Gobernanza de la Inteligencia Artificial Responsable en Oncología
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el sector de la salud, y la atención oncológica no es una excepción. Actualmente, se están llevando a cabo investigaciones para evaluar la implementación de la IA en todas las etapas del viaje del paciente con cáncer, desde el emparejamiento en ensayos clínicos hasta el apoyo en la toma de decisiones del equipo de atención médica.
Introducción
Los marcos específicos de IA Responsable (RAI) para el ámbito oncológico aún no se han establecido. A pesar de la creciente aparición de marcos y regulaciones de RAI para las mejores prácticas en diseño y despliegue, ninguno aborda las oportunidades y desafíos específicos para la implementación en oncología. A medida que los dispositivos médicos habilitados para IA continúan aumentando, la necesidad de asegurar la calidad y la validación local de los modelos en oncología se vuelve crítica.
Desafíos de la IA en Oncología
Oncología presenta casos de uso únicos para la IA, como la predicción de la evolución tumoral y la respuesta al tratamiento, el apoyo en decisiones genómicas, y la planificación de tratamientos en oncología radioterápica. Sin embargo, la IA también puede agravar los riesgos de equidad en la atención del cáncer, dado que existen disparidades prevalentes en el acceso y los resultados de tratamiento.
Modelo de Gobernanza de IA
Este estudio se basa en la experiencia de un Centro Integral de Cáncer que ha desarrollado un modelo de gobernanza de RAI para mejorar la atención al paciente, la investigación y las operaciones. Se llevaron a cabo dos fases de evaluación:
- Diseño y desarrollo de un enfoque de gobernanza responsable de IA para oncología.
- Implementación de las lecciones aprendidas.
Fase 1 – Diseño y Desarrollo
El trabajo del Grupo de Trabajo de IA (AITF) resultó en un marco general para el programa de IA, identificando cuatro desafíos principales:
1. Datos de alta calidad para el desarrollo de modelos de IA.
2. Potencia de computación de alto rendimiento.
3. Capacidades de talento en IA.
4. Políticas y procedimientos adecuados.
Fase 2 – Implementación
El modelo de gobernanza de IA se trata como un portfolio activamente gestionado. Se registraron y monitorearon 26 modelos de IA y 2 pilotos de IA ambiental. Se desarrollaron herramientas de gestión y se realizaron revisiones retrospectivas de 33 nomogramas clínicos utilizando estos enfoques.
Estudios de Caso
Se presentaron dos estudios de caso que demuestran el enfoque de gobernanza en acción: uno sobre un modelo de IA aprobado por la FDA adquirido de un vendedor y otro sobre un modelo de IA desarrollado internamente para la segmentación de tumores en imágenes de resonancia magnética.
Conclusiones
Este estudio destaca que la gobernanza y la garantía de calidad de los modelos de IA en oncología son factibles, pero requieren componentes clave para el éxito. A medida que la demanda de proyectos de IA aumenta, se proyecta un incremento continuo en el volumen de solicitudes de IA.
La implementación de un modelo de gobernanza de IA responsable es un proceso en evolución, y se plantean preguntas abiertas para futuras investigaciones, tales como la gobernanza de modelos desarrollados que se comercializan directamente y la identificación de las mejores prácticas a partir de centros de excelencia internos en IA.
