La Academia Nacional de Medicina de Estados Unidos (NAM, en inglés) publicó un nuevo documento que describe el proyecto de código de conducta para garantizar que el uso de la inteligencia artificial (IA) en salud y la atención sanitaria alcance su potencial de forma fiable y segura. Actualmente, la IA en salud, medicina e investigación se encuentra avanzando de manera acelerada, creando nuevas oportunidades para los pacientes y profesionales de la salud.

A pesar de que la IA promete la revolución de la atención médica y la mejora de los resultados de salud, existen diversos riesgos y desafíos que son necesarios de atender. Por ejemplo, el uso de esta tecnología emergente requiere forzosamente una evaluación y gestión cuidadosa para evitar daños o usos erróneos.

En este sentido, la NAM publicó el borrador de un marco que tiene como objetivo lograr que los avances de la IA sean precisos, seguros, confiables y éticos, en su camino por transformar la atención de la salud y las ciencias biomédicas. El documento explica diversas estrategias para la implementación responsable de los avances de la IA en Estados Unidos. Tras una revisión extensa de literatura acerca de pautas, marcos y principios de la IA, los editores identificaron diez principios del código y seis compromisos para garantizar que las mejores prácticas maximicen los beneficios de la IA en salud.

“La promesa de las tecnologías de IA para transformar la salud y la atención sanitaria es tremenda, pero existe la preocupación de que su uso inadecuado pueda tener efectos nocivos. Existe una necesidad apremiante de establecer principios, directrices y salvaguardias para el uso de la IA en la atención sanitaria”, resaltó el presidente de la NAM, Victor J. Dzau. “El nuevo borrador del marco del código de conducta es un paso importante hacia la creación de un camino a seguir para cosechar de manera segura los beneficios de mejores resultados de salud y avances médicos posibles mediante el uso responsable de la IA”, finalizó.

Los diez principios explicados en el borrador son los siguientes:

1. Comprometido: comprender, expresar y priorizar las necesidades, preferencias, objetivos de las personas y las implicaciones relacionadas durante todo el ciclo de vida de la IA.
2. Seguro: Atención y vigilancia continua de las consecuencias potencialmente nocivas de la aplicación de IA en salud y medicina para individuos y grupos poblacionales.
3. Eficaz: Aplicación comprobada para lograr la mejora deseada en la salud personal y la condición humana, en el contexto de principios éticos establecidos.
4. Equitativo: Solicitud acompañada de prueba de los pasos apropiados para garantizar el desarrollo justo e imparcial y el acceso a los beneficios asociados con IA y las medidas de mitigación de riesgos.
5. Eficiente: Desarrollo y uso de IA asociado con menores costos para la salud, además de una reducción, o al menos un estado neutral, de los impactos adversos sobre el medio ambiente natural.
6. Accesible: Garantizar que el acceso y la participación fluida de las partes interesadas sea una característica central de cada fase del ciclo de vida de la IA.
7. Transparente: Suministro de información abierta, accesible y comprensible sobre los elementos de la IA, su desempeño y sus resultados asociados.
8. Responsable: Acciones identificables y mensurables tomadas en el desarrollo y uso de IA, con documentación clara de beneficios y una responsabilidad clara por las consecuencias potencialmente adversas.
9. Protegido: Procedimientos validados para garantizar la privacidad y la seguridad, ya que las fuentes de datos de salud están mejor posicionadas como una utilidad central totalmente protegida para el bien común, incluido el uso de IA para el aprendizaje y la mejora continuos.
10. Adaptativo: Garantía de que el marco de rendición de cuentas brindará información continua sobre los resultados de la aplicación de IA, para su uso según sea necesario para el aprendizaje y la mejora continua en salud, atención médica, ciencias biomédicas y, en última instancia, la condición humana.