En mayo de 2023, la Organización Mundial de la Salud (OMS) emitió una declaración instando a la cautela en el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) que utilizan grandes modelos lingüísticos. El objetivo es garantizar la seguridad, la autonomía y el bienestar de las personas, así como proteger la salud pública.
A medida que estas herramientas ganan popularidad y se usan de manera experimental en el cuidado de la salud, es crucial examinar los riesgos asociados con su uso e implementar medidas adecuadas para proteger a las personas y reducir las inequidades en el acceso a la atención.
Precauciones Necesarias
Si bien la OMS reconoce el potencial de los grandes modelos lingüísticos y otras tecnologías basadas en IA para mejorar el acceso a la información de salud, apoyar la toma de decisiones y facilitar diagnósticos en entornos con recursos limitados, también subraya la preocupación por la falta de precauciones que a menudo acompaña la implementación de estas tecnologías. La OMS enfatiza la importancia de valores fundamentales como la transparencia, la inclusión, la colaboración pública, la supervisión experta y las evaluaciones rigurosas.
Riesgos Asociados con los Grandes Modelos Lingüísticos
La adopción rápida de sistemas basados en grandes modelos lingüísticos sin una evaluación exhaustiva puede resultar en errores por parte del personal de salud, causar daño a los pacientes y disminuir la confianza en la IA. Además, existen preocupaciones específicas relacionadas con estos modelos:
- Sesgos en los Datos de Entrenamiento: Los datos utilizados para entrenar los modelos pueden contener sesgos, lo que podría generar información engañosa o inexacta. Esto plantea riesgos para la salud, la equidad y la inclusión.
- Respuestas Incorrectas o Gravemente Defectuosas: Aunque las respuestas generadas por los grandes modelos lingüísticos pueden parecer autorizadas y plausibles, pueden ser completamente incorrectas o contener errores graves, especialmente en contextos de salud.
- Uso No Consentido de Datos y Falta de Protección de la Privacidad: Los modelos pueden entrenarse con datos sin obtener el consentimiento previo, y los datos de salud sensibles que los usuarios ingresan en una aplicación para obtener una respuesta pueden no estar adecuadamente protegidos.
- Generación de Información Errónea Convincente: Existe el riesgo de que los grandes modelos lingüísticos se utilicen de manera indebida para crear y difundir información errónea convincente en forma de contenido textual o audiovisual que el público no puede distinguir fácilmente de la información de salud confiable.
Consideraciones Éticas y de Seguridad
Es esencial asegurar que el uso de la IA en el cuidado de la salud se adhiera a principios éticos establecidos, tales como proteger la autonomía del paciente, promover el bienestar y la seguridad del paciente, asegurar la transparencia y la responsabilidad, y promover la equidad y la inclusión. Además, se deben tomar medidas apropiadas para abordar los riesgos potenciales asociados con el uso de la IA, como proteger los datos confidenciales y minimizar el sesgo algorítmico.
Colaboración y Supervisión Experta
La evaluación de los beneficios de la IA debe ser un proceso colaborativo que involucre a expertos de diversas disciplinas, incluidos profesionales de la salud, investigadores, éticos y representantes de los pacientes. Esta colaboración facilita una evaluación completa y multidimensional de la IA, considerando tanto sus aspectos técnicos como sus implicaciones éticas y sociales. También es necesario establecer mecanismos de supervisión y regulación para garantizar el cumplimiento de los estándares éticos y de calidad en la implementación de la IA en los servicios de salud.
La OMS recomienda que la implementación de la IA en los servicios de salud sea gradual y sujeta a una supervisión continua. Este enfoque permite evaluar los efectos reales de la IA en el cuidado de la salud, realizar los ajustes necesarios y promover la investigación y el intercambio de conocimientos sobre la implementación y los resultados de la IA en diferentes entornos de atención médica, con el objetivo de mejorar su efectividad y optimizar su uso.
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