1. Aplicaciones actuales de la IA en medicina
La IA médica incluye una amplia gama de tecnologías: machine learning, deep learning, procesamiento de lenguaje natural y visión computarizada, entre otras. Algunas de sus aplicaciones más relevantes en la práctica clínica son:
– Diagnóstico asistido por imágenes: algoritmos entrenados en millones de radiografías, tomografías o mamografías que detectan patologías como cáncer de pulmón o retinopatía diabética con niveles de precisión comparables a expertos humanos.
– Predicción de riesgo y estratificación de pacientes: modelos que calculan la probabilidad de eventos como infarto, sepsis o reingreso hospitalario basados en registros médicos electrónicos (EMRs).
– Toma de decisiones terapéuticas: sistemas que recomiendan tratamientos farmacológicos personalizados, ajustando dosis y combinaciones según características genéticas y clínicas.
– Gestión hospitalaria: algoritmos que optimizan recursos hospitalarios, como la asignación de camas, personal o quirófanos.
2. Dilemas éticos en la toma de decisiones clínicas con IA
A pesar de sus beneficios potenciales, el uso de IA en decisiones médicas plantea una serie de preocupaciones éticas:
2.1 Transparencia y explicabilidad
Muchos sistemas de IA, especialmente los basados en redes neuronales profundas, operan como “cajas negras” cuyo razonamiento interno es opaco incluso para sus desarrolladores.
2.2 Responsabilidad y error
Cuando una decisión errónea afecta negativamente a un paciente, ¿quién es responsable?
2.3 Sesgos algorítmicos y discriminación
La IA aprende de datos históricos que reflejan desigualdades sistémicas.
2.4 Autonomía del paciente
La IA podría reforzar modelos de atención más paternalistas si no se considera la voz del paciente.
3. Perspectiva bioética ¿Qué principios están en juego?
Desde la bioética, la incorporación de la IA en la medicina debe ser guiada por principios fundamentales:
– Beneficencia y no maleficencia: La IA debe mejorar la calidad del cuidado sin poner en riesgo la seguridad del paciente.
– Justicia: Es crucial garantizar que los beneficios de la IA lleguen a todos los sectores de la población.
– Autonomía: El uso de IA no debe sustituir el consentimiento informado ni la participación activa del paciente.
– Responsabilidad: Es necesario establecer marcos legales y éticos que aclaren la responsabilidad en caso de errores.
4. Propuestas para implementar la IA
Para implementar la IA de forma ética en decisiones médicas, se proponen varias acciones clave:
– Desarrollo de algoritmos explicables (XAI).
– Auditorías independientes y comités de ética tecnológica en hospitales.
– Formación bioética y digital para profesionales de la salud.
– Incorporación del principio de justicia algorítmica.
– Mantenimiento del juicio clínico humano como eje rector.
Conclusiones
La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para transformar positivamente la medicina, haciendo más precisa, eficiente y personalizada la atención a los pacientes. Sin embargo, su uso en la toma de decisiones clínicas plantea retos bioéticos urgentes que no pueden ser ignorados.
Es responsabilidad de los sistemas de salud, la comunidad médica, los desarrolladores y la sociedad en general construir una inteligencia artificial que respete la dignidad humana, promueva la justicia y fortalezca la relación médico-paciente en lugar de erosionarla.
Por: Dora García Fernández
*Este artículo fue escrito con la ayuda de ChatGPT y la revisión de la autora.
