Expertos crean directrices para una inteligencia artificial confiable en salud

La Universidad de Barcelona ha dado un paso significativo en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) en salud con la reciente publicación del artículo de consenso que introduce el marco FUTURE-AI. Este trabajo, liderado por el Prof. Karim Lekadir, Profesor de Investigación ICREA y director del grupo de investigación BCN-AIM, establece nuevos estándares para garantizar que la IA aplicada a la salud sea tanto ética como confiable.

El desarrollo del marco FUTURE-AI es resultado de la colaboración de un diverso grupo de 117 expertos provenientes de 50 países, quienes trabajaron juntos durante tres años. Entre los participantes se encuentran representantes de instituciones académicas y de investigación reconocidas a nivel mundial, tales como el Imperial College London, la Universidad de Oxford, y la Escuela de Medicina de Harvard.

Un enfoque local en la innovación global

España ha tenido una participación destacada en este esfuerzo internacional, con la Universidad de Barcelona a la cabeza y el apoyo de expertos de entidades como la Fundación TIC Salut Social, que colabora con el Departamento de Salud de Cataluña, así como del Centro de Regulación Genómica. Estas instituciones han aportado su experiencia al Programa de IA en Salud.

Aceptado recientemente por el prestigioso BMJ, este artículo ofrece directrices claras para desarrollar e implementar herramientas de IA confiables en el sector sanitario. El marco incluye una serie de buenas prácticas y recomendaciones, abarcando todo el ciclo vital de las aplicaciones de IA, desde su diseño hasta su regulación y monitoreo.

Siete principios fundamentales del marco FUTURE-AI

FUTURE-AI se basa en seis principios clave que actúan como un código ético para la aplicación de IA en salud:

• Equidad: Las herramientas deben funcionar igual para todas las personas, sin distinción alguna.
• Universalidad: Deben ser adaptables a diferentes sistemas sanitarios alrededor del mundo.
• Trazabilidad: Es esencial monitorear las herramientas para asegurar su correcto funcionamiento.
• Usabilidad: La integración debe ser sencilla para médicos y profesionales sanitarios.
• Robustez: Las herramientas deben ser entrenadas con datos variados para mantener su precisión ante cambios reales.
• Explicabilidad: Es crucial que puedan explicar sus decisiones claramente a usuarios y pacientes.

MÁS INFORMACIÓN:

Puedes consultar la publicación completa en el sitio web del BMJ, donde se detalla cómo estas directrices están moldeando el futuro de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario.