar el respeto a los derechos humanos. Actualmente los datos personales, considerados «el oro del siglo XXI», son explotados en muchas ocasiones sin el consentimiento adecuado, lo que pone en riesgo la privacidad, la integridad y la seguridad de las personas.
A pesar de los beneficios de la inteligencia artificial y el Big Data, también hay un aumento en las posibilidades de abuso, como la perfilación invasiva y la discriminación basada en datos.
La falta de una perspectiva ética y de derechos humanos en algunos desarrollos tecnológicos ha llevado a problemas como la violencia digital, el ciberacoso y la explotación económica de datos personales. Se requiere un marco normativo sólido, una mayor educación sobre la protección de datos y una colaboración entre gobiernos, empresas y sociedad para equilibrar el avance tecnológico con la protección de derechos fundamentales. Los titulares de datos también tienen un rol crucial al exigir prácticas responsables y denunciar abusos para prevenir la pérdida de su privacidad. (1)
- Equidad y Acceso
Existe el riesgo de que las tecnologías basadas en IA exacerben las disparidades de salud existentes si no se garantiza un acceso equitativo. Es esencial que estas herramientas se desarrollen y se implementen de manera que beneficien a todos los segmentos de la población.
Estrategias para garantizar el uso equitativo de la tecnología digital en la atención médica
- Accesibilidad física a la tecnología digital
- Garantizar la infraestructura necesaria, como internet de alta velocidad.
- Instalar equipos tecnológicos en lugares estratégicos (centros de salud y hospitales).
- Asegurar la disponibilidad de infraestructura en áreas urbanas y rurales para reducir la brecha digital.
- Alfabetización digital en salud
- Diseñar y promover programas educativos para enseñar el uso de tecnología en atención médica.
- Capacitar tanto a pacientes como a proveedores en herramientas digitales.
- Diseño inclusivo de sistemas y aplicaciones
- Adaptar sistemas y aplicaciones para personas con discapacidades visuales o auditivas.
- Proveer opciones de accesibilidad, como subtítulos, audiolibros o interfaces adaptables.
- Equidad en la recopilación y uso de datos de salud
- Asegurar que los datos de salud sean representativos de toda la población.
- Evitar la exclusión de grupos marginados o subrepresentados al recopilar datos.
- Colaboración entre actores del sistema de atención médica
- Fomentar la cooperación entre proveedores de atención médica, desarrolladores de tecnología, responsables de políticas y pacientes.
- Identificar y abordar barreras para un acceso equitativo a la atención médica mediante soluciones innovadoras. (2)
- Dependencia Tecnológica
A medida que los médicos y pacientes dependen cada vez más de las herramientas de IA, existe el riesgo de una pérdida de habilidades clínicas críticas y juicio humano. Es importante mantener un equilibrio entre el uso de la tecnología y la preservación de las habilidades médicas fundamentales.
- Responsabilidad Legal
La integración de la IA en la toma de decisiones médicas plantea preguntas complejas sobre la responsabilidad en casos de errores o resultados adversos. Es necesario desarrollar marcos legales y éticos claros para abordar estos problemas.
- El Futuro de la Relación Médico-Paciente
«Debemos asegurarnos de que la relación humana no disminuye a medida que la tecnología mejora y aumenta». Zilm (3)
Figura 1. Creado a partir de: “La convivencia entre la tecnología y el humanismo médico”. doi:10.1016/j.mcpsp.2024.100437
A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más digitalizado, la relación médico-paciente continuará evolucionando. La IA tiene el potencial de crear un ecosistema de atención médica más conectado, personalizado y centrado en el paciente. Sin embargo, es crucial que esta evolución tecnológica se equilibre con la preservación de los aspectos humanos de la atención médica.
La empatía, la compasión y la conexión humana seguirán siendo componentes irreemplazables de una atención en salud de calidad. La IA debe verse como una herramienta para mejorar, no reemplazar, la relación médico-paciente. El desafío para el futuro será integrar una IA evolutiva que potencie las fortalezas tanto de los médicos como de los pacientes, creando un modelo de atención verdaderamente colaborativo y centrado en el paciente.
Tecnologías Emergentes en la Atención Médica
La evolución de la IA a través de la integración de diversas tecnologías avanzadas está impulsando aún más la transformación de la relación médico-paciente.
Desde los primeros sistemas expertos basados en reglas hasta las redes neuronales profundas, la IA ha demostrado un potencial cada vez mayor para asistir en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Sin embargo, estos enfoques tradicionales han mostrado limitaciones significativas, por ejemplo las redes neuronales tienen falta de transparencia en la toma de decisiones, dificultando su implementación en medicina o dificultades para incorporar el conocimiento médico experto de manera efectiva. Esto ha impulsado el desarrollo de nuevas tecnologías para una comprensión más profunda y contextual de la información médica, combinando la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales y el razonamiento lógico de los sistemas basados en reglas. Entre ellas se destacan la IA neurosimbólica, la cognición computacional y los grafos de conocimiento, que prometen mejorar la relación médico-paciente en la era digital.
