{"id":43481,"date":"2024-01-05T09:20:16","date_gmt":"2024-01-05T15:20:16","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43481"},"modified":"2025-10-18T22:30:09","modified_gmt":"2025-10-19T04:30:09","slug":"los-principios-rectores-para-evitar-sesgos-en-los-algoritmos-de-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/los-principios-rectores-para-evitar-sesgos-en-los-algoritmos-de-salud\/","title":{"rendered":"Los principios rectores para evitar sesgos en los algoritmos de salud"},"content":{"rendered":"
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Acad\u00e9micos, investigadores y miembros de la industria de la salud publicaron los principios rectores para abordar el impacto del sesgo de los algoritmos en las disparidades raciales y \u00e9tnicas en la salud y la atenci\u00f3n de la salud.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Actualmente, el impacto de la inteligencia artificial (IA), los grandes modelos de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s) y algoritmos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica es crucial, sin embargo, su potencial sesgo puede incrementar las desigualdades raciales, \u00e9tnicas y socioecon\u00f3micas en la salud. Recientemente, investigadores, acad\u00e9micos y miembros de la industria de la salud, desarrollaron un marco conceptual y principios para abordar este problema, centr\u00e1ndose en la equidad de los algoritmos desde su desarrollo hasta su implementaci\u00f3n. Estos esfuerzos buscan promover transparencia, participaci\u00f3n comunitaria, identificaci\u00f3n expl\u00edcita de problemas de equidad y rendici\u00f3n de cuentas para lograr resultados justos y equitativos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>

En este sentido, los sesgos en los algoritmos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica pueden generar desigualdades raciales y \u00e9tnicas, as\u00ed como en otros grupos marginados. Por lo que es necesario crear un marco conceptual y principios rectores para mitigar y prevenir los sesgos. Los principios rectores para evitar los sesgos en algoritmos de salud, publicados por JAMA Network, se enfocan en cinco fases del ciclo de vida del algoritmo.<\/p>

La primera fase de la creaci\u00f3n de algoritmos corresponde a la formulaci\u00f3n del problema. La segunda fase concierne a la selecci\u00f3n, evaluaci\u00f3n y gesti\u00f3n de los datos. En la tercera fase los especialistas se encargan del desarrollo, la formaci\u00f3n y la validaci\u00f3n del algoritmo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La cuarta fase se enfoca en el despliegue y la integraci\u00f3n de los algoritmos en los entornos previsto. Y finalmente, la quinta fase se encarga de la supervisi\u00f3n, el mantenimiento, la actualizaci\u00f3n o la anulaci\u00f3n del algoritmo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido, los principios rectores propuestos por las partes interesadas deben guiar estos esfuerzos y estas fases. Los cinco principios son los siguientes:<\/p>

  1. Promover la salud y la equidad en la atenci\u00f3n sanitaria durante todas las fases del ciclo de vida de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria.<\/li>
  2. Garantizar que los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria y su uso sean transparentes y explicables.<\/li>
  3. Implicar aut\u00e9nticamente a los pacientes y las comunidades durante todas las fases del ciclo de vida de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria y ganarse su confianza.<\/li>
  4. Identificar expl\u00edcitamente los problemas de equidad y las compensaciones de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria.<\/li>
  5. Establecer la responsabilidad por la equidad y la equidad en la atenci\u00f3n sanitaria.<\/li><\/ol>

    GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google y otros LLM han despertado ampliamente el inter\u00e9s p\u00fablico por potencial y los peligros de los algoritmos. Por ejemplo, los modelos pueden utilizarse para la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n falsa o enga\u00f1osa. En este sentido, m\u00faltiples partes interesadas se asociaron para crear sistemas, procesos, reglamentos, incentivos, normas y pol\u00edticas que mitiguen y prevengan el sesgo de los algoritmos, especialmente en la atenci\u00f3n de la salud.<\/p>

    See the full article at the following link:<\/p>

    https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2812958<\/a><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    JAMA NETWORK<\/b><\/p>

    https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2812958<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Acad\u00e9micos, investigadores y miembros de la industria de la salud publicaron los principios rectores para abordar el impacto del sesgo de los algoritmos en las disparidades raciales y \u00e9tnicas en la salud y la atenci\u00f3n de la salud. Actualmente, el impacto de la inteligencia artificial (IA), los grandes modelos de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s) y algoritmos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica es crucial, sin embargo, su potencial sesgo puede incrementar las desigualdades raciales, \u00e9tnicas y socioecon\u00f3micas en la salud. Recientemente, investigadores, acad\u00e9micos y miembros de la industria de la salud, desarrollaron un marco conceptual y principios para abordar este problema, centr\u00e1ndose en la equidad de los algoritmos desde su desarrollo hasta su implementaci\u00f3n. Estos esfuerzos buscan promover transparencia, participaci\u00f3n comunitaria, identificaci\u00f3n expl\u00edcita de problemas de equidad y rendici\u00f3n de cuentas para lograr resultados justos y equitativos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. En este sentido, los sesgos en los algoritmos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica pueden generar desigualdades raciales y \u00e9tnicas, as\u00ed como en otros grupos marginados. Por lo que es necesario crear un marco conceptual y principios rectores para mitigar y prevenir los sesgos. Los principios rectores para evitar los sesgos en algoritmos de salud, publicados por JAMA Network, se enfocan en cinco fases del ciclo de vida del algoritmo. La primera fase de la creaci\u00f3n de algoritmos corresponde a la formulaci\u00f3n del problema. La segunda fase concierne a la selecci\u00f3n, evaluaci\u00f3n y gesti\u00f3n de los datos. En la tercera fase los especialistas se encargan del desarrollo, la formaci\u00f3n y la validaci\u00f3n del algoritmo. La cuarta fase se enfoca en el despliegue y la integraci\u00f3n de los algoritmos en los entornos previsto. Y finalmente, la quinta fase se encarga de la supervisi\u00f3n, el mantenimiento, la actualizaci\u00f3n o la anulaci\u00f3n del algoritmo. En este sentido, los principios rectores propuestos por las partes interesadas deben guiar estos esfuerzos y estas fases. Los cinco principios son los siguientes: Promover la salud y la equidad en la atenci\u00f3n sanitaria durante todas las fases del ciclo de vida de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria. Garantizar que los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria y su uso sean transparentes y explicables. Implicar aut\u00e9nticamente a los pacientes y las comunidades durante todas las fases del ciclo de vida de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria y ganarse su confianza. Identificar expl\u00edcitamente los problemas de equidad y las compensaciones de los algoritmos de atenci\u00f3n sanitaria. Establecer la responsabilidad por la equidad y la equidad en la atenci\u00f3n sanitaria. GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google y otros LLM han despertado ampliamente el inter\u00e9s p\u00fablico por potencial y los peligros de los algoritmos. Por ejemplo, los modelos pueden utilizarse para la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n falsa o enga\u00f1osa. En este sentido, m\u00faltiples partes interesadas se asociaron para crear sistemas, procesos, reglamentos, incentivos, normas y pol\u00edticas que mitiguen y prevengan el sesgo de los algoritmos, especialmente en la atenci\u00f3n de la salud. Consulta el art\u00edculo completo en el siguiente enlace: https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2812958 BIBLIOGRAF\u00cdA JAMA NETWORK https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2812958<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43483,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43481","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43481","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43481"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43481\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43483"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43481"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43481"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43481"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}