IA en la atención médica: Gobernanza, equidad e innovación responsable en India
La conversación sobre la inteligencia artificial en la atención médica a menudo está dominada por grandes promesas: diagnósticos más rápidos, acceso escalable y medicina de precisión a escala poblacional. Sin embargo, en un reciente diálogo inaugural sobre IA responsable en la atención médica, la atención se centró en cuestiones más difíciles: ¿para quién funciona realmente la IA, a quién deja fuera y cómo gobernamos lo que aún no comprendemos completamente?
El diálogo, que tuvo lugar durante dos días, abordó el tema de la IA en salud: política y gobernanza. Un hilo unificador en las sesiones fue la brecha entre la capacidad técnica y la preparación institucional. Se advirtió sobre el problema persistente de «pilotitis», la tendencia de las soluciones de salud digital a quedar atrapadas en pilotos experimentales sin escalar a sistemas públicos. Se argumentó que marcos como SALIENT son esenciales porque obligan a los practicantes a pensar más allá de modelos y métricas, hacia la integración, evaluación y uso a largo plazo.
Optimización y equidad
La tensión entre optimización y equidad surgió repetidamente. Se planteó la pregunta de si se elegiría un modelo con mayor precisión promedio, pero con un rendimiento deficiente para las mujeres, o uno con menor precisión que muestra equidad en los resultados. El enfoque enfatizó que se debe diseñar la IA para la salud, no adaptar la atención médica para la IA.
Los estudios de caso presentados en los paneles mostraron tanto promesas como fragilidad, evidenciando problemas como tuberías de datos frágiles, infraestructura desigual y sesgos sociales profundamente arraigados que los algoritmos pueden reproducir fácilmente. Las discusiones sobre salud mental fueron particularmente cautelosas, resaltando que los modelos de lenguaje grandes están optimizados para el compromiso, no para resultados clínicos.
Validación y responsabilidad
La validación y la responsabilidad emergieron como temas centrales. Se enfatizó que los datos imperfectos producen modelos imperfectos, especialmente en contextos diversos. El monitoreo continuo, la mitigación de sesgos y los sistemas que incluyen humanos deben convertirse en estándares. Se argumentó que la verdadera prueba de la IA en salud no es la precisión máxima en entornos controlados, sino el rendimiento equitativo en el mundo real.
Implicaciones éticas y el papel de la educación
Se reiteró que si los sistemas de IA funcionan bien en promedio pero fallan en poblaciones mujeres o marginadas, se ha fallado en el propósito. La responsabilidad de construir una IA responsable en salud no puede realizarse en silos; las universidades tienen un papel crucial no solo en avanzar en la investigación, sino en crear la infraestructura intelectual e institucional necesaria.
La iniciativa de diálogo sobre IA responsable en salud se describe como una plataforma para un diálogo sostenido, sugiriendo que el debate sobre la IA en salud en India se está moviendo de la especulación a la implementación responsable.
