{"id":43750,"date":"2024-01-29T09:26:52","date_gmt":"2024-01-29T15:26:52","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43750"},"modified":"2025-10-18T22:23:24","modified_gmt":"2025-10-19T04:23:24","slug":"la-importancia-de-la-transparencia-en-dispositivos-medicos-habilitados-por-ia-y-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/la-importancia-de-la-transparencia-en-dispositivos-medicos-habilitados-por-ia-y-machine-learning\/","title":{"rendered":"La importancia de la transparencia en dispositivos m\u00e9dicos habilitados por IA y machine learning"},"content":{"rendered":"
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Art\u00edculo publicado en npj Digital Medicine detalla los avances de la FDA en transparencia de dispositivos impulsados por IA y machine learning.<\/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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Los dispositivos m\u00e9dicos habilitados por inteligencia artificial (IA) y machine learning representan grandes oportunidades para avanzar en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Estas soluciones innovadoras pueden facilitar la detecci\u00f3n temprana de enfermedades, proporcionar nuevos conocimientos sobre la fisiolog\u00eda humana, mejorar diagn\u00f3sticos y tratamientos personalizados, y poseen la capacidad \u00fanica de aprender, adaptarse y mejorar su rendimiento en entornos cl\u00ednicos.<\/p>

La transparencia es un elemento fundamental para fomentar la compresi\u00f3n y la confianza de los usuarios en los dispositivos m\u00e9dicos impulsados por estas tecnolog\u00edas. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n es importante que se involucren y participen diversos actores como reguladores, trabajadores de la salud, pacientes, entre otros.<\/p>

La Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, en ingl\u00e9s) est\u00e1 revisando un n\u00famero creciente de solicitudes para estos dispositivos, destacando la necesidad de consideraciones espec\u00edficas durante su desarrollo y uso.<\/p>

Con casi setecientos dispositivos impulsados por IA o machine learning, autorizados por la FDA hasta octubre de 2023, es importante de abordar consideraciones, como la accesibilidad, la gesti\u00f3n del sesgo de rendimiento, el aprendizaje continuo y la responsabilidad de los diferentes actores involucrados. En respuesta a estos desaf\u00edos, el Centro para Dispositivos y Salud Radiol\u00f3gica de la FDA lanz\u00f3 un plan de acci\u00f3n en enero de 2021, para abordar temas sobre transparencia, compromiso y un enfoque centrado en el paciente.<\/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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Un comentario publicado en npj Digital Medicine, detalla los avances en transparencia relacionada con IA y machine learning alcanzados en Estados Unidos durante los \u00faltimos a\u00f1os. Para avanzar en la promoci\u00f3n de la transparencia de estos dispositivos, el Centro para Dispositivos y Salud Radiol\u00f3gica (CDRH, en ingl\u00e9s) perteneciente a la FDA. HA realizado diversos esfuerzos relacionados con la discusi\u00f3n de este tema a trav\u00e9s de talleres virtuales.<\/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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Por ejemplo, el taller p\u00fablico virtual \u201cTransparencia de Dispositivos M\u00e9dicos Habilitados por IA\/Machine learning. Durante este evento, participantes de diversos grupos de inter\u00e9s discutieron maneras de lograr transparencia para los usuarios, centr\u00e1ndose en mecanismos de intercambio de informaci\u00f3n y c\u00f3mo una mayor transparencia podr\u00eda mejorar la seguridad y eficacia de estos dispositivos.<\/p>

El taller destac\u00f3 la importancia de definir y comprender la transparencia en el contexto de dispositivos de IA. Asimismo, los participantes coincidieron en que la transparencia implica la comunicaci\u00f3n clara de informaci\u00f3n relevante sobre el dispositivo, abarcando su uso previsto, desarrollo, rendimiento y, cuando est\u00e9 disponible.<\/p>

