Artículo publicado en PLOS Digital Health muestra la importancia de desarrollar algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), enfocados en los servicios de primera línea de atención médica.
Diversos estudios han demostrado que el aprendizaje automático y la IA en entornos clínicos, son herramientas para mejorar la prevención y diagnóstico de enfermedades. No obstante, hay una serie de retos y desafíos relacionados con el desarrollo de algoritmos, especialmente relacionados con la falta de transparencia en su proceso de creación.
En este sentido el Consorcio de Datos Críticos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT-CD), especialistas en la investigación de datos relacionados con la salud humana, desarrollaron una plataforma de educación y rendición de cuentas sobre algoritmos. El enfoque llamado Ecosistema como servicio (EaaS, en inglés), tiene como objetivo la rendición de cuentas y la colaboración entre expertos clínicos y técnicos para la promoción de la IA en el campo clínico.
“El enfoque EaaS proporciona una variedad de recursos, desde bases de datos de código abierto y recursos humanos especializados hasta oportunidades de creación de redes y colaboración”, explican los autores. Los especialistas esperan que estas herramientas logren la promoción de una mayor exploración y expansión del enfoque EaaS. Asimismo, explican que el desarrollo de IA en la práctica clínica, impulsará el acceso equitativo a la atención médica.
“Los esfuerzos iniciales de implementación del enfoque EaaS del MIT-CD han mostrado resultados prometedores en la mejora del acceso a la atención médica y la atención clínica a través de enfoques nuevos y refinados para interpretar datos junto con universidades asociadas y laboratorios de investigación en todo el mundo”, explica el artículo.
De esta forma, el enfoque EaaS, luce como una opción sostenible y además rentable para la implementación de la IA en salud y específicamente en el campo clínico. Sin embargo, su adopción de forma masiva aun enfrenta diversos obstáculos relacionados con la colaboración, la estructura de los costos o el intercambio de datos.
Puedes leer el artículo completo en el siguiente enlace:
https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000011