- Inteligencia Artificial Neurosimbólica
La inteligencia artificial neurosimbólica que combina el aprendizaje profundo de las redes neuronales con el razonamiento simbólico, permitiendo a los sistemas de IA aprender patrones de datos y aplicar reglas lógicas. Esto resulta en una IA más robusta y versátil, capaz de manejar tanto tareas de percepción como de razonamiento complejo.
- Cognición Computacional
La cognición computacional simula procesos cognitivos humanos mediante modelos computacionales, creando sistemas de IA que emulan de manera más precisa el pensamiento humano. Es particularmente útil en aplicaciones que requieren una comprensión profunda del contexto y la intención, como en el procesamiento del lenguaje natural avanzado.
- Grafos de Conocimiento
Los grafos de conocimiento son estructuras que representan el conocimiento en forma de entidades y relaciones, permitiendo a la IA comprender y navegar por conexiones complejas entre conceptos. Esto mejora la capacidad de realizar inferencias y proporcionar respuestas más contextualizadas y relevantes.
- Redes Gráficas
Las redes gráficas son modelos matemáticos que representan relaciones entre entidades como nodos y aristas, útiles para analizar conexiones complejas en grandes conjuntos de datos. En el contexto de la IA, esto se traduce en una mejor capacidad para detectar patrones y realizar predicciones basadas en interconexiones de datos.
- Bases de Datos Vectoriales
Figura 2: Tomada de https://geniafy.com/bases-de-datos-vectorial/
Las bases de datos vectoriales son sistemas de almacenamiento que representan datos como vectores multidimensionales, facilitando búsquedas semánticas más eficientes y precisas. Esto mejora significativamente la capacidad de la IA para encontrar información relevante y realizar análisis de similitud.
Pueden ser utilizadas para recomendaciones personalizadas, búsquedas de imágenes, análisis de texto. (4)
- Fine Tuning Profundo
El fine tuning profundo es una técnica de aprendizaje por transferencia que ajusta modelos de IA pre-entrenados para tareas específicas, aumentando su eficiencia y precisión en dominios especializados como la medicina.
Estas técnicas están llevando a la IA más allá del aprendizaje basado en patrones hacia una comprensión más profunda y contextual. En el ámbito de la relación médico-paciente en el contexto de las redes sociales, llevan a que estas mejoras pueden traducirse en diagnósticos más precisos, tratamientos más personalizados y una mejor comprensión de las necesidades individuales de los pacientes, incluyendo una mayor identificación de los determinantes sociales de la salud, además, permiten una integración más efectiva de diversas fuentes de datos, incluyendo información de redes sociales, historiales médicos y literatura científica, lo que puede llevar a insights más holísticos sobre la salud de los pacientes y las tendencias en la atención médica.
Oportunidades
Con los desarrollos actuales la IA está avanzando hacia un horizonte más allá de las labores administrativas y repetitivas de la práctica clínica, la IA es una herramienta que complementa, la interacción humana y lleva más allá del horizonte de eventos a la atención de la salud migrando la relación médico-paciente hacia un ecosistema digital presenta oportunidades a través de la integración de la IA en la atención para garantizar que estas tecnologías beneficien a todos los actores del sistema de manera equitativa.
El viaje de la relación médico-paciente desde el consultorio tradicional hasta el ecosistema digital impulsado por la IA representa una transformación fundamental en la prestación de atención médica. Al aprovechar el poder de la IA y las tecnologías digitales, tenemos la oportunidad de crear un sistema de salud más accesible, eficiente y personalizado. Sin embargo, este progreso debe ir acompañado de una consideración cuidadosa de las implicaciones éticas y una dedicación continua a los principios fundamentales de la atención centrada en el paciente.
A medida que navegamos por esta nueva frontera, el objetivo final sigue siendo el mismo: proporcionar la mejor atención posible para mejorar la salud y el bienestar de todos los pacientes.
El desafío para el futuro será integrar la IA de manera que potencie las fortalezas únicas tanto de los médicos como de los pacientes, creando un modelo de atención verdaderamente colaborativo y centrado en el paciente. Esto llevará la relación médico-paciente más allá de la interacción entre personas, hacia una interacción multidimensional en 360 grados.
Bibliografía
Sánchez Díaz MF. El derecho a la protección de datos personales en la era digital [The right to the privacy of personal data in the digital age]. Revista Eurolatinoamericana de Derecho Administrativo. 2023;10(1). Disponible en: https://doi.org/10.14409/redoeda.v10i1.12626
González Arencibia M, Mar Cornelio O, González Fortuna I. Ética digital en la salud [Digital ethics in health]. Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas. 2024 mayo;17(5):22-39. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2306-24952024000500022&script=sci_abstract
Baños Díez JE, Guardiola Pereira E. La convivencia entre la tecnología y el humanismo médico. Medicina Clínica Práctica. 2024;7(3):100437. doi:10.1016/j.mcpsp.2024.100437
Geniafy. Bases de datos vectorial [Internet]. Geniafy Consultoría Inteligencia Artificial; 2023 [cited 2024 Dec 1]. Available from: https://geniafy.com/bases-de-datos-vectorial/
GPT-4 y Claude Sonnet 3.5. (2024). Modelos de IA utilizados como herramientas para análisis y redacción en la elaboración del contenido.
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