{"id":50387,"date":"2024-11-15T09:22:46","date_gmt":"2024-11-15T15:22:46","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50387"},"modified":"2025-10-17T23:55:10","modified_gmt":"2025-10-18T05:55:10","slug":"la-necesidad-de-datos-inclusivos-para-el-monitoreo-y-las-intervenciones-de-salud-publica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/la-necesidad-de-datos-inclusivos-para-el-monitoreo-y-las-intervenciones-de-salud-publica\/","title":{"rendered":"La necesidad de datos inclusivos para el monitoreo y las intervenciones de salud p\u00fablica"},"content":{"rendered":"
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Los sesgos en los datos de salud afectan el desempe\u00f1o de la IA y el alcance de las intervenciones de salud p\u00fablica seg\u00fan un editorial de The Lancet.<\/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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La SARS-CoV-2 propici\u00f3 la creaci\u00f3n de herramientas como la Red de Coronavirus (CoViNet) de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), lanzada para mejorar la detecci\u00f3n de variantes, dependen de datos de salud representativos de toda la poblaci\u00f3n. Sin embargo, un reciente estudio en The Lancet Digital Health<\/em><\/a> revela que menos del 25% de los 192 conjuntos de datos utilizados en algoritmos de inteligencia artificial (IA) durante la pandemia inclu\u00edan informaci\u00f3n sobre sexo, g\u00e9nero, raza o etnia. Este vac\u00edo limita la precisi\u00f3n de las herramientas de IA y dificulta una evaluaci\u00f3n justa de su desempe\u00f1o en diferentes subgrupos de la poblaci\u00f3n.<\/p>

En este sentido, el acceso a datos representativos es fundamental para entender el impacto de enfermedades y la eficacia de la IA en salud p\u00fablica. Asimismo, un an\u00e1lisis de Sumali Bajaj y colegas<\/a> mostr\u00f3 que los comportamientos de prueba para COVID-19 variaron en Inglaterra seg\u00fan el grupo sociodemogr\u00e1fico, siendo los dispositivos de flujo lateral menos utilizados en \u00e1reas de mayor privaci\u00f3n, a pesar de su alta prevalencia de infecci\u00f3n. Esta desigualdad se extiende a grupos \u00e9tnicos minoritarios y personas mayores de 75 a\u00f1os, que usaron menos pruebas confirmatorias, lo que refleja un sesgo sist\u00e9mico en el programa nacional de pruebas.<\/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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The Lancet explica en su editorial que, para mejorar la representatividad en los datos de salud, la OMS emiti\u00f3 en 2024 recomendaciones para que los ensayos cl\u00ednicos usen criterios de elegibilidad m\u00e1s inclusivos y promuevan el di\u00e1logo entre investigadores y poblaciones subrepresentadas. Este enfoque permitir\u00eda identificar prioridades y metodolog\u00edas relevantes que respondan a las necesidades de cada comunidad.<\/p>

Por otro lado, an\u00e1lisis como el de Sarah Jiang y colegas<\/a>,\u00a0 destacan que la falta de informaci\u00f3n demogr\u00e1fica en los datos es una preocupaci\u00f3n mayor que la representaci\u00f3n desbalanceada. Para abordar esto, se est\u00e1n estableciendo iniciativas como STANDING Together, que proporcionar\u00e1 recomendaciones para documentar y utilizar adecuadamente los datos de salud. M\u00e9todos como el uso de datos sint\u00e9ticos<\/a> y el sobre muestreo de grupos subrepresentados tambi\u00e9n pueden reducir los sesgos en los resultados de salud.<\/p>

Poder garantizar una representaci\u00f3n transparente y exhaustiva en los datos de salud es clave para mejorar la calidad de la evidencia cient\u00edfica y generar confianza en la poblaci\u00f3n. The Lancet recomienda que los responsables de financiamiento y pol\u00edticas de salud deben alentar a investigadores y desarrolladores de IA a emplear criterios inclusivos y realizar an\u00e1lisis de subgrupos que detecten posibles sesgos. Estos esfuerzos conjuntos podr\u00edan conducir a avances en salud m\u00e1s equitativos y efectivos a nivel global.<\/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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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00221-8\/fulltext<\/a><\/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":"

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