La inteligencia artificial (IA) es a menudo considerada la próxima frontera en la atención médica, prometiendo revolucionar la forma en que diagnosticamos, tratamos y gestionamos enfermedades. Pero, como con cualquier herramienta poderosa, su impacto depende de cómo y para quién se utilice. Recientes discusiones entre expertos en salud global han puesto un mensaje crucial en primer plano: la IA puede acortar las brechas de salud global, pero solo si la equidad está en el corazón de su desarrollo y despliegue.
Imagina a un médico trabajando en una aldea remota, lejos del especialista más cercano. Con aplicaciones móviles impulsadas por IA, ese médico podría tener la experiencia de los mejores cardiólogos y neumólogos del mundo al alcance de su mano, listo para asistir en casos complejos. Esto no es ciencia ficción, es la visión de Alexandre Chiavegatto Filho, profesor de aprendizaje automático en salud en la Universidad de São Paulo. Su equipo ya está desarrollando herramientas que permiten a los médicos de primera línea acceder al apoyo de IA a través de teléfonos inteligentes, incluso en lugares sin registros médicos electrónicos.
Jiho Cha, parlamentario y médico surcoreano, comparte una esperanza similar. Ve la IA como una forma de ampliar los servicios de salud en entornos frágiles, donde los médicos son escasos y los sistemas de salud están al límite. Combinando IA con tecnologías fintech y blockchain, Cha cree que podemos mejorar la financiación y la prestación de servicios de salud, haciendo la atención médica más eficiente y transparente.
Pero hay una advertencia. Ambos expertos alertan que si la IA se deja sin control, podría en realidad ampliar las brechas que pretende cerrar. Los algoritmos entrenados con datos de poblaciones más ricas a menudo funcionan mal para grupos de bajos ingresos, dejando potencialmente atrás a los más vulnerables. Como advierte Filho, “Si dejas la IA sola, probablemente aumentará la desigualdad.”
Entonces, ¿cómo aseguramos que la IA funcione donde más se necesita? La respuesta está en la diversidad y la accesibilidad. Los sistemas de IA deben entrenarse con datos localmente relevantes, que reflejen las realidades de diferentes comunidades. También deben diseñarse para funcionar en entornos con pocos recursos, donde la infraestructura digital puede ser limitada.
Conclusiones Accionables:
- Invertir en la recolección de datos locales: Fomentar el desarrollo de conjuntos de datos que representen poblaciones diversas, especialmente en regiones desatendidas.
- Apoyar la infraestructura digital: Asegurar que las instalaciones de salud en áreas con pocos recursos tengan las herramientas y conectividad necesarias para usar soluciones de IA.
- Promover políticas inclusivas: Los responsables políticos deben priorizar la equidad en las regulaciones de IA, garantizando que las nuevas tecnologías sean accesibles y beneficiosas para todos.
- Fomentar la colaboración intersectorial: Combinar IA con fintech y blockchain puede desbloquear nuevas formas de financiar y prestar servicios de salud, especialmente en entornos frágiles.
La oportunidad es enorme, pero también la responsabilidad. Al poner la equidad en el centro de la innovación en IA, podemos aprovechar la tecnología para cerrar las brechas de salud, en lugar de ampliarlas.
Resumen de Puntos Clave:
- La IA puede hacer que la atención médica experta sea accesible en áreas remotas y desatendidas.
- Sin una supervisión cuidadosa, la IA corre el riesgo de aumentar las desigualdades en salud.
- Entrenar la IA con datos diversos y locales es esencial para resultados equitativos.
- Combinar IA con fintech y blockchain puede mejorar la prestación y financiación de la salud.
- Los responsables políticos e innovadores deben priorizar la equidad para asegurar que la IA beneficie a todos.