El Boletín mensual que edita la Organización Mundial de la Salud (OMS) dedica en abril de 2020 un número especial para abordar cuestiones éticas que surgen de la incorporación de los sistemas de Inteligencia Artificial al sector salud, señalando así algunas de las oportunidades que comportan, pero también sus riesgos.
A finales de 2019, la OMS estableció un grupo de expertos para ayudar a desarrollar un marco global para la ética y la gobernanza de datos en materia de Inteligencia Artificial. El objetivo de esta iniciativa es asegurar que el uso de estas tecnologías se encuentre alineado con la promoción de la cobertura universal en la atención a la salud, de forma justa y equitativa.
En este número especial participan algunos de estas personas expertas. En la sección editorial, Kenneth Goodman et al. (230) inicia el debate con el artículo “Equilibrando los riesgos y beneficios de la Inteligencia Artificial en el sector salud” (Balancing risks and benefits of artificial intelligence in the health sector), y se refiere a los beneficios derivados del empleo de instrumentos de Inteligencia Artificial en el sector salud y como el empleo de recursos de Machine Learning o Big Data, pueden aumentar el conocimiento y eficiencia en el área al tiempo que entran en conflicto con valores como la privacidad, el control de datos o la monetarización de la información personal/privada.
Los autores se refieren, por ejemplo, al caso de la India que en la adopción de un sistema para asignar al conjunto de la ciudadanía un número de identificación único vinculado a su vez a registros de salud individuales plantea problemas éticos, legales y sociales que evidencian la necesidad de disponer de un marco ético y de una adecuada definición de la gobernanza de datos.
En su opinión, en la medida en que crece la incorporación de instrumentos de Inteligencia Artificial en el sector salud, la responsabilidad por daños a las/los pacientes y la responsabilidad en cuanto a su seguridad implica la necesidad de un mayor control humano y comprensión de estos sistemas. En este sentido, sus autores destacan como los valores de equidad y justicia comportan desafíos éticos en la incorporación de sistemas de Inteligencia Artificial al sector salud. Si bien pueden contribuir a dar respuesta a necesidades en materia de Salud Pública y atención médica, los autores defienden la necesidad del establecimiento de guías éticas en el uso de tecnologías que sustituyen a los humanos y de la identificación de buenas prácticas a fin de minimizar los riesgos que comportan estas nuevas tecnologías en su aplicación y uso en el ámbito de la salud y la atención médica.
“Hacia una estrategia global en salud digital” (Towards a global strategy on digital health) es la segunda propuesta de la sección editorial con la que Bernardo Mariano (Director del Departamento de Salud Digital e Innovación de la OMS) describe su planteamiento global sobre salud digital en base a cuatro objetivos estratégicos: promoción de la colaboración global y anticipar la transferencia de conocimiento sobre salud digital; avance en la implementación de estrategias nacionales de salud digital; fortalecimiento de la gobernanza para la salud digital a nivel mundial, regional y nacional; y defensa de los sistemas de salud centrados en las personas en los que se incorporan tecnologías digitales.
Su autor, consciente de que las herramientas, métodos y tecnología utilizados por Big Data e Inteligencia Artificial son de uso en servicios y sistemas de salud a nivel mundial, insiste en que los conflictos éticos, sobre la privacidad, preocupaciones legales, de igualdad de acceso, responsabilidad, usos adecuados, sesgos (cuando datos no representativos, por ejemplo, pueden aumentar la brecha en el acceso desigual a la atención sanitaria) u otros problemas sociales, han de constituir preocupaciones nucleares.
En su opinión, los retos se plantean no solo en el ámbito de la innovación para las personas responsables de la gestión, sino también en el ámbito de la toma de decisiones éticas y se convierten en nuevos desafíos para las/los legisladores en la búsqueda de un equilibrio confiable en los sistemas de salud, progresivamente más digitales, entre el uso y desarrollo de nuevas tecnologías y la garantía de respeto a ciertos valores éticos.
