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Guiding principles for the use of Artificial Intelligence in public health

The Pan American Health Organization (PAHO), publicó el primer número de la serie Transformación Digital, Cápsula de Conocimiento, titulado: La inteligencia artificial en la salud pública.

En estas Cápsulas de conocimientos sobre la transformación digital, la PAHO explica cuáles son los principios rectores del uso de las intervenciones de Artificial Intelligence (AI), para la salud pública. El documento explica que debe guiarse por consideraciones técnicas y éticas superiores.

Los ochos principios rectores de la IA aplicada en la salud pública son los siguientes:

  • People-centered. Las acciones y soluciones deben estar centradas en las personas y no usarse como un fin en sí mismas. La AI debe respetar los derechos de la persona.
  • Fundamentada en la ética. Los debates, el desarrollo y la aplicación deben basarse en los principios éticos acordados a escala mundial de la dignidad humana, beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia.
  • Siempre deben usarse enfoques transparentes, que deben comunicarse al desarrollar algoritmos de AI.
  • Protección de los datos. La privacidad, la confidentiality y la seguridad en el uso de datos deben ser fundamentales para toda AI que se desarrolle.
  • Integridad científica. Las intervenciones de AI deben ceñirse a prácticas científicas óptimas: deben ser confiables, reproducibles, justas y honestas, y posibilitar la rendición de cuentas.
  • Open and sharable. Todo debe ser lo más abierto y compartible posible. Las herramientas y el concepto subyacente de apertura deben ser una característica y un factor de éxito crucial de toda AI.
  • Non-discriminatory. La justicia, la igualdad y la inclusión en el impacto y el diseño deben constituir siempre la base de toda iniciativa de AI para la salud pública.
  • Tecnología controlada por seres humanos. Es obligatorio que haya procesos formales de control y revisión por seres humanos de las decisiones automatizadas.

Subcampos de la AI en beneficio de la salud pública

Algunos de los subcampos de la AI que ya han sido aplicados para beneficiar los servicios de salud pública, así como para la investigación y para mejorar el diagnóstico de enfermedades son los siguientes: Aprendizaje automático, búsqueda cognitiva, procesamiento del lenguaje natural, robótica, agentes virtuales (chatbot), visión por computadora, aprendizaje profundo.

Por ejemplo, el machine learning, se ha utilizado durante la pandemia para la detección de COVID-19 antes de que desarrolle su forma más grave, la búsqueda cognitiva ha sido utilizada para evaluar analizar información sobre COVID-19, el aprendizaje profundo se utiliza para detectar retinopatía diabética, entre otros más ejemplos.

Consulta la sección de marcos referenciales en la categoría de la Organización Mundial de la Salud, para leer el documento completo: https://saluddigital.com/marcos-referenciales

ORGANIZACIÓN PANAMERICANA DE LA SALUD

https://iris.paho.org/handle/10665.2/53887

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