Mochis NoticiasSalud y Deportes¿Puede la IA ayudar a mejorar la equidad sanitaria? Científicos estadounidenses opinan «Sí» y apuestan por la ética y la responsabilidad
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¿Puede la IA ayudar a mejorar la equidad sanitaria? Científicos estadounidenses opinan «Sí» y apuestan por la ética y la responsabilidad

¿Puede la IA ayudar a mejorar la equidad sanitaria?  Científicos estadounidenses opinan «Sí» y apuestan por la ética y la responsabilidad
¿Puede la IA ayudar a mejorar la equidad sanitaria?  Científicos estadounidenses opinan «Sí» y apuestan por la ética y la responsabilidad

La Federación de Científicos Estadounidenses (FAS) fue fundada en 1945 por un grupo de científicos preocupados por la bomba atómica y compartían la misión de centrarse en la tecnología, la ciencia y la innovación para, en palabras de la Asociación, «trabajar por un mundo más seguro y entorno más equitativo. y un mundo más pacífico”.

Casi 80 años después del lanzamiento de la organización, FAS se centra en el papel cada vez mayor de la inteligencia artificial y aumentada en muchas áreas que afectan la vida de las personas, incluida la atención médica y el bienestar.

La FAS publicó un ensayo sobre el estado de la nación el 27 de junio sobre Cómo mejorar la equidad en salud mediante la inteligencia artificial. La pieza aborda desafíos y oportunidades, equilibrando los hechos que,

  • «Estos sistemas pueden alertar a los médicos sobre posibles interacciones farmacológicas, sugerir medidas preventivas y recomendar pruebas de diagnóstico basadas en los datos de los pacientes». señala que,
  • «Las desigualdades en CDS AI plantean un desafío importante para los sistemas de atención médica y las personas, exacerbando potencialmente las disparidades en salud y perpetuando un sistema de atención médica que ya es inequitativo», además de aumentar los costos y reducir la confianza de los ciudadanos de la salud en sus sistemas de salud/atención.

FAS afirma que necesitamos marcos regulatorios, inversión en accesibilidad a la IA, incentivos para la recopilación y colaboración de datos, y regulaciones para la auditoría y la gobernanza de los sistemas de IA utilizados en los sistemas/herramientas CDS. Al abordar estos desafíos e implementar medidas proactivas, los formuladores de políticas pueden aprovechar el potencial de la IA para mejorar la prestación de atención médica y reducir las disparidades, promoviendo en última instancia el acceso equitativo a una atención de calidad para todos.

Con el objetivo de reducir las disparidades en salud y atención y ampliar el acceso equitativo a una atención médica de calidad para todos, aquí hay un llamado a la acción para promover el uso de la IA con atención al establecimiento e integración de marcos regulatorios, la inversión en accesibilidad a la IA, incentivos para los datos. recopilación. y colaboración, y regulaciones para la auditoría y la gobernanza de los sistemas de IA.

FAS señala que los programas Medicare y Medicaid en los Estados Unidos cubren alrededor del 40% de los estadounidenses, por lo que tienen la oportunidad de diseñar y escalar la IA responsable ante los pacientes en estos planes.

Como parte de la estrategia de IA de la agencia, el Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. ha desarrollado una rúbrica para la «higiene» de la IA que se muestra en este gráfico. La estrategia de IA del HHS está organizada en cuatro áreas de enfoque: fuerza laboral, innovación e investigación y desarrollo, democratización de herramientas y recursos y promoción de la confianza.

Entre muchas recomendaciones, FAS insta a que el Congreso de EE. UU. haga cumplir la responsabilidad de los algoritmos avanzados a través de legislación, como enmendar y aprobar la Ley de Responsabilidad Algorítmica de 2023 para garantizar que todas las organizaciones involucradas en el desarrollo y uso de la IA en la atención médica tengan acceso transparente a los resultados de la auditoría. que surjan de ese proceso de rendición de cuentas.

Además de la rendición de cuentas y la auditoría, el llamado a la acción de FAS también aborda la importancia de la financiación para apoyar el acceso a la IA para los proveedores de salud que atienden a poblaciones y personas desatendidas en la red de seguridad social y en geografías rurales, y garantizar flujos de financiación a proveedores como Centros de salud federales de calidad y proveedores rurales, junto con organizaciones de investigación y asociaciones público-privadas que utilizan atención y soluciones para poblaciones de pacientes vulnerables.

La tercera consideración clave a tener en cuenta en el debate de FAS es la creencia colectiva de los científicos de que la IA y el aprendizaje automático deberían ser útiles y útiles, y que las regulaciones y barreras de seguridad no deberían sofocar la innovación, pero la privacidad y la seguridad de los datos deberían garantizarse de la misma manera. diferentemente. y se comparten y recopilan datos inclusivos para mitigar los sesgos y garantizar una amplia representación en los datos de los pacientes. FAS cree que este aspecto de los desarrolladores y usuarios de IA en el cuidado de la salud debe ser evaluado por organizaciones acreditadoras como la Certificación de Equidad en el Cuidado de la Salud de la Comisión Conjunta.

Puntos calientes de salud populares: Los científicos de FAS también reconocen la importancia fundamental de la regulación de la privacidad en el contexto de la voluntad de los pacientes (como ciudadanos de la salud) de compartir datos personales para que la IA haga su trabajo de manera efectiva. Este es el cuarto pilar de la estrategia de IA del DHHS para promover el uso y el desarrollo confiables de la IA.

FAS redactó otro documento de política de privacidad el 27 de junio que decía que la Ley de Privacidad Estadounidense (APRA) debe incluir los derechos civiles en línea. Aquí, los científicos están pidiendo al Comité de Energía y Comercio de la Cámara de Representantes que garantice que una nueva ley de derechos de privacidad incluya protecciones de derechos civiles que garanticen que los datos personales sean tratados de manera bastante segura y justa, independientemente de la raza, el género, la sexualidad, la edad o cualquier otra característica protegida.

Lograr una buena IA, que sea justa y muy útil, será un deporte de equipo que reúna datos diversos e inclusivos con las partes interesadas del ecosistema de salud, jugando juntos con ‘una manera justa de confiar en que los pacientes compartan información de salud personal con aquellas organizaciones que desarrollará, utilizará y utilizará. Sistemas de decisión clínica basados ​​en IA. Sin prestar atención a la equidad por diseño y la privacidad por diseño, los científicos de FAS reconocen que el sesgo algorítmico puede exacerbar las disparidades e injusticias en salud, lo que también conduce a mayores costos para el sistema de atención médica, los pagadores, las comunidades y los individuos en la forma. de años de vidas perdidas, calidad de vida y dignidad humana.

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