Asimismo, B. Mariano alerta en su artículo sobre la creciente promoción de la narrativa de beneficios, que se impone sin grandes cuestionamientos a la de los riesgos por parte de quiénes han adoptado de forma pionera estas nuevas tecnologías. En esta línea, B. Mariano advierte del importante papel de los organismos reguladores, tanto a nivel nacional como internacional, para garantizar que la transformación digital del sector salud comporta mejora de la calidad asistencial, mejores resultados en salud, una reducción del coste de la atención médica, un aumento de la accesibilidad a los servicios esenciales de salud (en contextos en los que no existe una cobertura universal), y la protección y respeto de los derechos de las y los pacientes, entre otros.
Para B. Mariano el éxito de la transformación digital del sector salud y de cuidados requiere del trabajo colaborativo de los diferentes agentes implicados para lograr un adecuado equilibro entre los beneficios de la tecnología, sus usos y desarrollos, frente a los perjuicios y riesgos que entraña en materia de seguridad y ética.
“¿Cómo re-imaginamos la salud en la era digital? (How do we reimagine health in a digital age?), es el tercer artículo de la sección editorial con el que Flavia Bustreo y Marcel Tanner imaginan la provisión inclusiva de servicios de salud en la era digital e inciden también en los riesgos éticos y de derechos humanos que surgen con el empleo de las tecnologías digitales.
Sus autores defienden que los beneficios de Big Data no deberían llegar a costa del derecho a la privacidad de los datos o el derecho a que estos sean utilizados para fines distintos a los previstos originalmente. Se trata de evitar que un grupo pueda monopolizar poder y riqueza por el simple hecho de detentar la regulación de la propiedad de los datos. Por la contra, los autores apuestan por una Gobernanza de datos a nivel global que garantice que los datos se convierten en un bien público global. A modo de ejemplo abordan las cuestiones de los sesgos en el tratamiento de los datos por los instrumentos de Inteligencia Artificial y como en escasas ocasiones incorporan las necesidades de salud de mujeres, niños/as y adolescentes. El sesgo de género en la asistencia sanitaria se reproduce en el acceso y uso de las herramientas digitales. Lo mismo sucede con los grupos más pobres y vulnerables, que deberían de poder participar en los beneficios de la era digital y para ello deberían participar en el proceso de innovación como tomadores de decisiones y beneficiarios de herramientas digitales a través de procesos participativos dirigidos a las personas usuarias y centradas en sus características y necesidades. F. Bustreo y M. Tanner apuestan por involucrar a las personas más allá de su condición de usuarios comerciales, mediante su empoderamiento y la atención a sus necesidades como eje de la búsqueda de soluciones y articulación de propuestas.
En la sección de noticias, Gary Humphreys informa sobre los riesgos de falta de seguridad en el ámbito sanitario (los sistemas/aparatos conectados a la red son muy vulnerables a un ataque cibernético) y los requisitos regulatorios para los sistemas digitales: consentimiento informado para la cesión de datos, anonimización en el tratamiento de la información, des-indentificación, encriptación, etc. de modo que se puedan evitar riesgos que amenacen el derecho a la privacidad, especialmente en relación al uso para la obtención de valores predictivos de salud. La entrevista de Gary Humphreys a Tze-Yun Leong (Directora del programa sobre Inteligencia Artificial en Singapur) aborda las habilidades que la ingeniería requiere para desarrollar herramientas de Inteligencia Artificial y profundiza en las necesidades de una adecuada alfabetización digital y concienciación cibernética de las y los profesionales sanitarios en el uso de datos y tecnología digital. En relación a los sesgos, Tze-Yun Leong subraya que los sistemas de Inteligencia Artificial ejecutan procesos computacionales que toman un conjunto de datos u otras formas de información, que generan una salida o respuesta basada en algunos pasos predefinidos estructurados como algoritmos o recetas. Por tanto, los datos que alimentan los sistemas de Inteligencia Artificial son un reflejo de los prejuicios y problemas inherentes en la generación de información desde el primer momento.
Puede consultar los artículos de la sección Políticas y Prácticas, Lecciones de campo o Perspectivas que completan este número especial sobre “Inteligencia artificial en el sector salud: consideraciones éticas” (OMS, 2020)
