El uso de la inteligencia artificial (IA) en el área de la salud representa una oportunidad para mejorar los servicios y la atención a la población, pero también implica una serie de
riesgos que es necesario atender antes de caer “en un optimismo desbordado”.
Así lo advirtió la investigadora del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la UNAM, Dania Nimbe Lima Sánchez al participar en el Seminario de Innovación, Tecnología, Emprendimiento, Salud y Telemedicina: Nuevos horizontes con la IA.
La especialista comentó que
uno de los principales retos de la IA en la salud tiene que ver con la alfabetización digital, en donde es necesario intensificar la colaboración y la comunicación entre los expertos en el manejo del sistema de cómputo e ingeniería de datos.
Piden mantener cautela ante la tecnología
Durante su ponencia “¿Adoptar o morir? implementación de los modelos de IA en salud”, la investigadora destacó que dentro de un sistema debilitado en relación con la vigilancia en salud pública, existe el
problema en materia de obtención y registro de datos.
Por lo que afirmó que en la práctica, la falta de digitalización y de interoperabilidad puede significar un obstáculo serio para su uso e implementación.
“
No estamos en condiciones de garantizar la precisión y confiabilidad de los algoritmos de inteligencia artificial aplicados en bases de datos de estos sistemas, precisamente por falta de acceso a datos propios y digitalizados, de interoperabilidad y de desarrollo de algoritmos basados en su integración con la práctica médica tradicional”, explicó.
Además, consideró que en México no se ha dado una migración adecuada y oportuna para contar con una base de datos sólida y validada.
Por lo que consideró necesario
generar políticas públicas que establezcan lineamientos y reglas mínimas para la utilización de la IA, en donde se considere la protección de datos personales y confidencialidad de la información de los pacientes, como parte de la salud digital.
Por otro lado, Lima Sánchez alertó sobre los riesgos de caer en un exceso de optimismo en el uso de las
nuevas tecnologías, creyendo que todo va a funcionar de manera más eficiente.
Inevitable su adopción en México y el mundo
Por separado, el coordinador de
Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia, Melchor Sánchez Mendiola, refirió que cerca del 80 por ciento de las personas en algunos países emplean la IA.
Lo que revela que es inevitable que en el futuro cercano la mayor parte de la gente la use, sobre todo cuando esté integrada completamente a las herramientas de usuario, como procesadores de palabra u hojas de cálculo.
Recordó, por ejemplo, que ChatGPT ha sido la innovación más rápidamente adoptada en la historia de la humanidad, con un millón de usuarios en cinco días, 100 millones en dos meses y actualmente se estima que son más de 200 millones.
Refirió que la IA generativa ofrece posibilidades de personalización y ayuda como
complemento valioso para la tarea docente, entre otros aspectos.
No obstante, reconoció que tiene desafíos normativos, éticos, legales, culturales y conceptuales “que debemos abordar con cautela y rigor académico”.
“Los beneficios son muchos, así que utilicémosla no simplemente como una herramienta, sino como una puerta a un futuro educativo que puede ser más incluyente, personalizado y efectivo”, indicó.
Ventajas de la IA en la docencia
En tanto, Héctor Benítez Pérez, director general de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, consideró que lo significativo es mantener cautela y siempre bien informados, en torno al uso de la IA generativa para la docencia y la investigación.
De ese modo, dijo, se hará una
buena integración de esta herramienta, como una comunidad diversa y entender cómo se puede usar para beneficio de la investigación y la docencia.
En el evento, organizado por la
Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, se concluyó que el gran reto es desarrollar
estrategias y aplicaciones adecuadas para obtener datos que sean representativos de la población y, por ende, que las conclusiones y discusiones sean aplicables a esta.
Resaltó que la correcta alimentación de las bases de datos a través de la IA requiere de estricta vigilancia y regulación, pues si de origen se tiene información sesgada, los resultados tendrán un error permanente en la planeación.