Aspectos clave incluyen informaci\u00f3n sobre seguridad y eficacia, mitigaci\u00f3n de sesgos, y monitorizaci\u00f3n del rendimiento en el mundo real. De esta manera la FDA y otros organismos sientan las bases para un enfoque colaborativo entre reguladores, profesionales de la salud, pacientes y otros stakeholders para garantizar la comprensi\u00f3n y confianza en la nueva generaci\u00f3n de dispositivos m\u00e9dicos habilitados por IA y machine learning.<\/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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NATURE <\/b><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-023-00992-8<\/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":"

Art\u00edculo publicado en npj Digital Medicine detalla los avances de la FDA en transparencia de dispositivos impulsados por IA y machine learning. Los dispositivos m\u00e9dicos habilitados por inteligencia artificial (IA) y machine learning representan grandes oportunidades para avanzar en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Estas soluciones innovadoras pueden facilitar la detecci\u00f3n temprana de enfermedades, proporcionar nuevos conocimientos sobre la fisiolog\u00eda humana, mejorar diagn\u00f3sticos y tratamientos personalizados, y poseen la capacidad \u00fanica de aprender, adaptarse y mejorar su rendimiento en entornos cl\u00ednicos. La transparencia es un elemento fundamental para fomentar la compresi\u00f3n y la confianza de los usuarios en los dispositivos m\u00e9dicos impulsados por estas tecnolog\u00edas. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n es importante que se involucren y participen diversos actores como reguladores, trabajadores de la salud, pacientes, entre otros. La Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, en ingl\u00e9s) est\u00e1 revisando un n\u00famero creciente de solicitudes para estos dispositivos, destacando la necesidad de consideraciones espec\u00edficas durante su desarrollo y uso. Con casi setecientos dispositivos impulsados por IA o machine learning, autorizados por la FDA hasta octubre de 2023, es importante de abordar consideraciones, como la accesibilidad, la gesti\u00f3n del sesgo de rendimiento, el aprendizaje continuo y la responsabilidad de los diferentes actores involucrados. En respuesta a estos desaf\u00edos, el Centro para Dispositivos y Salud Radiol\u00f3gica de la FDA lanz\u00f3 un plan de acci\u00f3n en enero de 2021, para abordar temas sobre transparencia, compromiso y un enfoque centrado en el paciente. Un comentario publicado en npj Digital Medicine, detalla los avances en transparencia relacionada con IA y machine learning alcanzados en Estados Unidos durante los \u00faltimos a\u00f1os. Para avanzar en la promoci\u00f3n de la transparencia de estos dispositivos, el Centro para Dispositivos y Salud Radiol\u00f3gica (CDRH, en ingl\u00e9s) perteneciente a la FDA. HA realizado diversos esfuerzos relacionados con la discusi\u00f3n de este tema a trav\u00e9s de talleres virtuales. Por ejemplo, el taller p\u00fablico virtual \u201cTransparencia de Dispositivos M\u00e9dicos Habilitados por IA\/Machine learning. Durante este evento, participantes de diversos grupos de inter\u00e9s discutieron maneras de lograr transparencia para los usuarios, centr\u00e1ndose en mecanismos de intercambio de informaci\u00f3n y c\u00f3mo una mayor transparencia podr\u00eda mejorar la seguridad y eficacia de estos dispositivos. El taller destac\u00f3 la importancia de definir y comprender la transparencia en el contexto de dispositivos de IA. Asimismo, los participantes coincidieron en que la transparencia implica la comunicaci\u00f3n clara de informaci\u00f3n relevante sobre el dispositivo, abarcando su uso previsto, desarrollo, rendimiento y, cuando est\u00e9 disponible. Aspectos clave incluyen informaci\u00f3n sobre seguridad y eficacia, mitigaci\u00f3n de sesgos, y monitorizaci\u00f3n del rendimiento en el mundo real. De esta manera la FDA y otros organismos sientan las bases para un enfoque colaborativo entre reguladores, profesionales de la salud, pacientes y otros stakeholders para garantizar la comprensi\u00f3n y confianza en la nueva generaci\u00f3n de dispositivos m\u00e9dicos habilitados por IA y machine learning. 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