La OMS pone bajo la lupa el uso de inteligencia artificial en la salud

By Diego Bastarrica Published junio 28, 2021

Un informe de 165 páginas entregó este 28 de junio la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en el campo médico.

Entre lo positivo destaca el apoyo a los diagnósticos y a facilitar procesos, pero entre los aspectos negativos está el excesivo uso de datos personales de pacientes, lo que atentaría contra la privacidad.

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La OMS destaca seis puntos principales que se deben considerar sobre la IA en la salud:

Protección de la autonomía humana.
Promover el bienestar y la seguridad humanos y el interés público.
Garantizar la transparencia, la explicabilidad y la inteligibilidad.
Fomento de la responsabilidad y la rendición de cuentas.
Garantizar la inclusión y la equidad.
Promover una IA que responda y sea sostenible.

Aspectos positivos de la IA en el informe

“Se está considerando la IA para apoyar el diagnóstico de varias maneras, incluso en radiología e imágenes médicas. Estas aplicaciones, aunque más utilizadas que otras de IA, todavía son relativamente novedosas, y la IA aún no se utiliza de forma rutinaria en la toma de decisiones clínicas”, manifiesta el informe.

También destaca:

La precisión del diagnóstico.
La mejora del mantenimiento de registros.
La esperanza de que podría conducir a resultados drásticamente mejorados para los pacientes que presentan accidente cerebrovascular, ataque cardíaco u otras enfermedades donde el diagnóstico temprano es crucial.
La aparición de tecnologías de aprendizaje automático en la atención sanitaria podría ayudar a predecir la propagación de enfermedades y posiblemente incluso prevenir epidemias en el futuro.

IA Salud — Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Aspectos negativo de la IA en la salud

Principalmente, las preocupaciones de la OMS sobre la inteligencia artificial tienen que ver con la privacidad de los pacientes y la enorme cantidad de datos que manejan estos algoritmos, lo que puede llevar a hackeos masivos e incluso malos diagnósticos ante deficientes cruces de información.

“La recopilación de datos sin el consentimiento informado de las personas para los usos previstos (comerciales o de otro tipo) socava la agencia, la dignidad y los derechos humanos de esas personas, sin embargo, incluso el consentimiento informado puede ser insuficiente para compensar la asimetría de poder entre los recopiladores de datos y las personas que son las fuentes”, concluye.

Diego Bastarrica

News Editor

Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…

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Salud

Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA

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Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento.
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

Telefonía celular

Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android

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Computación

Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México

La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.