31 de octubre de 2025

La Inteligencia Artificial en la Salud

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La Inteligencia Artificial (IA) representa una herramienta poderosa que puede mejorar significativamente la salud y la eficiencia en el sector público. Varios países de la región, como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay, han desarrollado estrategias nacionales de IA y han adherido a los Principios de la OCDE sobre IA.

A pesar de este interés, un estudio indica que solo el 4% de las organizaciones públicas europeas han logrado implementar con éxito la IA, lo que destaca la necesidad de una transformación organizacional. En Argentina, se han lanzado iniciativas como el «Plan Nacional de Inteligencia Artificial 2015» y el «Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación 2030», pero aún no se han materializado completamente.

El uso efectivo de la IA en el sector salud requiere bases de datos precisas y de alta calidad. Estos datos deben estar estructurados, estandarizados y accesibles para los desarrolladores, y deben cumplir con normativas éticas y legales. La creación de hojas de ruta a nivel nacional, regional y provincial para la creación de bases de datos inclusivas y sin sesgos es esencial para evitar errores en los modelos y garantizar resultados equitativos.

El aspecto ético también es crucial, ya que los algoritmos de «caja negra» plantean desafíos en términos de transparencia y responsabilidad. Los investigadores y desarrolladores de IA tienen la responsabilidad ética de considerar las posibles consecuencias y sesgos de los modelos que crean.

La implementación de la IA en el ámbito de la salud puede abordar desafíos como la variación injustificada, errores médicos evitables y desigualdades en el acceso a la atención médica. Es esencial diseñar estrategias, establecer leyes y crear bases de datos seguras y validadas para aprovechar al máximo el potencial de la IA en el sector de la salud. La colaboración entre ingenieros y profesionales de la salud en equipos multidisciplinarios es fundamental para garantizar un desarrollo y validación cuidadosos de los modelos de IA.

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