El informe enfatiza la importancia de garantizar la «seguridad y eficacia» de los sistemas de IA y promover un diálogo constructivo entre todas las partes interesadas, incluyendo desarrolladores, reguladores, fabricantes, profesionales de la salud y pacientes. Según la OMS, las herramientas de IA tienen el potencial de transformar el sector sanitario, dado el creciente acceso a datos de salud.
El doctor Tedros Adhanom Ghebreyesus, director general de la OMS, señaló que «la inteligencia artificial ofrece grandes promesas para la salud, pero también plantea importantes desafíos, como la recopilación de datos no éticos, amenazas a la ciberseguridad y la amplificación de sesgos o desinformación». Agregó que «esta nueva guía ayudará a los países a regular la IA de manera efectiva para aprovechar su potencial, ya sea en el tratamiento del cáncer o en la detección de la tuberculosis, al tiempo que minimiza los riesgos».
La OMS reconoce el potencial de la IA para mejorar los resultados de salud a través de mejoras en los ensayos clínicos y el diagnóstico médico, especialmente en áreas con escasez de especialistas médicos, como la interpretación de escáneres de retina e imágenes radiológicas.
La OMS pide una regulación para la IA
Sin embargo, también advierte que la IA, en particular, las tecnologías basadas en grandes modelos lingüísticos, a veces se utilizan sin un conocimiento completo de su funcionamiento, lo que puede tener efectos tanto positivos como negativos en los usuarios finales, incluyendo profesionales de la salud y pacientes.
La OMS enfatiza la necesidad de marcos legales y regulaciones sólidas para salvaguardar la privacidad, la seguridad y la integridad de los datos de salud en el uso de sistemas de IA que pueden acceder a información personal confidencial.
Para abordar las crecientes necesidades de regulación de la IA en salud, la OMS describe seis áreas clave que deben ser consideradas, incluyendo la gestión de riesgos, la validación externa de datos y la transparencia en el uso previsto de la IA.
La OMS también advierte sobre la dificultad que enfrentan los modelos de IA para representar con precisión la diversidad de las poblaciones, lo que puede llevar a sesgos o imprecisiones. Propone regulaciones que exijan la divulgación de atributos, como género, raza y origen étnico, de las personas en los datos.
Finalmente, se mencionan otros desafíos relacionados con la privacidad y la protección de datos, como los que se derivan del Reglamento General de Protección de Datos en Europa y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos en los Estados Unidos, abordando temas como la jurisdicción y los requisitos de consentimiento.
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